在資料量化指標的建設過程中極大的依賴元資料的建設,透過元資料建設數倉量化指標,能夠提高數倉治理過程中的效率,為治理工作提供抓手,逐步達到智慧化治理的目的
Streaming ETL 除了上述幾個通用場景外,還有一些其他邏輯,這些邏輯的存在有的是為了滿足下游更方便的使用資料的需求,有的是對某些錯誤埋點的修復,總之 Streaming ETL 在整個實時數倉中處於指標計算的上游,有著不可替代的作
三、資料中臺建設思路和步驟1、中小型城商行數倉建設現狀中小型城商行數倉建設大概有以下幾種:傳統數倉主要負責全行報表、經營資料指標供數和監管報送傳統數倉+大資料平臺主要服務報表、經營資料指標供數和監管報送歷史明細整合查詢客戶360檢視高管駕駛
資料儲存方面,離線數倉一般將資料儲存在HDFS、Hive中,實時數倉一般將資料儲存在Kafka、Hbase、Redis、ClickHouse中
使用DataX同步資料步驟:1)確定業務系統源表與貼源資料層目標表 2)配置資料欄位對映關係,目標表可能會增加採集日期、分割槽、原系統標識等必要資訊,業務相關內容不做轉換 3)如果是增量同步或著有條件的同步部分資料,則配置資料同步條件 4)
一個思路是提供OLAP資料庫的批流統一Sink元件:Druid sinkDoris sinkClickhouse sinkHBase/Phoenix sink總結本文從目前的Lambda架構出發,分析了Flink一棧式數倉計算方案的能力,本
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DIM 層表命名規範:應用名稱_數倉層級_主題域字首_數倉表命名例如:HBase 儲存,實時維度表實時數倉表命名:appname_dim_tablename- DWA(實時彙總層)DWA 層,即實時彙總層,該層透過 DWS 層資料進行多維匯
綜上,資料倉庫從1990年的資料庫演進到資料倉庫,到MPP架構,到大資料時代的資料倉庫,再到今天的雲原生的資料倉庫的一路演進,基礎架構的雲原生,資料架構的湖倉一體,資料分析的離線實時一體化以及數倉服務模式的SaaS化,是最為主要的四個演進的
科傑大資料實時計算平臺整合當前最新Flink版本,支援元資料管理,任務排程管理,提供完善監控的能力,支援實時SQL模型以及擁有實時計算場景一系列特性,為客戶提供全鏈路的實時數倉技術解決方案
億信華辰資料中臺使資料能夠賦能業務場景、產生業務價值關於億信華辰億信華辰是中國專業的智慧資料產品與服務提供商,一直致力於為政企使用者提供從資料採集、儲存、治理、分析到智慧應用的智慧資料全生命週期管理方案,幫助企業實現資料驅動、資料智慧,已積
Agent是Flume的基本架構,元件包括了source、channel和sink有時日誌的資料量會非常大,因此需要有一個蓄水池把這些資料快取起來,像水壩一樣對資料流進行削峰避免下游系統宕機,實現這個池子功能的就是Kafka
冗餘消費 Kafka Topic 問題的最佳化在 OPPO 的場景下,我們發現了自己所存在的一個很棘手的問題,那就是很多使用者在寫 SQL 的時候會出現同一個作業需要寫多個 SQL,比如剛才提到的接入場景,如果想要做通道的拆分,通常而言需要
B、數倉開發(偏資料建模)- 負責遊戲業務資料倉庫的模型設計、資料開發和運維管理工作,為上層演算法和資料分析提供支援- 負責公司大資料體系建設工作,支撐資料產品的落地- 負責資料開發流程規範、質量和運維規範的實施落地任職要求- 本科及以上學
這種 join 的方式,它適用的場景是維度資料為 changelog 流的形式,而且我們有需要按時間版本去關聯的訴求
一、實時計算初期雖然實時計算在最近幾年才火起來,但是在早期也有部分公司有實時計算的需求,但是資料量比較少,所以在實時方面形成不了完整的體系,基本所有的開發都是具體問題具體分析,來一個需求做一個,基本不考慮它們之間的關係,開發形式如下:如上圖
com/en/ranking_trend/system/Hive%3BSnowflake%3BTiDB資料倉庫變化對資料分析工具影響出於防守和轉換AWS數倉使用者,微軟也投資,並且雲平臺上支援Snowflake,微軟對modern data
資料的實時處理能力成為企業提升競爭力的一大因素,最初階段企業主要採用來一個需求,編寫一個實時計算任務的方式來處理實時資料,隨著需求的增多,計算任務也相應增多,並且不同任務的開發人員不同,導致開發風格差異化,該階段的實時資料處理缺乏統一的規劃
定期覆盤重要常見問題入告警規則源端資料質量問題,協調源端解決儲存模型、ETL開發、上線流程等引起的問題,需要制定合適的解決方案應用管控統一指標定義統一指標口徑統一外部資料輸出歸口07安全規範網路安全內外網隔離,外網環境訪問內網需要登入 VP
很難建立和維護彙總資料來源於多個業務系統版本的報表