如何使用实时计算 e2e 搭建实时数仓(上)+(下)|学习笔记

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 快速学习 如何使用实时计算 e2e 搭建实时数仓(上)+(下)

开发者学堂课程【《实时计算 Flink 版中级课程》:如何使用实时计算 e2e 搭建实时数仓(上)+(下)】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/806/detail/13883


如何使用实时计算 e2e 搭建实时数仓(上)+(下)

一、Ververica Platform In Action

A Practical Demo of Build Streaming Data Pipelines

with Apache Flink SQL on Top of Ververica Platform

1. Pain Points of Building Streaming Pipelines

Dev & Trouble-shooting Efficiency

·Juggling with message queues, engines & data storages

·Lack of REPL(read-eval-print loop) env to perform test against a single snippet of code . Each pipeline depends on the readiness of upstream pipelines Performance Tuning & Rescaling Flink applications

·Unpredictable data spikes

Flexibility of Scaling Cluster

·High cost of maintenance & hard to scale

2.Why Ververica Platform

Highly Integrated with Apache Flink

· Keep pace with Flink's new features,E.q. support utilizing Hive Metastore as an external catalog in WP (since v2.3.0), deploying session clusters (since v2.3.1)

· Out-of-box support for Apache Flink's

connectors with enhanced functionalities

·Optimized Flink runtime brings significant performance boosts

3.Why Ververica Platform

·Easy-use Features

·Preview SOL script results at any time

·Sample+ mock data to debug easily

· DDL templates, SQL auto-suggestions & script visualization to speed up dev efficiency

·"Autopilot"job performance to optimal against

the specified resource usage

4.Why Ververica Platform

Scaling Cluster As Needed

· Server-less architecture on top of Alibaba Cloud

· Pay-as-you-go & Save-when-you-reserve

 

如何使用实时计算 e2e 搭建实时数仓(下)

二、.Demo Introduction

·Overview of Pipelines Construction

· Source/Dim/Sink Preparation

1.Hive Sink Preparation

2. RDS Dim & Sink Preparatio

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
目录
打赏
0
0
0
0
42
分享
相关文章
用友畅捷通在Flink上构建实时数仓、挑战与最佳实践
本文整理自用友畅捷通数据架构师王龙强在FFA2024上的分享,介绍了公司在Flink上构建实时数仓的经验。内容涵盖业务背景、数仓建设、当前挑战、最佳实践和未来展望。随着数据量增长,公司面临数据库性能瓶颈及实时数据处理需求,通过引入Flink技术逐步解决了数据同步、链路稳定性和表结构差异等问题,并计划在未来进一步优化链路稳定性、探索湖仓一体架构以及结合AI技术推进数据资源高效利用。
417 25
用友畅捷通在Flink上构建实时数仓、挑战与最佳实践
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
本次分享由阿里云产品经理骆撷冬(观秋)主讲,主题为“Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力”,是2024实时数仓Hologres线上公开课的第三期。课程详细介绍了Hologres与Flink结合搭建的企业级实时数仓的核心能力,包括解决实时数仓分层问题、基于Flink Catalog的Streaming Warehouse实践,并通过典型客户案例展示了其应用效果。
57 10
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
构建实时云原生运维数仓以提升大数据集群的运维能力,采用 Flink+Paimon 方案,解决资源审计、拓扑及趋势分析需求。
18566 54
Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
畅捷通基于Flink的实时数仓落地实践
本文整理自畅捷通总架构师、阿里云MVP专家郑芸老师在 Flink Forward Asia 2023 中闭门会上的分享。
8356 15
畅捷通基于Flink的实时数仓落地实践
实时计算 Flink版产品使用问题之使用CTAS同步MySQL到Hologres时出现的时区差异,该如何解决
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时数仓 Hologres操作报错合集之Flink CTAS Source(Mysql) 表字段从可空改为非空的原因是什么
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍
通过Hologres+Flink构建易用、统一的企业级实时数仓。
实时数仓 Hologres操作报错合集之执行Flink的sink操作时出现报错,是什么原因
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
"Flink+Paimon:阿里云大数据云原生运维数仓的创新实践,引领实时数据处理新纪元"
【8月更文挑战第2天】Flink+Paimon在阿里云大数据云原生运维数仓的实践
319 3
Serverless 应用的监控与调试问题之Flink流式数仓对于工商银行的数据链路要如何简化
Serverless 应用的监控与调试问题之Flink流式数仓对于工商银行的数据链路要如何简化