如何设计真正的实时数据湖?

数据量大:车联网中多用Kafka来实现实时数据流处理和消息传递,每秒数据量可达数十万行,单条信息长且层次复杂,结构不可预知,传统数据库技术和数仓技术都难以负荷;传统数仓数据融合难:通常情况下,车联网数据是指由车上传感器产生的实时数据,如位置信息、车辆状态等,而传统的OLAP数据仓库主要用于存储和管理业务数据...

面向全闪数据中心的“答案”

因此,做完这些基准性能测试后,在星飞环境测试了一下跑批业务,数据库跑批业务主要有以下过程,分别是解压、数据入库、数据仓库转换和数据集市处理。从这里可以看到,星飞相比混闪集群的运行时间降低了79分钟,而相比IBMFS9200基本持平,在数据集市处理阶段阶段表现更好。通过这次测试,江苏农信坚定了上云信心。过去受...

大数据开发的存储技术探索与实践

重新拷贝、重新删除,时间代价是很高的;第二,机器没挂,但是过程中消耗IO量比较大,需要几秒、几分钟、几小时、甚至更长的时间,在这个过程中若别的进程同时在访问数据,则会引起数据不一致的问题,这也是对象存储大多是最终一致性的原因。

详解大厂实时数仓建设方案|秒级|数据源|应用层|olap_网易订阅

将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余,完成宽表化处理,之后基于当前顺风车业务方对实时数据的需求重点,重点建设交易、财务、体验、安全、流量等几大模块;该层的数据来源于ODS层,通过大数据架构提供的StreamSQL完成ETL工作,对于binlog日志的处理主要进行简单的数据...

精益生产:打造高效生产流程,提升企业运营效率

首先,需要对现有的生产布局和流程进行全面的分析。这包括了解生产线的设置、设备的配置、物料流动的路径以及员工的工作流程等。通过收集数据、观察实际生产情况以及与员工交流,可以深入了解生产过程中的瓶颈、浪费以及不合理之处。2、重新规划生产布局基于对现有生产布局的分析结果,可以开始重新规划生产布局。优化布局应...

微信万亿数据仓库架构设计与实现

特征数据收集主要包括:数据接入、特征的计算、特征的存储(www.e993.com)2024年11月29日。在数据仓库还未建立时,业务同学通过消费离线存储mmdata和tdw接入数据,通过Flink流式计算或者自定义模块对数据进行加工,计算出需要的特征,最终存储到自行维护的KV,然后在安全策略平台上编写安全策略,读取KV中的数据,实现需要的安全逻辑。传统特征数据收集流程...

有了数据湖,距离数据仓库消失还有几年?

数据仓库的采集、处理工具一般是比较封闭的,很多采取代码的方式暴力实现,大多只向集中的专业开发人员开放,主要的目的是实现数据的统一采集和建模,它不为消费者(应用方)服务,也没这个必要。数据湖的采集和处理工具是完全开放的,因为第(2)点提到过:数据湖的模型是由应用即席设计生成的,意味着应用必须具备针对数据湖...

5000字长文分享!数据仓库的建设与框架终于有人给讲明白了

1.数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程:简单报表阶段:这个阶段,系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表,以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。数据集市阶段:这个阶段,主要是根据某个业务部门的需要,进行一定的数据的采集,整...

【漫谈数据仓库】 如何优雅地设计数据分层

我们从理论上来做一个抽象,可以把数据仓库分为下面三个层,即:数据运营层、数据仓库层和数据产品层。ODS全称是OperationalDataStore,操作数据存储.“面向主题的”,数据运营层,也叫ODS层,是最接近数据源中数据的一层,数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输,也就说传说中的ETL之后,装入本层。本层的数据,...

阿里云李飞飞:数据库发展的几个重要趋势

4数据湖数据湖,“湖底”的数据参差不齐,“湖面”却是平的。不同于数据仓库,数据湖的存储是多源异构的,只需要有一个统一的界面对这些数据进行分析、处理。我们打造了一个云原生的Serverless数据湖解决方案DLA——基于对象存储,对多源异构的数据存储进行统一的计算和分析,利用云原生的Serverless技术,可以用非常低的...