flink多维实时数据仓库
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基于Flink+Paimon的流式湖仓探索|社区征文
支持FlinkSQL对Paimon进行流式读写操作。## 2. 实时数仓分层随着行内业务对实时依赖度的不断增大,使得越来越多的业务指标需要加工,为了提高模型的复用率,同时兼顾易用性、一致性以及计算成本,因此项目决定搭建实时数据仓库。实时数据仓库的分层架构在设计上必须考虑到时效性问题,分层设计尽量精简,避免数据在流转过程中造成不必要的延迟响应,并降低中间流程出错的可能性。
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Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。# 一、字节 Flink OLAP 介绍**业务落地情况**在 Kafka topic 中读取和写入数据。日志服务支持为指定的日志主题开启 Kafka 协议消费功能,开启...
喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测
#### 典型的多维实时场景支持当前业界通常把 Flink 引擎定义为实时场景下的行业标准解决方案。同样,经过企业级功能增强后的火山引擎流式计算 Flink 版可以支持典型的多维实时场景。1. **实时** **ETL** **场景**。提供丰富的内置 Connector,全面支持各种数据源及存储,企业级 SQL 能力高效构建实时数据处理平台;1. **实时监控场景**。可提供状态管理等支持,内置 CEP 复杂事件处理模块,协助企业简化规则告警配置、降低监测平...
喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测
在第五届“数据资产管理大会”上,中国信息通信研究院(中国信通院)公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。 **火山引擎** **流式计算 Flink 版**和 **火山引擎** **批式计算 Spark 版** **凭借出色的... **Flink** **流式计算 Flink 版**火山引擎流式计算 Flink 版依托于字节跳动在 **业内最大规模实时计算集群实践** 。火山引擎流式计算 Flink 版基于火山引擎容器服务(VKE/VCI),提供 Ser...
ByteHouse CE
在 Flink 控制台,bytehouse-ce 连接器支持做结果表,可以通过 Flink 任务将数据写入到 ByteHouse 目标表。 背景信息ByteHouse 是一款云原生数据仓库,是火山引擎基于开源 ClickHouse 进行深度优化和改造的版本,提供海量数据上更强的查询服务和数据写入性能。ByteHouse 企业版(CE)基于火山内部的丰富场景,以及 ClickHouse 开源版的痛点进行了深度定制,包括多场景表引擎、扩展数据类型、多级存储等功能。如需了解 ByteHouse 企业版更...
读取 Kafka 数据写入 TOS 再映射到 LAS 外表
Flink 是一个兼容 Apache Flink 的全托管流式计算平台,支持对海量实时数据的高效处理。LAS 是湖仓一体架构的 Serverless 数据平台,提供海量数据存储、管理、计算和交互分析功能。本文通过一个示例场景模拟 Flink 与 LAS 的联动,从而体验跨源查询分析、元数据自动发现等能力。 场景介绍本文模拟场景主要实现:读取消息队列 Kafka 数据写入对象存储 TOS,并映射为湖仓一体分析服务 LAS 外表进行数据分析。在 Flink 控制台通过开发 Fl...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
比如数据采集、消息队列。好在趁着字节的业务场景偏单一,主要聚焦在机器学习场景,张光辉和其团队将流式计算引擎从 Apache Storm 切换到了 Apache Flink。所谓团队,其实连他在内,也仅有两人。之后又在 2018 年与数据流团队合作完成了流式计算平台化的构建,包括任务的监控、报警,日志采集,异常诊断等工具体系。来到 2019 年,流式计算要支撑的业务场景已经相当丰富,扩展到了实时数仓、安全和风控等,并且还在不断增加。单个场景需...
读取日志服务 TLS 数据写入云搜索服务 Cloud Search
您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。本文通过 Flink SQL 任务,实现读取 TLS 主题中的日志数据,然后写入到 ESCloud 索引中... 代码实现将 Datagen 连接器实时生成的随机数写入 TLS 主题中。 SQL create table orders_datagen ( order_id bigint, order_product_id bigint, order_customer_id bigint, order_status varchar, ...
