flink实时数据仓库架构
社区干货
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
> 幸福里业务是一种典型的交易、事务类型的业务场景,这种业务场景在实时数仓建模中遇到了诸多挑战。本次分享主要介绍幸福里业务基于 Flink & Paimon 构建流式数仓的实践经验,从业务背景、流批一体数仓架构、实践中... 我们可以看下数据是如何通过工单系统产生和流转的。
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基于 Flink 构建实时数据湖的实践
数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 OLAP 查询。Flink 的 **批流一体** 架构、 **Exactly Once 保证** 和完善的社区生态提供了 **众多 Connector** 可以满足前面的需求。Flink **也同样适合 OLAP 查询** ,这一点将在本文进行详细介绍。**整体架构**在基于 Flink 构建实时数据湖的整体架构中,底层使...
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/454b321c7f7e4c3191decf13f510e9db~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=e30eIRsRqKdi%2FuJZgZHJ4SE%2FGQQ%3D)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...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数据等。所以我们选择使用 Flink 进行出入湖以及 O...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.com/activity/cloudnative***实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时...
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...
通过 Flink 消费日志
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,您可以使用 Flink 的 flink-connector-kafka 插件对接日志服务,通过 Flink 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。 场景概述Apache Flink 是一个在有界数据流和无界数据流上进行有状态计算分布式处理引擎和框架。Flink 提供了 Apache Kafka 连接器(flink-connector-kafka)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...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(2)
Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见> 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集... 进而可以保证数据的准确性。但是咨询 HDFS 后,HDFS 表示 HDFS在现有架构下无法保证删除的幂等性。 参考 DDIA (Designing Data-Intensive Applications) 第 9 章中关于因果关系的定义:因果关系对事件施加了...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
近实时分析的需求也越来越多。- 最后,整条链路流程太长,涉及到Spark和Flink两个计算引擎,以及3个不同的任务类型,用户使用成本和学习成本都比较高,并且带来了不小的运维成本。为了解决这些问题,我们希望对增量模式做一次彻底的架构升级,**将增量模式合并到流式集成中,从而可以摆脱对Spark的依赖,在计算引擎层面做到统一。**改造完成后,基于Flink的数据集成引擎就能同时支持批式、流式和增量模式,几乎可以覆盖所有的数据集成...
字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景
具体介绍可见 字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。目前字节跳动中国区 MQ dump 例行任务数巨大,日均处理流量在 PB 量级。巨大的任务量和数据量... 进而可以保证数据的准确性。但是咨询 HDFS 后,HDFS 表示 HDFS在现有架构下无法保证删除的幂等性。参考 DDIA ([Designing Data-Intensive Applications](http://shop.oreilly.com/product/0636920032175.do)) 第 ...
