基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用

一.概述 Apache Kafka 发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka 社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得 Apache Kafka 功能越发丰富.性能越发稳定,成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环. Apache Kafka 作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠的消息处理能力,且拥有非常广泛的应用领域.那么,今天就来聊一聊基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用. 二.为什么需要 Kafk…

基于 Flink 的实时数仓生产实践

数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战.在智能商业中,数据的结果代表了用户反馈.获取数据的及时性尤为重要.快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策,更好地进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 如何更好的建设实时数仓.有哪些优秀的生产实践经验可借鉴? 11月28-30日,Flink Forward Asia 邀请来自 Netflix.美团点评.小米.OPPO.菜鸟等数仓专家,聚焦 Flink 实时数仓在数据链路中扮演的角色与在智能商业中…

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年第83篇引言…

基于Flink构建全场景实时数仓

目录: 一. 实时计算初期二. 实时数仓建设三. Lambda架构的实时数仓四. Kappa架构的实时数仓五. 流批结合的实时数仓实时计算初期虽然实时计算在最近几年才火起来,但是在早期也有部分公司有实时计算的需求,但是数据量比较少,所以在实时方面形成不了完整的体系,基本所有的开发都是具体问题具体分析,来一个需求做一个,基本不考虑它们之间的关系,开发形式如下: 早期实时计算如上图所示,拿到数据源后,会经过数据清洗,扩维,通过Flink进行业务逻辑处理,最后直接进行业务输出.把这个环节…

HBase实战 | 知乎实时数仓架构演进

https://mp.weixin.qq.com/s/hx-q13QteNvtXRpNsE5Y0A 作者 | 知乎数据工程团队编辑 | VincentAI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中…

（转）用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信…

flink实时数仓从入门到实战

第一章.flink实时数仓入门一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi…

更强大的实时数仓构建能力！分析型数据库PostgreSQL 6.0新特性解读

阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL 为采用MPP架构的分布式集群数据库,完备支持SQL 2003,部分兼容Oracle语法,支持PL/SQL存储过程,触发器,支持标准数据库事务ACID.AnalyticDB PG通过行存储.列存储.多种分区表和索引等机制,可以支持海量数据的交付分析,也支持ETL批处理任务. AnalyticDB PG 6.0 版本大幅提升并发事务处理能力,更好的满足实时数仓场景,同时通过事务锁等优化,完备支持HTAP业务.AnalyticDB PG 6.…

大数据之Hudi + Kylin的准实时数仓实现

问题导读:1.数据库.数据仓库如何理解?2.数据湖有什么用途?解决什么问题?3.数据仓库的加载链路如何实现?4.Hudi新一代数据湖项目有什么优势? 在近期的 Apache Kylin × Apache Hudi Meetup 直播上,Apache Kylin PMC Chair 史少锋和 Kyligence 解决方案工程师刘永恒就 Hudi + Kylin 的准实时数仓实现进行了介绍与演示.下文是分享现场的回顾. 我的分享主题是<基于 Hudi 和 Kylin 构建准实时.高性能数据仓库>,…

实时数仓(二)：DWD层-数据处理

目录实时数仓(二):DWD层-数据处理 1.数据源 2.用户行为日志 2.1开发环境搭建 1)包结构 2)pom.xml 3)MykafkaUtil.java 4)log4j.properties 2.2 实现功能 1)代码实现 2)部署运行 3.业务数据 3.1 实现功能 3.2 动态分流 1)建配置表:create.sql 2)配置类:TableProcess.java 3)MysqlUtil.java 4)常量类:GmallConfig.java 5)主程序:BaseDBApp.java…

Clickhouse实时数仓建设

1.概述 Clickhouse是一个开源的列式存储数据库,其主要场景用于在线分析处理查询(OLAP),能够使用SQL查询实时生成分析数据报告.今天,笔者就为大家介绍如何使用Clickhouse来构建实时数仓,来满足一些实时性要求较高的使用场景. 2.内容 2.1 什么是OLAP场景在介绍Clickhouse构建实时数仓之前,我们先来了解一下OLAP的使用场景,通常OLAP的使用场景包含如下特征: 绝大多数是读取请求: 数据以相当大的Batch进行更新: 已存储的数据不能随意修改: 对于读取,从…

坐标PCB公司，想做实时数仓、推生产线看板，和Tapdata Cloud的偶遇来得就是这么凑巧

Tapdata Cloud 是一款很有「前途」的产品.--Tapdata Cloud 用户 | 一线DBA@某PCB全球百强企业从首次提出这一概念起,已经 10 年过去了,"工业互联网"仍然是制造业高质量发展的主题. 踩着这阵东风,数字化升级.智能制造.工业信息化等关键词接连冒头,有效利用"数据的力量",成为推进产业升级创新.提升产品质量的重要一环,"制数权"的身价水涨船高. 建立"数据仓库",便是这样的背景…

DataPipeline丨瓜子二手车基于Kafka的结构化数据流

文 |彭超瓜子大数据架构师交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka 为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群 Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读…

从0到1搭建基于Kafka、Flume和Hive的海量数据分析系统(一)数据收集应用

大数据时代,一大技术特征是对海量数据采集.存储和分析的多组件解决方案.而其中对来自于传感器.APP的SDK和各类互联网应用的原生日志数据的采集存储则是基本中的基本.本系列文章将从0到1,概述一下搭建基于Kafka.Flume.Zookeeper.HDFS.Hive的海量数据分析系统的框架.核心应用和关键模块. 项目源代码存储于GitHub:源码系统架构概述本系列文章所介绍的数据分析系统,定位于一种通用的大数据分析系统,可用于电商.互联网和物联网的实际解决方案中.该应用主要解决从多种多样的互联…

Knative 实战：基于 Kafka 实现消息推送

作者 | 元毅阿里云智能事业群高级开发工程师导读:当前在 Knative 中已经提供了对 Kafka 事件源的支持,那么如何基于 Kafka 实现消息推送呢?本文作者将以阿里云 Kafka 产品为例,给大家解锁这一新的姿势. 背景消息队列 for Apache Kafka 是阿里云提供的分布式.高吞吐.可扩展的消息队列服务.消息队列 for Apache Kafka 广泛用于日志收集.监控数据聚合.流式数据处理.在线和离线分析等大数据领域,已成为大数据生态中不可或缺的部分. 结合 Knat…

基于Kafka Connect框架DataPipeline可以更好地解决哪些企业数据集成难题？

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数…

基于Kafka Connect框架DataPipeline在实时数据集成上做了哪些提升？

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…

打造实时数据集成平台——DataPipeline基于Kafka Connect的应用实践

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库…

TOP100summit：【分享实录-Microsoft】基于Kafka与Spark的实时大数据质量监控平台

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…