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Flink 实践 | 实时数仓构建方案指南

离线数仓是大数据技术发展至今最耀眼的明星,然而随着业务需求的不断升级,对于一些延时较高的场景,要把链路延时降低到秒级,就需要基于 Flink 的实时数仓出马了。


企业级实时数仓的应用场景很多,比如:

  • 实时 OLAP 分析;
  • 实时数据看板;
  • 实时业务监控;
  • 实时数据接口服务。

很多公司实时数仓的定义都不同,因为“数仓”在诞生之初,就是围绕离线理念设计的。而实时数仓其实就是离线数仓的时效性改进方案,从原本的小时/天级别做到秒/分钟级别。

聊实时数仓绕不开企业的大数据架构,不同架构下的数仓实现方案不同,具体要根据业务需求进行架构选型。


这两年,网易、美团、知乎、滴滴顺风车、快手、腾讯看点都先后公开了自家的实时数仓架构,可以说每家都针对不同业务场景,重新定义了实时数仓的概念。

建设实时数仓是一个复杂的过程,也是今后几乎所有企业都要面临的挑战。当前,实时数仓相关工程师的薪资待遇,已经是大数据行业的佼佼者。

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所以,如果你也从事大数据相关工作或打算转行大数据,实时数仓相关技术栈,是绕不开并且最容易落地技术变现的核心技术。

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(2)掌握湖仓一体的架构设计

(3)轻松搞定实时数仓的技术难点

(4)构建属于自己的实时数仓项目架构

(5)实现实时数仓得实时指标统计

(6)掌握流批一体的处理架构


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  • Day01:实时数仓的基本概念以及架构设计与项目环境搭建

  • Day02:湖仓一体的的架构设计与用户行为实时数仓落地实践

  • Day03:业务数据实时数仓建设规范


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