BIGO 大数据平台如何基于 Flink + ClickHouse 建设实时数仓?
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
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
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。