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【apache flink forward china 2018】中国一线公司上万台Flink机器应运

).阿里巴巴,腾讯,美团,爱奇艺,字节跳动(抖音,头条),等一线公司上万台flink机器应用 ).一线公司已升级大数据计算引擎Flink ).公布阿里巴巴将于2019年1月左右推出阿里的flink版本批流一体计算,包括阿里在Flink中的一些升级操作 Apache Flink Forward china 2018: https://github.com/opensourceteams/flink-forward-china-2018 【apache flink forward china 2018】 主会场 【主会场01-Craig Russell】Apache Flink: 践行 Apache 之道:https://files.alicdn.com/tpsservice/b40e46ca0abcef3e3f12f7fe12c46f0a.pdf 【主会场02-周靖人】云上计算普惠科技:https://files.alicdn.com/tpsservice/9a90a15cc2666348aa7e2fef4846eea7.pdf 【主会场03-蒋晓伟】Apache Flink® - Re...

记录一次数据同步到数据仓库的架构与实践

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来: 性能瓶颈:随着业务规模的增长,Select From MySQL -> Save to Localfile -> Load to Hive这种数据流花费的时间越来越长,无法满足下游数仓生产的时间要求。 直接从MySQL中Select大量数据,对MySQL的影响非常大,容易造成慢查询,影响业务线上的正常服务。 由于Hive本身的语法不支持更新、删除等SQL原语,对于MySQL中发生Updat...

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