CDC CDC 是 Change Data Capture(变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入.更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. CDC 的种类 CDC 主要分为基于查询和基于 Binlog 两种方式,我们主要了解一下这两种之间的区别: 基于查询的 CDC 基于 Binlog 的 CDC 开源产品 Sqoop.Kafka JDBC Source Canal.Maxwell.Debez…

前言 GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案,主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层. GooseFS 基于开源大数据缓存方案 Alluxio 进行设计和研发.相较于开源方案,GooseFS 提供了更多关键特性,稳定性和性能优化:同时深度融合了腾讯云生态,对接了腾讯云TKE.EMR等计算服务,为用户提供开箱即用的能力. 缓存加速和数据本地化GooseFS提供的重要能力之一. GooseFS 可以与计算节点混合部署提高数据本地性,利用高速…

DWM 建表,需要看 DWS 需求. DWS 来自维度(访客.商品.地区.关键词),为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT,因为它是历史的聚集,累积结果,实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标[ADS] 输出方式 计算来源 来源层级 访客[DWS] pv 可视化大屏 page_log 直接可求 dwd UV(DAU) 可视化大屏 需要用 page_log 过滤去重 dwm 跳出率 可视化大屏 需要通过 page_log 行为…

统计主题 需求指标[ADS] 输出方式 计算来源 来源层级 访客[DWS] pv 可视化大屏 page_log 直接可求 dwd UV(DAU) 可视化大屏 需要用 page_log 过滤去重 dwm UJ 跳出率 可视化大屏 需要通过 page_log 行为判断 dwm 进入页面数 可视化大屏 需要识别开始访问标识 dwd 连续访问时长 可视化大屏 page_log 直接可求 dwd 商品 点击 多维分析 page_log 直接可求 dwd 收藏 多维分析 收藏表 dwd 加入购物车 多维分析…

之前数据分层处理,最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中,主要的目的就是提供即时的数据查询.统计.分析服务.这些统计服务一般会用两种形式展现,一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具,一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏. 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发. 在可视化大屏中每个组件都需要一个单独的接口,图中一共涉及 8 个组件. 组件名称 组件 查询指标 对应的数据表 总成交金额 数字翻牌 订单总金额 product_stats 省市热力图查询 热力图…

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…

https://mp.weixin.qq.com/s/gd0KMAt7z0WbrJL0RkMEtA 原创: 有赞技术 有赞coder 今天 文 | hujiahua on 大数据 一.前言 Flume 是一个分布式的高可靠,可扩展的数据采集服务. Flume 在有赞的大数据业务中一直扮演着一个稳定可靠的日志数据“搬运工”的角色.本文主要讲一下有赞大数据部门在 Flume 的应用实践,同时也穿插着我们对 Flume 的一些理解. 二.Delivery 保证 认识 Flume 对事件投递的可靠性保证…

1.NoSQL产生的原因 目前关系型数据库难以应对日益增多的海量数据,横向的分布式扩展能力比较弱,因此构建出非关系型数据库(所谓的NoSQL),其目的是为了构建一种结构简单.分布式.易扩展.效率高且使用方便的新型数据库系统. 2.NoSQL特点 NoSQL一般提供数据的分布式存储.数据表的统一管理和维护.以及快速的分布式写入和简单查询能力等. 一是流行的NoSQL软件满足业务需求而生 二是知名的NoSQL软件都是开源 3.NoSQL的典型应用场景 海量日志数据.业务数据或监控数据的管理和查询 特…

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层…

作者:vivo 互联网存储技术团队- Qiu Sidi 在企业大数据体系建设过程中,数据采集是其中的首要环节.然而,当前行业内的相关开源数据采集组件,并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理,所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式.本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路. 一.概述 在企业大数据体系的建设过程中,数据的处理一般包含4个步骤:采集.存储.计算和使用.其中,数据采集,是建设过程中的首要的环节,也是至…