Advertisement

Flink与Doris结合的实时数仓实战教程

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本教程深入浅出地讲解如何将Apache Flink与Doris集成，构建高效稳定的实时数据仓库系统。适合大数据处理工程师学习实践。 一、实时数据仓库的定义 实时数据仓库是一种能够即时处理并分析数据的技术方案，确保其内部的数据是最新的且准确无误，并能迅速回应用户的查询请求与业务需求。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更侧重于提供快速响应能力和高时效性。传统方式通常采用每日、每周或每月的周期进行ETL操作（抽取-转换-加载），更新频率较低，无法支持即时的数据检索和分析功能。相比之下，实时数据仓库能够迅速应对任何新的业务需求，并在数据变动时立即回应用户的查询要求。 二、Flink 安装指南 步骤 1：下载 首先，请确保您的计算机上已经安装了 Java 11 版本的环境。 使用命令 `java -version` 验证 Java 是否正确设置。然后，下载并解压 Flink 的 release 1.20-SNAPSHOT 版本。 ```bash $ tar -xzf flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12.tgz $ cd flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12 ``` 步骤 2：启动集群 Flink 提供了一个 bash 脚本来帮助您快速地启动和运行 Flink 集群。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Flink与Doris结合的实时数仓实战教程
    优质
    本教程深入浅出地讲解如何将Apache Flink与Doris集成，构建高效稳定的实时数据仓库系统。适合大数据处理工程师学习实践。 一、实时数据仓库的定义 实时数据仓库是一种能够即时处理并分析数据的技术方案，确保其内部的数据是最新的且准确无误，并能迅速回应用户的查询请求与业务需求。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更侧重于提供快速响应能力和高时效性。传统方式通常采用每日、每周或每月的周期进行ETL操作（抽取-转换-加载），更新频率较低，无法支持即时的数据检索和分析功能。相比之下，实时数据仓库能够迅速应对任何新的业务需求，并在数据变动时立即回应用户的查询要求。 二、Flink 安装指南 步骤 1：下载 首先，请确保您的计算机上已经安装了 Java 11 版本的环境。 使用命令 `java -version` 验证 Java 是否正确设置。然后，下载并解压 Flink 的 release 1.20-SNAPSHOT 版本。 ```bash $ tar -xzf flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12.tgz $ cd flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12 ``` 步骤 2：启动集群 Flink 提供了一个 bash 脚本来帮助您快速地启动和运行 Flink 集群。
     
  • 实战Flink与Doris的实时数仓建设
    优质
    本课程专注于实战讲解如何利用Apache Flink和Doris构建高效的实时数据仓库系统，涵盖架构设计、性能优化及应用案例。适合数据工程师和技术爱好者深入学习。 我推荐一套实战Flink+Doris实时数仓课程，这套课程包含源码、文档以及虚拟机资源。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
    优质
    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性，整合ClickHouse数据库，构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库，这是2022年的新课，采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容，理论与实践相结合，旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
    优质
    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC组件与SQL特性，协同ClickHouse数据库构建高效实时数据仓库系统。 分享一套实时数据仓库课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库（2022新课，基于flink1.14）。
     
  • 基于Flink和Doris的高性能、高扩展全端实时数据仓库视频教程
    优质
    本教程深入讲解了利用Apache Flink与Elasticsearch Doris构建高效能、可扩展全链路实时数据分析仓库的方法和技术，适合大数据处理领域的技术学习者。 本课程基于Flink+Doris构建高性能、高扩展性的全端实时数据仓库，并涵盖多个数仓报表应用指标：如实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析以及商家分析等，适用于PC、移动及小程序等多种终端设备的应用场景。该课程与互联网企业的最新大数据技术保持同步，旨在帮助学员掌握企业级实时数据仓库的实际操作经验和技术要点。
     
  • Flink SQL实战：与HBase的结合应用
    优质
    本课程聚焦Apache Flink SQL在大数据处理中的高级应用，特别强调其与NoSQL数据库HBase的集成技术，深入讲解如何高效利用两者结合进行实时数据处理和分析。 HBase是Google的BigTable论文的一个开源实现版本，是一种分布式列式存储数据库，并且建立在HDFS之上的一种NoSQL数据库。它非常适合大规模实时查询，在实时计算领域得到了广泛应用。既可以将数据实时写入HBase中，也可以通过buckload批量生成离线作业产生的HFile并加载到HBase表中。鉴于FlinkSQL当前的流行程度非常高，FlinkSQL也为HBase提供了连接器，因此两者结合使用显得非常必要。本段落假设读者具备一定的HBase知识基础，并不会详细解释HBase架构和原理，重点介绍在实际场景中如何将HBase与Flink结合起来使用的相关实践。
     
  • 基于Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse的实时数据仓库搭建（2022新版课程，使用Flink 1.14）
    优质
    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道，并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容，深入浅出地讲解技术细节与应用场景，适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程，以实际的项目为指导线，结合理论与实践，全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容，包括但不限于：数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后，即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能；对于已经有开发经验的同学来说，则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。
     
  • Flink 1.8 实时数仓项目实践
    优质
    本项目聚焦Apache Flink 1.8版本在实时数据仓库构建中的应用与优化，通过实际案例分享了实时数据分析、处理及存储的最佳实践。 最全面的实时数仓项目实战教程从基础到架构详解。 本课程包含以下核心内容： - 项目需求分析：05:23 - 架构设计讲解：06:27 - 解决方案介绍：05:03 技术细节包括： - MySQL主备复制原理说明：03:03 - Canal架构与工作方式解析：05:48 - MySQL binlog概述：05:10 安装及配置步骤： - 安装MySQL数据库：08:30 - 启动并设置MySQL服务： 04:18 - 创建新账号和开启Binlog功能： 07:52 高级应用模块： - Canal-Kafka的安装与配置 - Flink全量拉取模板（第一部分）从20:06开始学习 - Flink全量拉取模板第二、三部分分别耗时11:51和09:05分钟 - 动手实现Flink版本的Sqoop（两节，合计约26分钟） - 针对生成环境中的难点问题探讨： 14:34 - Flink增量实时同步模块设计与实践（四部分共计约57分钟） 以上为课程主要内容概览。
     
  • 结束14章：从零开始构建Flink 实时风控系统实战教程
    优质
    本章节详细介绍了如何使用Apache Flink从零开始搭建一个实时风控系统的全过程，涵盖需求分析、架构设计及代码实现等关键步骤。 对于程序化交易用户而言，在证券或期货市场进行操作时，每一笔交易指令都需要经过严格的业务检查才能进入交易所的订单队列等待匹配成交。 在程序化交易中，除了验资、验持仓等基本风控措施外，确保符合交易所异常交易管理办法的规定，并避免出现自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单以及控制报单流速等情况是至关重要的风险防控环节。 事前风控指的是，在订单提交到交易所之前对其进行风险评估。只有通过了这一阶段的风险检测的指令才会被发送至交易平台进行下单，而未能通过检查的指令则会被直接拒绝。对于那些追求低延迟交易策略的应用场景来说，这种预先的风险控制需要在极其短暂的时间内完成。 风控系统主要负责根据业务需求定义相应的风险管理规则，并利用规则引擎解析这些规则以判断其是否触发了特定条件。一旦命中，则会执行预设的操作流程。 例如，在一个具体的例子中，如果设置了“a+b>5”的风险监控标准（这里假设 a 和 b 是某些关键的交易参数），那么在实际运行时就需要获取到这两个变量的具体数值，并通过规则引擎进行计算判断是否满足这一条件。一旦条件触发，则会依照既定程序采取相应的措施。
     
  • Apache Flink在实时数仓中的应用实践.pdf
    优质
    本资料深入探讨了Apache Flink在构建高效实时数据仓库中的实际应用与优化策略，分享了实施经验及技术挑战解决方案。 实时数仓实践涉及将数据仓库技术应用于需要即时数据分析的场景。这种方法能够帮助企业快速响应市场变化，并支持决策制定过程中的实时洞察需求。在实施过程中，企业通常会面临如何选择合适的架构、工具和技术栈等问题，同时还需要考虑数据安全性和性能优化等关键因素。