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新兴数据湖仓手册·从分层架构到数据湖仓架构(2025):数据仓库分层的概念与设计

《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计(2025 年)》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核心价值、常见分层类型,详解分层下的 ETL 架构及数据转换环节,介绍数据仓库分层对应的技术架构,并以贴源层(ODS)、数据仓库层(DW)、数据服务层(DWS)为例,深入剖析数湖仓分层设计,最后探讨数据仓库技术趋势并进行小结。 本文为系列文章首篇,详细剖析了数据仓库分层的概念与设计,希望能够为相关从业者提供数据湖仓设计与实践的系统指引。 💓 温馨提醒:纯干货分享,字数较多,建议收藏学习~ 数据仓库分层的核心价值 数据仓库通过分层结构,使得每层数据都有特定的应用范围和职能,从而保证数据结构层次更清晰,结构更明确。使用时,数据表的层级划分能帮助用户快速理解和定位相关数据,减少查询复杂性。 优化数据关系,实现层次内模型内聚,层次外模型分离 数据分层设计使每层模型高度集中和统一,专注于特定的数据处理任务,便于维护和优化。数据清洗、整合、转换等操作集中在同一层,提高了数据质量,便于快速定位和解决问题。 不同层次间的模型相对独立,降低了层间...

最佳实践:基于Apache SeaTunnel从MySQL同步到PostgreSQL

作者 | 陈飞 中付支付大数据工程师 今天和大家分享一个 简单但常见的 MySQL 到 MySQL 数据同步与合并场景案例,这个案例也是我在实际工作中遇到的问题,希望能抛砖引玉,欢迎有更丰富经验的大佬一起分享交流。 版本要求:Apache SeaTunnel --> Apache SeaTunnel-2.3.9 场景描述 在我们的业务系统中,存在两个 MySQL 源库: source_a source_b 这两个库中存在一张表结构相同的表,但数据来自不同的业务线,两边都会同时产生数据,因此存在 主键重复 的问题。 我们的目标是将这两个源库的表数据 合并同步到一个目标库(我们称为 C 库),以便于统一分析和查询。 面临的挑战 两个源库的表结构虽然一致,但主键重复,需要避免冲突 后续可能存在字段不一致或字段新增的需求 同步过程需尽量实时,且不能产生重复数据 解决方案 我们采用了如下方式来实现这个同步与合并的方案: 在 C 库新建目标表: 表结构需要覆盖两个源表的所有字段(当前一致,未来可能扩展) 增加一个额外的字段:data_source,用于标识数据来源(source_a 或 so...

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