OneSQL OLAP实践问题之实时数仓中数据的分层如何解决

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: OneSQL OLAP实践问题之实时数仓中数据的分层如何解决

问题一:OneSQL OLAP分析平台在Hive SQL兼容性方面进行了哪些改进?


OneSQL OLAP分析平台在Hive SQL兼容性方面进行了哪些改进?


参考回答:

OneSQL OLAP分析平台针对Flink对Hive SQL语法的兼容性进行了改进,目前兼容性大致为80%,旨在提升用户对Hive SQL的熟悉度和迁移的便利性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666303



问题二:OneSQL OLAP分析平台取得了哪些显著的成果?


OneSQL OLAP分析平台取得了哪些显著的成果?


参考回答:

"OneSQL OLAP分析平台取得了以下显著成果:

统一查询入口,用户执行出错率下降85.7%,SQL执行成功率提升3%。

SQL执行时间缩短10%,各集群资源利用率提升,减少任务排队等待时间。

Flink作为OLAP分析引擎的一部分,实时计算集群的资源利用率提升了15%。"


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666304



问题三:在实时数仓建设过程中,遇到了哪些主要问题?


在实时数仓建设过程中,遇到了哪些主要问题?


参考回答:

"在实时数仓建设过程中,遇到了以下主要问题:

将离线任务转为实时计算任务后,由于计算逻辑复杂(如多流JOIN、去重),导致作业状态过大,出现OOM异常或作业算子背压太大。

维表Join过程中,明细流表与大维表Join时,维表数据过多,加载到内存后导致OOM,作业失败无法运行。

Flink将流维表Join产生的多维明细数据写入ClickHouse时,无法保证Exactly-once,作业Failover时可能导致数据重复写入。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666305



问题四:BIGO大数据平台是如何通过Bigoflow来管理实时任务的?


BIGO大数据平台是如何通过Bigoflow来管理实时任务的?


参考回答:

"BIGO大数据平台通过Bigoflow来管理实时任务,主要包括:

统一的实时任务接入入口,简化任务部署流程。

管理实时任务的元数据,如任务配置、依赖关系等。

构建实时任务的血缘关系,帮助追踪数据流向和计算过程。"


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https://developer.aliyun.com/ask/666306


问题五:在实时数仓中,数据是如何进行分层的?


在实时数仓中,数据是如何进行分层的?


参考回答:

"在实时数仓中,数据主要按照以下四层进行分层:

ODS层:原始数据,存放于Kafka/Pulsar等消息队列中。

DWD层:用户行为明细数据,经过Flink任务聚合后保存到Kafka/Pulsar中。

DWS层:多维明细数据,通过流维表JOIN产生,并输出到ClickHouse表中。

ADS层:汇总数据,根据业务需求从不同维度对ClickHouse中的多维明细数据进行汇总。

"


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https://developer.aliyun.com/ask/666307

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