Spark离线数据仓库+Flink实时数据仓库项目源码及部署资料.rar

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简介：
本资源包包含基于Spark和Flink的数据仓库系统完整源代码与详细部署文档，适用于构建混合型大数据处理环境。实时数仓分层采用的计算框架是Flink；存储框架包括消息队列（支持实时读取及写入）。ODS层使用Kafka：每当接收到一条数据就进行读取并加工处理。DIM层利用HBase，适用于事实表通过主键获取维表一行的数据情况，这其中包括永久存储和根据主键查询的功能；而Kafka由于不能长期保存一些重要的用户信息，并且不支持基于主键的查询功能。相比之下，HBase可以实现海量数据的持久化存储并能提供快速按主键查找服务。 DWD层同样使用Kafka：每接收到一条新数据就会进行读取和分组累加处理。在DWS层面，则采用ClickHouse作为主要工具来应对场景需求。不过，在选择具体技术方案时，需要考虑各数据库的适用性与限制条件，例如Redis适合存储大量用户表但不适合内存操作；ClickHouse虽然支持列式存储却可能不适用于高并发环境；ES默认情况下会对所有字段创建索引；Hive在HDFS上的效率较低且MySQL本身承受压力过大时建议使用从库来缓解。

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Spark离线数据仓库+Flink实时数据仓库项目源码及部署资料.rar

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本资源包包含基于Spark和Flink的数据仓库系统完整源代码与详细部署文档，适用于构建混合型大数据处理环境。实时数仓分层采用的计算框架是Flink；存储框架包括消息队列（支持实时读取及写入）。ODS层使用Kafka：每当接收到一条数据就进行读取并加工处理。DIM层利用HBase，适用于事实表通过主键获取维表一行的数据情况，这其中包括永久存储和根据主键查询的功能；而Kafka由于不能长期保存一些重要的用户信息，并且不支持基于主键的查询功能。相比之下，HBase可以实现海量数据的持久化存储并能提供快速按主键查找服务。 DWD层同样使用Kafka：每接收到一条新数据就会进行读取和分组累加处理。在DWS层面，则采用ClickHouse作为主要工具来应对场景需求。不过，在选择具体技术方案时，需要考虑各数据库的适用性与限制条件，例如Redis适合存储大量用户表但不适合内存操作；ClickHouse虽然支持列式存储却可能不适用于高并发环境；ES默认情况下会对所有字段创建索引；Hive在HDFS上的效率较低且MySQL本身承受压力过大时建议使用从库来缓解。

(源码)基于Flink的实时数据仓库系统.zip

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本资源提供了一套基于Apache Flink构建的实时数据仓库解决方案。其中包括了完整的项目源代码、配置文件及详细的开发文档，帮助用户快速搭建和优化企业级实时数据分析平台。 ## 项目简介本项目是一个基于Apache Flink的实时数仓系统，旨在处理和分析实时数据流，并提供高效的数据复用性和灵活的指标生成能力。通过构建实时数仓，项目能够支持多种实时数据分析需求，包括灵活选择TopN区间段、一次实时数据生成多个指标等。 ## 项目的主要特性和功能 ### 数据类型数据库数据涵盖业务交互信息，例如登录记录、订单详情、用户资料、商品列表和支付交易，这些数据存储在MySQL中。日志数据则包含页面埋点追踪的日志以及启动事件的记录，通过Nginx与Kafka进行采集并处理。 ### 数据分层与职能 - **ODS层**（原始数据层）：存储来自各个来源的日志和业务相关的信息。该层级的数据是直接从日志服务器或使用FlinkCDC技术收集得到。 - **DWD层**（数据明细层）：在此层次进行初步的处理，如数据分流、去重等操作，并生成一些基础统计指标如UV（独立访客数）、用户跳出行为分析以及订单宽表和支付款记录。 - **DIM层**（维度数据层）：这一层级主要存储用于后续数据分析的各种维度信息，包括但不限于用户的属性定义、商品详情及地理位置等相关参数。 - **DWS层**（服务数据层）：根据不同的业务主题将多个事实性表格进行轻度聚合操作，并形成便于查询的主题宽表。

离线数仓的数据仓库架构讲解

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本讲座深入浅出地解析离线数据仓库的架构设计与实现方法，涵盖数据模型、ETL流程及优化策略等关键知识点。适合对大数据处理有兴趣的技术人员参考学习。数据仓库的目标是构建一个面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。它本身并不生成任何数据，也不需要消耗任何数据。其数据来源于外部系统，并开放给外部应用使用，这也是为什么称之为“仓库”而不是“工厂”的原因。因此，数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入和流出的过程，可以分为三层：源数据、数据仓库以及数据应用。这段文字提供了一个全面的讲解。

Flink 1.8 实时数仓项目实践

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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。

数据仓库项目的PPT

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本PPT全面介绍了一个典型的数据仓库项目，涵盖了需求分析、架构设计、ETL开发及实施、质量保证等关键环节，旨在为观众提供从理论到实践的数据仓库建设指导。一个关于数据仓库的PPT，主要内容是数据仓库的设计。

数据仓库基础：数据库和数据仓库

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《数据仓库基础：数据库和数据仓库》一书深入浅出地介绍了数据仓库的基本概念、设计原理以及如何利用现有数据库技术构建高效的数据仓库系统。适合初学者及专业人士阅读。《数据仓库原理》系列文章是笔者在学习数据仓库与商业智能过程中所做的读书笔记，现重新整理思路并分享出来，希望能得到读者的批评指正。本系列主要包括以下几个部分： 1. 数据库与数据仓库为什么有了数据库还需要构建数据仓库？什么是数据仓库？ 2. 数据仓库系统的体系结构介绍组成数据仓库系统的主要元素及其各自的作用是什么？ 3. 数据仓库与ODS 解释什么是ODS，为什么要使用它。DB、ODS和DW三层架构的概念又是什么？ 4. 联机分析处理（OLAP）介绍OLAP的定义以及它与联机事务处理(OLTP)的区别。多维数据模型包括哪些类型？

利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库

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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。

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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）。

电商行业的实时数据仓库项目1

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本项目致力于构建一个高效的实时数据仓库系统，旨在为电商行业提供即时、准确的数据分析支持，助力企业决策优化。 1.1 项目背景 1.2 实时数仓转型故事： 1.2.1 离线数仓： 1.2.2 离线数仓分层架构图： 1.2.3 实时计算架构： 1.2.4 流量

OpenLaw 数据仓库：openlaw-data项目

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