幸福里业务是一种典型的交易、事务类型的业务场景，这种业务场景在实时数仓建模中遇到了诸多挑战。

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随着信息时代的兴起，数据已成为推动业务决策和创新的核心要素；结构化、半结构化等多种类型的数据呈现爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse

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Doris构建实时数仓落地方案详解（二）：Doris核心功能解读1.Doris发展历程2.Doris三大模型3.Doris数据导入4.Doris多表关联5.Doris核心设计6.Doris查询优化7.Doris

数据湖调研1什么是数据湖2数据湖能解决什么问题3数据湖与数仓的区别4数据湖生态5当前常见的数据湖实现方案5.1基于Hudi5.2基于Iceberg5.2.1Iceberg应用场景：5.3数据湖基本实现：

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在数仓及分析领域，海量数据则主要采按列的方式储存。因此，将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。传统方式是采用Extract-Transform-Load

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近⽇，经过华为对企业技术、产品和服务能⼒的综合评估，酷克数据企业级云原⽣数据仓库HashData通过与华为OceanStorPacific分布式存储的适配与优化，形成⼀体化解决⽅案，成功上线华为蓝鲸应⽤商城。图1：华为蓝鲸商城HashData产品⻚⾯华为蓝鲸应⽤商城是华为数据存储产品线与合作伙伴联合打造的⼀站式IT应⽤解决⽅案集成平台，通过对企业应⽤与IT基础设施的深度融合，构建了应⽤快速上线、应

9月20日的ApacheDoris线上Meetup——壹佰案例峰会预热沙龙圆满成功，现在为大家带来这次Meetup的内容回顾。本次Meetup请到了来自作业帮和百度画像团队的技术大牛带来ApacheDoris应用与实践上的经验分享，了解更多详情请关注Doris官方公众号。嘉宾分享回顾会陆续放出，公众号后台回复“0920”立即get回放录像。糜利敏作业帮大数据查询引擎负责人伴随着业务的快速发展，由于

Storm/Spark流式处理引擎web/nginx，访问日志消息服务开放统一接口给consumerhadoop,hbase等.装载到hadoop,数仓etl做离线分析和数据挖掘.ScreenShot2022

数仓实战安装包大小安装清单环境搭建一、环境搭建01（机器准备）准备好三台虚拟机，并进行修改hostname、在hosts文件增加ip地址和主机名映射。

一、数仓建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

但是如果我们只局限于会使用Hive，而不考虑性能问题，就难搭建出一个完美的数仓，所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能。本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧。

一、为何需要实时数仓架构最初企业存储数据都在数仓中存储，但是随着数据量的增大，传统数据的方案在时效性上和数据维护上变得越来越困难。实时数仓架构应运而生。

历史数据存储方式数仓中历史数据存储的2种方式：快照存储快照式存储拉链存储拉链表存储可以很明显的看出：在数仓中，相比于快照存储，拉链表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。

离线数仓和实时数仓割裂的痛点：1)离线加工数据产出时效性不足2)实时加工可观测性，可运维性较弱3)批流双链路，双份资源开销4)全天计算资源高峰集中在凌晨数据湖方案：数据入湖增量计算，提升时效流表二像性，

数仓的主数据出数据指标如果能够指导公司的业务发展，那么这些指标是有意义的。然而，如果这些指标只是单调递增的虚荣指标，那么它们并不能对公司的业务发展提供实际的指导意义。

在本次分享中，我们将介绍一款新型Serverless数仓技术。该技术旨在解决传统数仓在扩展性、成本和管理上的局限性，能够大幅提升性能并降低成本。我们还将探讨Serverless数仓面临的技术挑战。

此次直播活动的两大主题分别是《漫谈时序数据库的设计》和《云原生数仓产品》。Greptime联合创始人-冯家纯、Databend优化器负责人-雷宇分别为本次活动分享了他们的独特见解。

什么是HiveCatalog如何使用HiveCatalog什么是HiveDialect如何使用HiveDialect公众号『大数据技术与数仓』

一、目的由于数仓的ADS层是在ClickHouse中，即把Hive中DWS层的结果数据同步到ClickHouse中，因此需要在ClickHouse中建表，于是需要海豚调度执行ClickHouse的.sql

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一、目的对于Hive数仓，每一层的建库建表SQL语句都各自放在一个.sql文件里，然后用海豚调度执行一下Hive的.sql文件二、实施步骤（一）第一步，上传.sql文件到海豚调度器上（二）第二步，建立并配置工作流

文章目录前言一、关于数据仓库需求场景分类二、数据仓库线下部署场景2.1、线下部署场景介绍及优劣势说明2.2、线下部署场景对应的客户需求三、数据仓库公有云部署场景3.1、公有云部署场景介绍及优劣势说明3.2、公有云部署场景对应的客户需求四、为何重视数据共享（含湖仓一体）？4.1、传统数据共享业务场景4.2、数据共享（含湖仓一体）能力解决掉的问题五、数据仓库技术架构演进5.1、SharedStorag

视频地址：尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》_哔哩哔哩_bilibili目录P123P124P125P126P127P128P129P123ApacheSuperset是一个现代的数据探索和可视化平台

Q1什么拉链表？拉链表，记录每条信息的生命周期，一旦一条记录的生命周期结束，就要重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效的开始日期；如果当前信息至今有效，在生效结束日期中填入一个极大值（一般为9999-99-99）Q2为什么要建立拉链表？拉链表适合于：数据会发生变化，但是大部分是不变的；比如：订单信息从未支付、已支付、未发货、已完成等经历了一周，大部分时间是不变化的，只有状态和状态发生时间会有更

大数据：1.离线数仓【ERP、电商、业务清楚、】1.业务熟悉2.技术架构3.数仓建设4.指标【5个】做过哪些指标如何做的2.spark工具：1.技术架构2.优点：3.实时指标yarn：1.背景2.好处3

文章目录1.认识数据分析1.1数据自身的三大属性1.2建数仓数据分析的工程技术1.3数据分析解决问题的原理1.4数据分析的具体流程1.5数据的中心化和智能化1.6数据分析的四种类型和六个方向1.认识数据分析

这里写自定义目录标题第1章数据可视化接口1.1设计思路1.2需求梳理1.2.1最终显示效果图1.2.2分析可视化大屏1.2.3接口执行过程第2章Sugar数据大屏2.1产品介绍2.2使用入口2.3创建数据大屏第3章总成交金额接口3.1Sugar组件：数字翻牌器3.1.1添加组件3.1.2配置组件3.1.3查询组件需要的数据格式3.1.4接口访问路径以及返回格式3.2数据接口实现3.2.1创建数据接

视频地址：尚硅谷大数据项目《在线教育之实时数仓》_哔哩哔哩_bilibili目录P001P002P003P004P005P001以在线教育采集系统和离线数仓为前置基础，分为三个部分讲解：实时数仓架构介绍

数仓建模说到数仓建模，就得提下经典的2套理论：范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。维度建模Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。

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在整体的数仓架构中，数据集是在线加工的标准数据形态。实现从业务数据抽取到数据统计分析库中，在界面上完成数据加工的过程。数据集的创建选中对应要添加数据集的目录，点击“+”新增数

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【数仓建设系列之三】数仓建模方式及如何评估数仓完善性上篇文章我们对数仓的分层架构及核心概念做了简单介绍，同时也指明DW层是数仓建模的核心层。

编辑|韩楠约4,989字|10分钟阅读01文章概览（一至五）✦一、为何需要实时数仓架构二、数仓如何分层&各层用途三、数仓分层的必要性四、从Lambda架构说起五、Kappa架构解决哪些问题0

上篇文章我们讲到了数仓建模中几种常见模型优劣势对比以及数仓完整性建设方案，相信大家对此已经有了初步的了解，本篇文章我们将继续对维度建模中一些通用规范展开讨论。

目录前言01为何需要实时数仓架构02数仓如何分层&各层用途03数仓分层的必要性04从Lambda架构说起05Kappa架构解决哪些问题06深入实时数仓架构方案1：Kappa架构方案2：基于标准分层+流计算方案

持续输出敬请关注大数据架构湖仓一体化流批一体离线+实时数仓各种大数据解决方案各种大数据新技术实践持续输出敬请关注【好文推荐】【好文推荐】【好文推荐】【好文推荐】【好文推荐】⼤数据平台基础架构及解决⽅案_

【数仓建设系列之五】实时数仓选型架构概览离线数仓（OfflineDataWarehouse）和实时数仓（Real-timeDataWarehouse）是数仓领域两种常见的数据存储和处理架构，它们在数据处理的方式

视频地址：尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》_哔哩哔哩_bilibili目录第11章数仓开发之ADS层P087P088P089P090P091P092P093P094P095P096P097P098P099P100P101P102P103P104P105P106P107P108P109P110P111

这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。传统方式是采用Extract-Transform-Load(ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的

1、数据仓库基础知识1.1什么是数仓数仓的概念：数据仓库简称数仓，在《建立数据仓库》中是这样定义数据仓库的：数据仓库是面向主题的，数据集成的，相对稳定的（非易失的），反映历史变化（时变）的数据集合，用于支持管理决策

数仓的需求DW/BI系统要能方便地存取信息DW/BI系统必须以一致的形式展现信息DW/BI系统必须能够适应变化DW/BI系统必须能够及时展现信息DW/BI系统必须成为保护信息财富的安全壁垒DW/BI系统必须成为提高决策制定能力的权威和可信的基础

一般而言，针对dwm层的设计开发是建立在，积累一定数量DM和APP相关需求后，将设计到重复的指标和维度下沉到DWM的表中，因此在数仓建立初期，可能会有直接跳过DWM来开发的情况，但是随着相似的需求不断的增加

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业务数据_增量表数据同步1）Flume配置概述2）Flume配置实操3）通道测试4）编写Flume启停脚本1）Flume配置概述Flume需要将Kafka中topic_db主题的数据传输到HDFS，故其需选用KafkaSource以及HDFSSink，Channel选用FileChannel。需要注意的是，HDFSSink需要将不同mysql业务表的数据写到不同的路径，并且路径中应当包含一层日期，

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