随着大数据应用的不断深入，企业不再满足离线数据加工计算的时效，实时数据需求已成为数据应用新常态。伴随着实时分析需求的不断膨胀，传统的数据架构面临的成本高、实时性无法保证、组件繁冗、运维难度高等问题日益凸显。为了适应业务快速迭代的特点，帮助企业提升数据生产和应用的时效性、进一步挖掘实时数据价值，实时数仓的构建至关重要。本文将分享如何基于ApacheDoris和ApacheFlink快速构建一个极速易用的实时数仓，包括数据同步、数据集成、数仓分层、数据更新、性能提升等方面的具体应用方案，在这之前，我们先可以先了解一下传统的数据架构如何设计的、又存在哪些痛点问题。#实时数仓的需求与挑战上图所示为传统
Hadoop概述Hadoop是数仓平台的核心组件。在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源调度，耦合性较大。在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责运算。Hadoop3.x在架构上没有变化。HDFS架构概述HadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统。包含NameNode（NN）、DataNode（DN）和SecondaryNameNode（2NN）。NameNode：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以
整体思维导图数据仓库数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合。数据仓库的主要目标是提供一致、可靠、易于访问的数据，以支持企业的决策制定和分析。它可以帮助企业了解自己的业务、市场以及客户，并提供决策支持和预测分析的能力。数据仓库在商业智能和数据分析领域有着广泛的应用。数据库VS数据仓库OLTPvsOLAP数据仓库分层数据仓库建模数据集市数据集市是一个专门针对特定业务部门或主题领域的数据仓库子集。它集中于存储公司在更大的存储系统中选定的一小部分数据，并且从比数据
成都云览科技有限公司倾力打造了凤凰浏览器，专注于为海外用户提供服务，公司致力于构建一个全球性的数字内容连接入口，为用户带来更为优质、高效、个性化的浏览体验。作为数据驱动的高科技公司，从数据中挖掘价值一直是公司核心任务，公司以前选用了众多组件来提升内部大数据分析效率，如Trino作为即席查询的工具、用ClickHouse和StarRocks来加速报表业务查询，但经过长期实践，最终决定将所有内部数据分析平台统一至StarRocks。而且，社区在3.0.0版本中发布了存算分离能力，与公司内部大数据平台部门正在推动的降本增效理念非常契合，部门也在第一时间测试验证，确定评测各方面满足业务需求后，已经开始
在之前三期的实时湖仓系列文章中，我们从业务侧、产品侧、应用侧等几个方向，为大家介绍了实时湖仓方方面面的内容，包括实时湖仓对于企业数字化布局的重要性以及如何进行实时湖仓的落地实践等。本文将从纯技术的角度，为大家解析实时湖仓的存储原理以及生态选型，为企业建设实时湖仓给出技术方面的参考意见。实时湖仓能解决什么问题？大部分人可能都会有这样一个疑问，企业为什么要引入实时湖仓？如下图所示，引入实时湖仓可以降低运维难度，实现低成本统一存储、中间状态可查，以及提升开发效率。实时湖仓能够在低成本存储的同时，极大降低数据指标的时延，从传统的T+1的时延，降低到到分钟级。实时湖仓解决方案，利用湖存储的特性和Flin
大家好，我叫王磊。是SelectDB大数据研发。今天给大家带来的分享是《ApacheFlinkXApacheDoris构建极速易用的实时数仓架构》。下面是我们的个人介绍：我是ApacheDorisContributor和阿里云MVP。同时著有《图解Spark大数据快速分析实战》等书籍。接下来咱们进入本次演讲的正题。本次演讲分：实时数仓需求和挑战、基于ApacheDoris和ApacheFlink构建实时数仓、用户案例与最佳实践分享、未来展望与计划四部分。1.实时数仓需求和挑战。首先我们来看下第一部分：实时数仓需求和挑战。首先我们站在数据流的角度分析下传统的数据架构。从图中我们可以看到数据分为实
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家，结合实践案例分析，和听众共同探讨实时湖仓领域的前沿技术。《实时湖仓实践五讲》第五讲——《实时湖仓领域的最佳实践解析》将于12月20日15:00-16:00开播，快快预约直播报名链接：https://www.dtstack.com/bbs/article/12980?src=szsm《数栈产品白皮书》
摘要：gdb确认是否安装，所带来的该工具用户数据库实例触发core问题后集群状态反复异常，对此问题及时分析根因并及时进行规避。本文分享自华为云社区《主动预防-DWS关键工具安装确认》，作者：上官寒雨。【关键工具确认】1、gdb确认是否安装（该工具用户数据库实例触发core问题后集群状态反复异常，对此问题及时分析根因并及时进行规避）登录任意集群节点执行以下命令（HC/HCS/HCSO环境登录沙箱外执行）：gdb--help提示以下信息则已安装2、gstack是否安装（与gdb关联工具，gdb安装后此工具会默认安装，作用与gdb相同）登录任意集群节点执行以下命令（HC/HCS/HCSO环境登录沙箱
一、Hudi基础能力及相关概念介绍1.1流批同源能力与Hive不同，Hudi数据在Spark/Flink写入后，下游可以继续使用Spark/Flink引擎以流读的形式实时读取数据。同一份Hudi数据源既可以批读也支持流读。Flink、Hive、Spark的流转批架构：Hudi流批同源架构：1.2COW和MOR的概念Hudi支持COW（CopyOnWrite）和MOR（MergeOnRead）两种类型：（1）COW写时拷贝：每次更新的数据都会拷贝一份新的数据版本出来，用户通过最新或者指定version的可以进行数据查询。缺点是写入的时候往往会有写内存放大的情况，优点是查询不需要合并，直接读取效率
本文分享自华为云社区《根据执行计划优化SQL【绽放吧！GaussDB(DWS)云原生数仓】》，作者：西岭雪山。引言如果您刚接触DWS那一定会好奇想要知道"REMOTE_FQS_QUERY"到底代表什么意思？我们看官网的描述是代表这执行计划已经CN直接将原语句下发到DN，各DN单独执行，并将执行结果在CN上进行汇总。且不需要做过多的调整了，真的是这样吗？FQS计划，完全下推两表JOIN，且其连接条件为各表的分布列，在关闭stream算子的情况下，CN会直接将该语句发送至各DN执行，最后结果在CN汇总。SETenable_stream_operator=off;SETexplain_perf_mo
