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用Flink取代Spark Streaming!知乎实时数仓架构演进

作者 | 知乎数据工程团队 “数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。 本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进,这包括以下几个方面: 实时数仓 1.0 版本,主题:ETL 逻辑实时化,技术方案:Spark Streaming。 实时数仓 2.0 版本,主题:数据分层,指标计算实时化,技术方案:Flink Streaming。 实时数仓未来展望:Streaming SQL 平台化,元信息管理系统化,结果验收自动化。 实时数仓 1.

数据库的七种武器-序章

数据库简介 名称 特点 劣势 描述 Oracle 多表关联 事务 收费贵 水平扩展麻烦 重剑无锋,大巧不工,数年前持之横行天下 Mysql 水平扩展容易 多表关联效率较慢 不滞于物,草木竹石均可为剑 Postgresql 多表关联相比Mysql效率较高 水平扩展相对麻烦 凌厉刚猛,无坚不摧,现以之与河朔群雄争锋 Redis 缓存、效率极高 key不能涉及太大不要一次操作太多key1 小李飞刀,迅疾如电,例无虚发 MongoDB NOSQL支持二级索引水平扩展容易效率较高 事务支持较差 自此精修,渐进于无剑胜有剑之境 Hive 分布式数据库超大数据量存储 查询效率较慢 霸王长枪,破釜沈舟,势如破竹 Neo4J 图数据库支持事务 数据量较大时效率较慢 悠悠天地做棋盘,芸芸众生为棋子 redis ↩

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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