如果你也想做实时数仓…

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注:不得劲感谢缘桥同学的无私分享。

Kappa 架构的重新正确处理过程:

随着大数据应用的发展,当我们都当我们都逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算有些实时指标,就在却说我 离线数仓的基础上增加了另好几只 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。

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

作者:郭华(付空)

典型的数仓存储是 HDFS/Hive,ETL 还时需是 MapReduce 脚本或 HiveSQL。

阿里巴巴每年随后双十一等大促,大促期间流量与数据量随后暴增。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。却说我 为了应对你你这些场景,还时需在你你这些场景下做四种 生活准备:

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、数据保障等几只方面。

在就看前面的叙述与菜鸟案例完后 ,当我们都当我们都看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比:

注:流正确处理计算的指标批正确处理依然计算,最终以批正确处理为准,即每次批正确处理计算随后覆盖流正确处理的结果。(这仅仅是流正确处理引擎不完善做的折中)

数据仓库有另好几只 环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。

再随后,实时的业务不可可不里能 来太少,事件化的数据源却说我可可不里能 来太少,实时正确处理从次要次要变成了主要次要,架构也做了相应调整,总出 了以实时事件正确处理为核心的 Kappa 架构。

Lambda 架构问题图片报告 :

以事实表和维度表组成的星型数据模型

数据仓库是另好几只 面向主题的(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。

数据仓库概念是 Inmon 于 1990 年提出并给出了完整版的建设法律方法。随着互联网时代来临,数据量暴增,现在随后随后开始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,架构上并不可可不里能 根本的区别,还时需把你你这些架构叫做离线大数据架构。

数据源通过离线的法律方法导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求取舍 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:

随后随着业务实时性要求的不断提高,当我们都当我们都现在随后随后开始在离线大数据架构基础加进去去了另好几只 加速层,使用流正确处理技术直接完成有有哪些实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。

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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图汇总层,并一起去产出,轻度汇总层写入 ADS,用于前端产品错综复杂的 olap 查询场景,满足自助分析和产出报表的需求;深度图汇总层写入 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;

数据报表;数据立方体,上卷、下钻、切片、旋转等分析功能。

注:这里不讨论数据湖技术。

实时计算订阅业务数据消息队列,有些通过数据清洗、多数据源 join、流式数据与离线维度信息等的组合,将有些相同粒度的业务系统、维表中的维度属性完整版关联到一起去,增加数据易用性和复用性,得到最终的实时明细数据。这次要数据有另好几只 分支,一次要直接落地到 ADS,供实时明细查询使用,一次要再发送到消息队列中,供下层计算使用;

注:

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)。

https://tianchi.aliyun.com/markets/tianchi/flink2019

整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用上边层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,取舍 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,取舍 天工数据服务上边件,正确处理直连数据库,且基于天工还时需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、活动复盘好几只 维度,建设仓配大促数据体系。

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重新正确处理是当我们都当我们都对 Kappa 架构最担心的点,但实际上何必 错综复杂:

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的四种 生活基础服务,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、经历了怎样才能的发展、怎样才能建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比好几只 方面全面分享关于数仓的完整版内容。

总结来看,对数据仓库的需求还时需抽象成两方面:实时产生结果、正确处理和保存大量异构数据。

Lambda 架构觉得满足了实时的需求,但带来了更多的开发与运维工作,其架构背景是流正确处理引擎还不完善,流正确处理的结果只作为临时的、近似的值提供参考。随后随着 Flink 等流正确处理引擎的总出 ,流正确处理技术很成长期图片 图片 是什么 了,这时为了正确处理两套代码的问题图片报告 ,LickedIn 的 Jay Kreps 提出了 Kappa 架构。

随着业务和环境的发展,这两方面随后发生着剧烈变化。

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,数据量变的不可可不里能 大,数据格式不可可不里能 来太少,决策要求不可可不里能 苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。

数据仓库的趋势:

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,当我们都当我们都当我们都时需正确处理烟囱式的开发模式,却说我 以上边层的法律方法建设仓配实时数仓。与离线上边层基本一致,当我们都当我们都将实时上边层分为两层。

注:图片来自 51 CTO