一个复杂的数仓项目，涵盖了从数据采集、处理、存储到可视化的整个流程。以下是对您提供信息的梳理和解释：
- **项目架构**：
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包含实时流、离线流和配置流三条数据流。
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数据源使用MySQL，开启binlog日志。
- **数据采集**：
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通过阿里Canal实现增量数据采集，对接Kafka。
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使用FullPuller实现全量数据拉取到ODS层。
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Ogg监控MySQL的Binlog日志，并对接Kafka。
- **ETL操作**：
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使用Flink版本的Sqoop进行ETL。
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典型ETL场景包括维表join、双流join、订单支付实时对账和CEP预警。
- **存储层**：
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使用Phoenix与HBase映射，构建二级索引提升查询效率。
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使用Druid进行数据摄取和分析。
- **数据处理**：
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使用Flink进行数据流处理，包括实时对账、CEP预警、PV/UV统计等。
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基于Flink SQL进行数据分析，如统计每小时成交量、独立用户数等。
- **数据可视化**：
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使用Kibana进行数据可视化展示。
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使用FineBI和Zeppelin进行数据分析和交互式可视化。
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基于Storm实现实时区域用户量热力图。
- **技术实现细节**：
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使用Flink的DataStream API实现PV/UV统计。
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结合Elastic Stack创建索引，通过Kibana进行展示。
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项目流程中，用户行为数据通过Kafka传递到Flink进行实时处理。
- **具体技术点**：
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**Canal-Kafka**：Canal用于捕获MySQL的增量数据，然后发送到Kafka。
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**Flink**：用于实时数据处理和分析，包括ETL操作、实时对账、CEP预警等。
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**Phoenix**：为HBase提供SQL接口，提高数据查询效率。
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**Druid**：用于数据摄取、存储和实时分析查询。
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**Ogg**：用于监控MySQL的Binlog日志，并将数据同步到Kafka。
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**Kafka**：作为数据流的核心，连接各个组件，实现数据的实时传输。
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**Elastic Stack**：包括Elasticsearch和Kibana，用于数据存储和可视化。
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**Flink SQL**：简化数据分析过程，提供SQL接口进行数据处理。
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**Storm**：用于实时处理流数据，生成热力图等。
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**FineBI/Zeppelin**：用于交互式数据分析和可视化。
- **项目流程**：
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用户行为数据首先被采集，然后通过Kafka传输到Flink。
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在Flink中进行实时处理，包括watermark生成、窗口计算等。
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自定义sink将处理结果输出到Elasticsearch和WebSocket，用于数据存储和实时展示。
整个项目涉及到的技术栈非常广泛，从数据采集到处理、存储、分析和可视化，每个环节都有对应的技术解决方案。这种架构能够实现数据的实时处理和分析，对于需要快速响应和决策支持的业务场景非常有用。