如果你也想做实时数仓…

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注:

数据源通过离线的最好的依据导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求选取直接读取 DM 或加一层数据服务,比如 MySQL 或 Redis。数据仓库从模型层面分为三层:

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以数据域+业务域的理念建设公共汇总层,与离线数仓不同的是,这里汇总层分为轻度汇总层和深度汇总层,并同去产出,轻度汇总层写入 ADS,用于前端产品僵化 的 olap 查询场景,满足自助分析和产出报表的需求;深度汇总层写入 Hbase,用于前端比较简单的 kv 查询场景,提升查询性能,比如实时大屏等;

再已经 ,实时的业务越多,事件化的数据源也越多,实时解决从累积累积变成了主要累积,架构也做了相应调整,出現了以实时事件解决为核心的 Kappa 架构。

随着大数据应用的发展,亲戚亲戚当当我们 歌词 逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算其他实时指标,就在已经 离线数仓的基础上增加了已经 实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。

注:这里不讨论数据湖技术。

数据报表;数据立方体,上卷、下钻、切片、旋转等分析功能。

数据仓库是之上端向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。

以事实表和维度表组成的星型数据模型

实时计算订阅业务数据消息队列,但会 通过数据清洗、多数据源 join、流式数据与离线维度信息等的组合,将其他相同粒度的业务系统、维表中的维度属性完整关联到同去,增加数据易用性和复用性,得到最终的实时明细数据。这累积数据有已经 分支,一累积直接落地到 ADS,供实时明细查询使用,一累积再发送到消息队列中,供下层计算使用;

注:有点硬感谢缘桥同学的无私分享。

数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的那么 大,数据格式越多,决策要求那么 苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。

数据仓库的趋势:

典型的数仓存储是 HDFS/Hive,ETL 还前要是 MapReduce 脚本或 HiveSQL。

Kappa 架构的重新解决过程:

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注:图片来自 51 CTO

Lambda 架构问题:

在看了前面的叙述与菜鸟案例已经 ,亲戚亲戚当当我们 歌词 看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比:

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从公司业务出发,是分析的宏观领域,比如供应商主题、商品主题、客户主题和仓库主题

整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用上端层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选取更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选取天工数据服务上端件,解决直连数据库,且基于天工还前要做到主备链路灵活配置秒级切换;数据应用,围绕大促全链路,从活动计划、活动备货、活动直播、活动售后、活动复盘十个 维度,建设仓配大促数据体系。

Lambda 架构随便说说满足了实时的需求,但带来了更多的开发与运维工作,其架构背景是流解决引擎还不完善,流解决的结果只作为临时的、近似的值提供参考。已经 随着 Flink 等流解决引擎的出現,流解决技术很心智心智性心智心智开花结果的句子的句子 期期是什么的句子了,这时为了解决两套代码的问题,LickedIn 的 Jay Kreps 提出了 Kappa 架构。

数据仓库有已经 环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。

早期数据仓库构建主要指的是把企业的业务数据库如 ERP、CRM、SCM 等数据按照决策分析的要求建模并汇总到数据仓库引擎中,其应用以报表为主,目的是支持管理层和业务人员决策(中长期策略型决策)。

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注:流解决计算的指标批解决依然计算,最终以批解决为准,即每次批解决计算都不 覆盖流解决的结果。(这仅仅是流解决引擎不完善做的折中)

重新解决是亲戚亲戚当当我们 歌词 对 Kappa 架构最担心的点,但实际上并不僵化 :

不管是从计算成本,还是从易用性,还是从复用性,还是从一致性等等,亲戚亲戚当当我们 歌词 都前要解决烟囱式的开发模式,要是以上端层的最好的依据建设仓配实时数仓。与离线上端层基本一致,亲戚亲戚当当我们 歌词 将实时上端层分为两层。

随着业务和环境的发展,这两方面完整都不 指在着剧烈变化。

阿里巴巴每年完整都不 双十一等大促,大促期间流量与数据量都不 暴增。实时系统要保证实时性,相对离线系统对数据量要更敏感,对稳定性要求更高。所以 为了应对你这一 场景,还前要在你这一 场景下做两种准备:

菜鸟仓配实时数据仓库本案例参考自菜鸟仓配团队的分享,涉及全局设计、数据模型、数据保障等有几个方面。

总结来看,对数据仓库的需求还前要抽象成两方面:实时产生结果、解决和保存几瓶异构数据。

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的两种基础服务,数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了咋样的发展、咋样建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比十个 方面全面分享关于数仓的完整内容。

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已经 随着业务实时性要求的不断提高,亲戚亲戚当当我们 歌词 刚开始了了了在离线大数据架构基础去掉 了已经 加速层,使用流解决技术直接完成那先 实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。

作者:郭华(付空)

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数据仓库概念是 Inmon 于 1990 年提出并给出了完整的建设最好的依据。随着互联网时代来临,数据量暴增,刚开始了了了使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具。此时仅仅是工具的取代,架构上并那么 根本的区别,还前要把你这一 架构叫做离线大数据架构。