每建一个层次,数据必然会产生一定的延迟;- 汇总层少建的好处:在汇总统计的时候,往往为了容忍一部分数据的延迟,可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例,在统计跨天相关的订单事件中的数据时,可能会等到 0... 明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS...
以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几... 数仓在构建的时候通常需要 ETL 处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种 ETL 处理成为 DWD 层,再基于 DWD 层设计上层的数据模型层,形成 DM,中间会有 DWB/DWS 作为部分中间过程数据。从技...
中在营销、风控两大领域,涉及反欺诈识别、异常交易监控、达标实时送好礼、MGM渠道拉新、实时报表大屏等场景。同时,对于不同的场景,会存在共性逻辑,比如客户购买理财产品、会计科目当日发生额等,为保证实时数据加工... 建设分层复用的数据模型,提升实时数据的质量和保证实时指标的一致性。基于上述理解,项目基于采用Flink + Paimon打造流式湖仓。## 1. 实时技术选型在实时计算引擎方面,Apache Flink依靠高吞吐、低延迟、高性能的...
第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d4575e471ebc416380aed... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
中在营销、风控两大领域,涉及反欺诈识别、异常交易监控、达标实时送好礼、MGM渠道拉新、实时报表大屏等场景。同时,对于不同的场景,会存在共性逻辑,比如客户购买理财产品、会计科目当日发生额等,为保证实时数据加工... 建设分层复用的数据模型,提升实时数据的质量和保证实时指标的一致性。基于上述理解,项目基于采用Flink + Paimon打造流式湖仓。## 1. 实时技术选型在实时计算引擎方面,Apache Flink依靠高吞吐、低延迟、高性能的...
第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过SparkSQL进行企业级数仓建设的实践。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d4575e471ebc416380aed... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来...
财务人员日常工作需要处理审批报销、财务结算、会计核算、收支明细,账目统计等事项, **这些数据都需要人工进行手动输入和处理,常花费大量的时间及精力,且过程中容易出现输入错误、重复工作等问题,导致工作效率低下。** 因此,财务人员需要寻找一种方式来提高工作效率,缩短处理时间,减少错误率,提高工作质量。如果要连接两个或多个不同系统的数据,往往需要系统开发,费用高,时间周期长,并且像财务人员常使用的金蝶云会计、用友...
第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过 SparkSQL 进行企业级数仓建设的实践。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ef21ba68a716490c9a8bf873d5c7ecc2~tp... 数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计,基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层,再基于DWD层设计上层的数据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,...
RDS中的数据,经过Binlog的方式,汇入MQ;1. MQ中的数据,在MQ之间有分流的过程,做转换格式,流量拆分等。2. 离线数仓的核心是Hive,数据通过各种手段最终汇入其中,使用主流的HiveSQL或SparkJob做业务处理,流入下游Clickhouse等其他存储。3. 实时数仓的核心是MQ,使用主流的FlinkSQL或通用FlinkJob做处理,期间与各种存储做SideJoin丰富数据,最终写入各种存储。4. 典型的数据出口有三类:+ 指标系统:业务属性强烈的一组数据,比如...
MySQL 和 PG 都是关系型数据库的 Top5。这就意味着,如果想做一款数据库产品,大概率永远都绕不过 MySQL 和 PG 的生态。所以我们如果要做个数据库产品,不要想着完全自成一套,还是要把兼容 MySQL 和 PG 生态放在高优... 我们的系统分为三个层次:* 最上面是 **代理层** ;* 中间是 **计算层** ;* 最底层是 **分布式存储层** 。可以看到三层之间各个节点是通过高速的网络互联,各层计算节点之间是没有直接的网络交互的。最底层...
相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这张图是 DB Engines 的数据库排名,准确来说是一个关系型数据库的排名。在 2021 年 4 月份的榜单上,MySQL 和 PG 都是关系型数据库的 Top5。这就意味着,如果我们想... 我们的系统分为三个层次:- 最上面是代理层;- 中间是计算层;- 最底层是分布式存储层。可以看到三层之间各个节点是通过高速的网络互联,各层计算节点之间是没有直接的网络交互的。最底层的分布式存储层是...
中的数据,经过 Binlog 的方式,汇入 MQ;1. MQ 中的数据,在 MQ 之间有分流的过程,做转换格式,流量拆分等。2. 离线数仓的核心是 Hive,数据通过各种手段最终汇入其中,使用主流的 HiveSQL 或 SparkJob 做业务处理,流入下游 ClickHouse 等其他存储。3. 实时数仓的核心是 MQ,使用主流的 FlinkSQL 或通用 FlinkJob 做处理,期间与各种存储做 SideJoin 丰富数据,最终写入各种存储。4. 典型的 **数据出口** 有三类:* **指标系统**...
每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。![范式建模](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210316_3.png)根据 Inmon 的观点,数据仓库模型的建设方法和业务系统的企业数据模型类似。在业务系统中,企业数据模型决定了数据的来源,而企业数据模型也分为两个层次,即主题域模型和逻辑模型。同样,主题域模型可以看成是业务模型的概念模型,而逻辑模型则是域模型在关系型数据库上...