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access.json中某课程的ClickHouse+Flink实时数据仓库文件

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简介：
本文件详细介绍了在Access.JSON框架下构建某课程专用的数据仓库方案，结合了ClickHouse与Flink技术栈，实现高效实时数据处理和分析。 你懂得，有视频和代码，但是缺少数据就无法运行，让人着急。

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  • access.json中某课程的ClickHouse+Flink实时数据仓库文件
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    本文件详细介绍了在Access.JSON框架下构建某课程专用的数据仓库方案，结合了ClickHouse与Flink技术栈，实现高效实时数据处理和分析。 你懂得，有视频和代码，但是缺少数据就无法运行，让人着急。
     
  • 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。
     
  • 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、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）
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    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。
     
  • 利用Flink、FlinkCDC和FlinkSQL结合Clickhouse搭建的2022年实时数据仓库解决方案
    优质
    本项目采用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL技术栈，并结合ClickHouse数据库，构建了高效能的2022年实时数据仓库解决方案。 分享一套关于Flink实时数仓的课程——《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》，该课程于2022年10月完结，内容基于flink 1.14版本，提供视频、源码、课件和软件包下载。
     
  • (源码)基于Flink的实时数据仓库系统.zip
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。