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深度解析:基于离线开发的数据仓库转型落地案例

在当今这个数据驱动的时代,各行各业都正经历着前所未有的变革。伴随技术的飞速发展,数据仓库作为企业数据管理与分析的核心,如何更好地发挥作用,助力企业保持业务的敏捷性与成本效益,成为大家关心的焦点问题。本文将通过具体案例分析,展现基于离线开发的数据仓库转型落地中的关键步骤与实施策略。 一、业务增长迅速,原数仓架构难以为继 客户A是一家中美合资的泛金融行业公司,成立时间短但业务增长十分迅速。数仓团队规模不到10个人,勉强能支撑起业务需求,在面对越来越高要求的业务数据供给及公司内部降本增效的趋势下,团队也在不断探索新型的数仓平台模式,目前数仓架构如下图: 客户底座集群采购了CDP7.1.6、数据集成采用Sqoop,将业务库的数据同步至HDFS后,通过Hive SQL做数据开发。另有少量的Shell、Python任务,使用Oozie进行离线任务调度。 二、当前数据平台问题日渐凸显 随着业务体量的逐渐增长,当前数据平台架构的问题也逐渐凸显: 1. 运维成本高:Sqoop和Oozie都是开源工具,集成性一般,组件的升级和异常排查需要耗费较多人力成本。 ** 2. 平台上手门槛高**:除数据开发外,很...

兼容Trino Connector,扩展Apache Doris数据源接入能力|Lakehouse 使用手册(四)

Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog,并为其提供原生高性能且稳定的访问能力,以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加,新的数据源连接需求也随之增加。因此,从 3.0 版本开始,Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。 Trino/Presto 作为业界较早应用于湖仓查询、联邦分析的计算引擎,以广泛的数据源对接能力闻名。支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、Delta Lake、Kudu、BigQuery、Redis、Kafka 在内的数十种数据源,而这一能力主要得益于其插件化的 Connector 框架。Apache Doris 为快速提升数据接入能力与扩展性,并减少对每个数据源支持的开发工作量,选择兼容现有的 Connector 框架是一种高效且合理的解决方案。 通过兼容 Connector 插件,Apache Doris 能够支持 Trino/Presto 可对接的所有数据源,而无需改动 ...

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