BIGO 大数据平台如何基于 Flink + ClickHouse 建设实时数仓?

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BIGO 大数据平台如何基于 Flink + ClickHouse 建设实时数仓?

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游客lmkkns5ck6auu 2022-08-31 10:46:28 791 分享 版权
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    按照传统数据仓库的数据分层方法,将数据划分成 ODS、DWD、DWS、ADS 等四层数据: • ODS 层:基于用户的行为日志,业务日志等作为原始数据,存放于 Kafka/Pulsar 等消息队列中;

    • DWD 层:这部分数据根据用户的 UserId 经过 Flink 任务进行聚合后,形成不同用户的行为明细数据,保存到 Kafka/Pulsar 中;

    • DWS 层:用户行为明细的 Kafka 流表与用户 Hive/MySQL 维表进行流维表 JOIN,然后将 JOIN 之后产生的多维明细数据输出到 ClickHouse 表中;

    • ADS 层:针对 ClickHouse 中多维明细数据按照不同维度进行汇总,然后应用于不同的业务中。

    以上内容摘自《Apache Flink 案例集(2022版)》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版

    2022-08-31 12:46:02
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实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

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实时计算 Flink 版(Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink,Powered by Ververica)是阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统,由 Apache Flink 创始团队官方出品,拥有全球统一商业化品牌,完全兼容开源 Flink API,提供丰富的企业级增值功能。
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