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如何基于 Apache Doris 与 Apache Flink 快速构建极速易用的实时数仓

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 Apache Doris 和 Apache Flink 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 上图所示为传统的数据架构,如果我们从数据流的⻆度分析传统的数据处理架构,会发现从源端采集到的业务数据和日志数据主要会分为实时和离线两条链路: 在实时数据部分,通过 Binlog 的⽅式,将业务数据库中的数据变更 (CDC,Change Data Capture)采集到实时数仓。同时,通过 Flume-Kafka-Sink 对日志数据进⾏实时采集。当不同来源的数据都采集到实时存储系统后,便可以...

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文章摘要 本文整理自 Pulsar Summit Asia 2022 腾讯云高级研发工程师冉小龙的演讲《Deep Dive into Apache Pulsar Lifecycle》。Apache Pulsar 中抽象了 Topic 来承载用户发送的消息,一条消息发送到 Topic 中之后会经过 Broker 的计算存储到 Bookie 中。本文将详细阐述消息是如何发送到 Broker 并经过 Broker 的计算以及元数据处理最终存储到 Bookie 中,然后会进一步阐述 Bookie 如何利用垃圾回收机制回收 Topic 中的数据,以及 Broker 中的 TTL 和 Retention 策略如何作用到 Bookie Client 来触发垃圾回收的机制。 作者简介 冉小龙,腾讯云高级研发工程师,Apache Pulsar Committer,RoP maintainer,Apache Pulsar Go Client、Pulsarctl 与 Go Functions 作者与主要维护者。 导读 本文分为以下几个部分: 1.从用户的视角看消息收发流程 2.TTL 与 Retention...

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