1.背景 日志系统接入的日志种类多.格式复杂多样,主流的有以下几种日志: filebeat采集到的文本日志,格式多样 winbeat采集到的操作系统日志 设备上报到logstash的syslog日志 接入到kafka的业务日志 以上通过各种渠道接入的日志,存在2个主要的问题: 格式不统一.不规范.标准化不够 如何从各类日志中提取出用户关心的指标,挖掘更多的业务价值 为了解决上面2个问题,我们基于flink和drools规则引擎做了实时的日志处理服务. 2.系统架构 架构比较简单,架构图如下: 各

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

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

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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

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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.

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>,

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

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

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

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

  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

基本概念 可以对照数关系型据库来理解Elasticsearch的有关概念. Relational DB Elasticsearch Databases Indices Tables Types Rows Documents Columns Fields 在ES中,存储结构主要有四种,与传统的关系型数据库对比如下: index(Indices)相当于一个database type相当于一个table document相当于一个row properties(Fields)相当于一个column 关于

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

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前言 近期, 全球权威IT咨询机构Forrester发布"The Forrester Wave: CloudData Warehouse Q4 2018"研究报告,阿里巴巴分析型数据库(AnalyticDB)成功入选. AnalyticDB作为阿里巴巴自主研发的PB级实时云数据仓库,全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准,可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索,帮客户将整个数据分析和价值化从传统的离线分析带到下一代的在线实时分析模式.本文将深入解读Ana

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前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边的同事经历来一起分享一下. 数据仓库 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.也就是说,数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),

徐昱 Apache Hudi Contributor:华米高级大数据开发工程师 巨东东 华米大数据开发工程师 1. 应用背景及痛点介绍 华米科技是一家基于云的健康服务提供商,拥有全球领先的智能可穿戴技术.在华米科技,数据建设主要围绕两类数据:设备数据和APP数据,这些数据存在延迟上传.更新频率高且广.可删除等特性,基于这些特性,前期数仓ETL主要采取历史全量+增量模式来每日更新数据.随着业务的持续发展,现有数仓基础架构已经难以较好适应数据量的不断增长,带来的显著问题就是成本的不断增长和产出效率的

概述 背景 Apache Doris官方地址 https://doris.apache.org/ Apache Doris GitHub源码地址 https://github.com/apache/incubator-doris Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品.仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析.Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集. Apache Doris可以满足多种数据分析需求,例