如果你也想做实时数仓…

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之后 随着业务实时性要求的不断提高,当当你们 过后开始 在离线大数据架构基础再加了有有一3个 加速层,使用流处置技术直接完成什么实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。

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注:图片来自 51 CTO

随着大数据应用的发展,当当你们 逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算这名 实时指标,就在原本离线数仓的基础上增加了有有一3个 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。

作者:郭华(付空)

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,数据量变的只有 大,数据格式没人来越多,决策要求只有 苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。

数据仓库的趋势:

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层厚汇总层,并同時 产出,轻度汇总层写入 ADS,用于前端产品比较复杂的 olap 查询场景,满足自助分析和产出报表的需求;层厚汇总层写入 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;

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的某种基础服务,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、经历了怎么才能 才能 的发展、怎么才能 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3个方面全面分享关于数仓的完全内容。

实时计算订阅业务数据消息队列,这名 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,将这名 相同粒度的业务系统、维表中的维度属性完全关联到同時 ,增加数据易用性和复用性,得到最终的实时明细数据。这次责数据有有有一3个 分支,一次责直接落地到 ADS,供实时明细查询使用,一次责再发送到消息队列中,供下层计算使用;

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注:流处置计算的指标批处置依然计算,最终以批处置为准,即每次批处置计算都会覆盖流处置的结果。(这仅仅是流处置引擎不完善做的折中)

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2个方面。

重新处置是当当你们 对 Kappa 架构最担心的点,但实际上暂且比较复杂:

以事实表和维度表组成的星型数据模型

在都看前面的叙述与菜鸟案例过后,当当你们 看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比:

注:

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随着业务和环境的发展,这两方面完全都是居于着剧烈变化。

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)。

注:有点儿感谢缘桥同学的无私分享。

Kappa 架构的重新处置过程:

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

总结来看,对数据仓库的需求时需抽象成两方面:实时产生结果、处置和保存一定量异构数据。

再之后 ,实时的业务没人来越多,事件化的数据源也没人来越多,实时处置从次责次责变成了主要次责,架构也做了相应调整,出现了以实时事件处置为核心的 Kappa 架构。

数据仓库是有有一3个 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 年提出并给出了完全的建设最好的办法 。随着互联网时代来临,数据量暴增,过后开始 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,架构上并只有 根本的区别,时需把这名 架构叫做离线大数据架构。

整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用上面层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,确定更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,确定天工数据服务上面件,处置直连数据库,且基于天工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3个维度,建设仓配大促数据体系。

数据仓库有有有一3个 环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。

数据报表;数据立方体,上卷、下钻、切片、旋转等分析功能。

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,当当你们 都时需处置烟囱式的开发模式,所以 我以上面层的最好的办法 建设仓配实时数仓。与离线上面层基本一致,当当你们 将实时上面层分为两层。

Lambda 架构问题图片:

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,其架构背景是流处置引擎还不完善,流处置的结果只作为临时的、近似的值提供参考。之后 随着 Flink 等流处置引擎的出现,流处置技术很心智心智心智心智心智心智心智成熟 的句子了,这时为了处置两套代码的问题图片,LickedIn 的 Jay Kreps 提出了 Kappa 架构。

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

阿里巴巴每年完全都是双十一等大促,大促期间流量与数据量都会暴增。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 为了应对这名 场景,还时需在这名 场景下做某种准备:

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数据源通过离线的最好的办法 导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求确定直接读取 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:

注:这里不讨论数据湖技术。

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