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从理论到实践,实时湖仓功能架构设计与落地实战

在上篇文章中,我们向大家解释了为什么实时湖仓是当前企业数字化转型过程中的解决之道,介绍了实时计算和数据湖结合的应用场景。(“数据驱动”时代,企业为什么需要实时湖仓?) 在这篇文章中,我们将详细介绍在数栈实时开发平台内,实时湖仓的功能架构设计和具体实操案例。 功能架构介绍 实时湖仓并不是一个独立的产品模块,它的完整实践是基于数栈实时开发平台进行的。为了更直观地介绍我们建设实时湖仓的完整思路,我们单独拆出了架构图供大家参考。 湖仓管理 湖仓管理是建设实时湖仓的基础,通过这一层的建设,你可以: · 借助 Flink Catalog 管理,构建一套虚拟湖仓分层架构,类似传统离线数仓中的主题域、DW 分层设计 · 可视化创建湖表,平台支持 Paimon、Hudi、Iceberg 三种湖表创建,并分别提供对应的 DDL DEMO · 通过 Flink 表管理,持久化存储基于 RDB、Kafka 创建的 Flink 映射表,和湖表一起,为实时计算提供表管理能力 · 作为实时计算领域最常用的数据介质,平台同时也支持对 Kafka Topic 进行基础的增删改查、数据统计分析等功能 湖仓开发 湖仓开发是...

2个数仓中不等值关联优化案例

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优:不等值关联优化》,作者: 门前一棵葡萄树。 场景1 使用场景:本案例适合满足以下条件的场景 关联条件使用OR连接 关联条件中使用同一列做数据筛选 原始语句 SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID AS CHANNEL_ID2 FROM t1 LEFT JOIN t2 ON ( t2.CHANNEL_ID = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE = 'DR' ) OR ( t2.PARTNER_CHANNEL_CODE = t1.CHANNEL_ID AND t1.TYPE = 'ALL' ) GROUP BY t2.PARTNER_CHANNEL_CODE ,t1.COUNTRY_CODE ,t1.BRAND ,t2.CHANNEL_ID 性能分析 通过查询计划分析发现,t1表和t2表关联...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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