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阿里云自助建站方式汇总

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趣头条基于 Flink+ClickHouse 构建实时数据分析平台

作者:王金海@趣头条 摘要:本文由趣头条数据平台负责人王金海分享,主要介绍趣头条 Flink-to-Hive 小时级场景和 Flink-to-ClickHouse 秒级场景,内容分为以下四部分: 一、业务场景与现状分析 二、Flink-to-Hive 小时级场景 三、Flink-to-ClickHouse 秒级场景 四、未来发展与思考 一、业务场景与现状分析 趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景,实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口,当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出,并导入 ClickHouse 进行计算。 二、Flink-to-Hive 小时级场景 1.小时级实现架构图 如下图所示,Database 中的 Binlog 导出到 Kafka,同时 Log Server 数据也会上报到 Kafka。所有数据实时落地到 Kafka 之后,通过 Flink 抽取到 HDFS。...

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