实时数仓

实时数仓：基于数据湖的实时数仓与数据治理架构设计一个基于数据湖的实时数仓与数据治理架构，需要围绕以下几个核心方面展开：实时数据处理、数据存储与管理、数据质量治理、数据权限管理以及数据消费。以下是一个参考架构方案：

实时数仓：Apache Iceberg 的表管理与实时数仓架构设计Apache Iceberg 是一种面向大规模数据湖的开源表格式，适用于批处理和流处理场景，具有 ACID 事务支持、高效的元数据管理、时间旅行等特点。以下内容涵盖 Iceberg 的表设计、实时数据处理（Flink 或 Spark）、性能优化及数据治理细节。

引领实时数据分析新时代：阿里云实时数仓 Hologres在数字化和智能化转型的浪潮中，数据已成为企业决策和运营优化的重要资产。传统的数据仓库解决方案虽然在一定程度上能够帮助企业管理数据，但随着业务需求的不断变化，实时数据处理和高效分析的能力显得愈加重要。为了应对这一挑战，阿里云推出了实时数仓 Hologres，一款面向实时分析与大规模数据处理的创新型云数据仓库。

实时数仓：数据湖 + Flink当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一是的，数据湖 + Flink 是当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一，特别是在需要处理海量数据、实时分析和低延迟查询的场景下。这种方案结合了数据湖的弹性存储能力和 Flink 的强大实时计算能力，解决了传统数据仓库在实时性和灵活性方面的不足。

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实时数据开发|Flink如何实现不同数据源输入--DataSource模块Flink定义DataStream API让用户灵活且高效的编写流式应用。主要分为3部分：DataSource模块，Transformation模块以及DataSink模块。

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实时数据开发 | 一文理解Flink窗口机制窗口操作在流处理和批处理之间起到了桥梁的作用。Flink引擎本质上是流式引擎，认为批处理是流处理的一个特例。因此，通过窗口将流数据划分为有限大小的集合，使得在这些有界的数据集上可以进行批处理风格的计算。通过配置窗口的参数，如长度和滑动间隔，可以精确地控制数据的聚合和计算频率，以满足各种业务需求。

OceanBase数据库官方博客

如何基于Flink CDC与OceanBase构建实时数仓，实现简化链路，高效排查本文作者：阿里云Flink SQL负责人，伍翀，Apache Flink PMC Member & Committer

OceanBase数据库官方博客

打造高效实时数仓，从Hive到OceanBase的经验分享本文作者：Coolmoon1202，大数据高级工程师，专注于高性能软件架构设计我们的业务主要围绕出行领域，鉴于初期采用的数据仓库方案面临高延迟、低效率等挑战，我们踏上了探索新数仓解决方案的征途。本文分享了我们在方案筛选与实施过程中的经验总结，期望能为您提供有价值的参考与启示。

浅谈维度建模、数据分析模型，何为数据仓库，与数据库的区别大数据HBase图文简介-CSDN博客数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS-CSDN博客

数仓架构：离线数仓、实时数仓Lambda和Kappa、湖仓一体数据湖大数据HBase图文简介-CSDN博客数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS-CSDN博客

什么是实时数据仓库？优势与最佳实践在当今数据驱动的世界中，许多企业使用实时数据仓库来满足其分析和商业智能 (BI) 需求。这使他们能够做出更好的决策、推动增长并为客户提供价值。

关于实时ODS层数仓搭建的三个问题目录问题一：数据同步的实时性无法满足问题二：批量数据同步计算处理效率低问题三：没有稳定的数据传输管道FineDataLink的解决方案

SelectDB技术团队

Apache Doris 2.0.12 版本正式发布亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.0.12 版本已于 2024 年 6 月 27 日正式与大家见面，该版本提交了 99 个改进项以及问题修复，欢迎大家下载体验。

DolphinDB智臾科技

案例与脚本实践：DolphinDB 轻量级实时数仓的构建与应用DolphinDB 高性能分布式时序数据库，具有分布式计算、事务支持、多模存储、以及流批一体等能力，非常适合作为一款理想的轻量级大数据平台，轻松搭建一站式的高性能实时数据仓库。

华为云开发者联盟

GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建》，作者：胡辣汤。大数据时代，厂商对实时数据分析的诉求越来越强烈，数据分析时效从T+1时效趋向于T+0时效，为了给客户提供极速分析查询能力，华为云数仓GaussDB(DWS)基于流处理框架Flink实现了实时数仓构建。在本期《GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建》的主题直播中，华为云数仓GaussDB(DWS)解决方案专家Eric老师，为您深度解析GaussDB(DWS)+Flink如何增强湖仓增量数据在不同数据模型

实时数仓之实时数仓架构(Hudi)目前比较流行的实时数仓架构有两类，其中一类是以Flink+Doris为核心的实时数仓架构方案；另一类是以湖仓一体架构为核心的实时数仓架构方案。本文针对Flink+Hudi湖仓一体架构进行介绍，这套架构的特点是可以基于一套数据完全实现Lambda架构。实时数仓架构图如下：

SelectDB技术团队

一文让您读懂实时数仓（Apache Doris）引言：随着大数据时代的来临，实时数据处理与分析成为企业核心竞争力的关键因素之一。在这场数据革命中，SelectDB成为引领者。从百度自研的实时数仓平台 Palo，到开源项目 Apache Doris，再到飞轮科技研发的 SelectDB，这些名字都代表着大数据处理领域的前沿技术和最佳实践，接下来带您深入了解实时数仓及其发展现状。

Flink实时数仓同步：实时表、流水表、快照表整合实战详解在大数据领域，数据分析、实时数仓已经成为平台上常见的功能之一。无论是进行实时分析还是离线分析，都离不开数仓中的表数据。

Flink实时数仓同步：切片表实战详解在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。

架构成长指南

基于Doris构建亿级数据实时数据分析系统转载至我的博客 https://www.infrastack.cn ，公众号：架构成长指南随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基于传统MySQL数据库已经无法支撑满足以上需求