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目錄
1. 數(shù)據(jù)分析架構(gòu)演進(jìn)
2. Apache Paimon
3. Flink + Paimon 流式湖倉
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作者： 騰訊大數(shù)據(jù)平臺(tái)部科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心Tech Lead、專家工程師 馬金勇博士 騰訊大數(shù)據(jù)平臺(tái)部科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人、專家工程師 胡明杰 StarRocks Contributor、騰訊高級(jí)工程師 劉志行 在 2022 年，騰訊 A/B Test 團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)了海外商業(yè)化版本 ABetterChoice 的建設(shè)。作為一個(gè)全新的 SaaS 產(chǎn)
翻譯自 Apache Paimon官方文檔 Apache Paimon (incubating) 是一項(xiàng)流式數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)技術(shù)，可以為用戶提供高吞吐、低延遲的數(shù)據(jù)攝入、流式訂閱以及實(shí)時(shí)查詢能力。 簡單來說，Paimon的上游是各個(gè)CDC，即changlog數(shù)據(jù)流；而其自身支持實(shí)時(shí)sink與search(下沉與查詢)changlog數(shù)據(jù)流。一般會(huì)與Flin
如果表沒有定義主鍵，則默認(rèn)情況下它是僅追加 表類型(Append Only Table)。 根據(jù)桶(Bucket)的定義，我們有兩種不同的僅追加模式：\\\"Append For Scalable Table\\\"和\\\"Append For Queue\\\"；兩種模式支持不同的場景，提供不同的功能。 只能向表中插入一條完整的記錄。 不支持刪除或更新，并且不能
Apache Paimon 最典型的場景是解決了 CDC (Change Data Capture) 數(shù)據(jù)的入湖；CDC 數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)庫。一般來說，分析需求是不會(huì)直接查詢數(shù)據(jù)庫的。 容易對(duì)業(yè)務(wù)造成影響，一般分析需求會(huì)查詢?nèi)?，這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫負(fù)載過高，影響業(yè)務(wù) 分析性能不太好，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫一般不是列存，查
數(shù)據(jù)打?qū)?通過不同的流寫不同的字段，打?qū)捔藬?shù)據(jù)的維度，填充了數(shù)據(jù)內(nèi)容；如下所示： 完整的Changlog Paimon中的表被多流填充數(shù)據(jù)且打?qū)捑S度后，支持流讀、批讀的方式提供完整的Changelog給下游。 Sequence-Group 配置： \\\'fields.G.sequence-group\\\'=\\\'A,B\\\' 由字段 G 控制是否更新字段 A, B ；
從Demo入手，了解Paimon/Flink項(xiàng)目搭建的全過程。記錄下采坑之旅。 在IDEA中創(chuàng)建Flink項(xiàng)目，由于沒有Flink的archetype，因此需要手動(dòng)創(chuàng)建一下。 參考：idea快速創(chuàng)建flink項(xiàng)目，至此Flink的項(xiàng)目框架就搭建起來了。 注意：必須注釋掉pom文件中的 provided ；否則運(yùn)行時(shí)會(huì)報(bào)錯(cuò)： Error: A JN
實(shí)時(shí)數(shù)倉主要是為了解決傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)時(shí)效性低的問題，實(shí)時(shí)數(shù)倉通常會(huì)用在實(shí)時(shí)的 OLAP 分析、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)看板、業(yè)務(wù)指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控等場景。雖然關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)倉的架構(gòu)及技術(shù)選型與傳統(tǒng)的離線數(shù)倉會(huì)存在差異，但是關(guān)于數(shù)倉建設(shè)的基本方法論是一致的。本文會(huì)分享基于 Flink
01 背景信息 數(shù)據(jù)湖與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比，可以更靈活地處理各種類型的數(shù)據(jù)，并支持高度可擴(kuò)展的存儲(chǔ)，通常被用于大數(shù)據(jù)分析。為了支持準(zhǔn)實(shí)時(shí)乃至實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)湖需要能夠快速地接收和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)入湖），同時(shí)提供低延遲的查詢性能以滿足分析需求。 A
摘要：本文整理自 OceanBase 架構(gòu)師周躍躍，在 Flink Forward Asia 2022 實(shí)時(shí)湖倉專場的分享。本篇內(nèi)容主要分為四個(gè)部分： 分布式數(shù)據(jù)庫 OceanBase 關(guān)鍵技術(shù)解讀 生態(tài)對(duì)接以及典型應(yīng)用場景 OceanBase X Flink 在游戲行業(yè)實(shí)踐 未來展望 點(diǎn)擊查看原文視頻 演講PPT 作為一款歷經(jīng) 12 年的純自研
隨著每天萬億級(jí)別的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流向數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)湖的弊端也逐漸凸顯出來，例如： 數(shù)據(jù)入湖時(shí)效性差：數(shù)據(jù)湖主要依賴于離線批量計(jì)算，通常不支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，因此無法保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，造成數(shù)據(jù)不及時(shí)、不準(zhǔn)確； 查詢性能差：在傳統(tǒng)架構(gòu)下，數(shù)據(jù)湖的查詢速度較
