如何搭建 Flink实时数仓.pptxVIP

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如何搭建

Flink

实时数仓

目录

CONTENTS

01

Flink

实时数仓概述

03

Flink

实时数仓搭建流程

02

Flink

实时数仓搭建准备

04

Flink

实时数仓最佳实践

05

未来发展趋势与展望

01

Flink

实时数仓概述

Flink

是一个开源流处理框架,用于实时数据处理和分析。

它支持事件驱动的应用,具备高吞吐量和低延迟的特点。

Flink

可以处理有界和无界的数据流,适用于各种实时数据处理场景。

实时数据集成

实时数据处理和分析

实时数据可视化和决策支持

Flink

简介

传统数仓是静态的,数据更新周期较长

实时数仓是动态的,数据更新周期短,能够实时反映数据变化

实时数仓更加灵活,能够快速响应用户需求

传统数仓与实时数仓的区别

数据源和数据摄取

数据处理和计算

数据存储和查询

实时数仓的核心组成部分

实时数仓概念

整体架构设计

数据源

-

数据摄取

-

数据处理

-

数据存储

-

数据查询

01.

数据处理流程

数据清洗和转换

数据聚合和分析

数据输出和应用

02.

数据源与数据摄取

支持各种数据源,如Kafka、Socket、文件等

支持实时数据摄取和同步

支持数据缓存和流控机制

03.

数据存储与计算

支持各种数据存储系统,如HBase、ClickHouse、MySQL等

支持实时数据计算和存储

支持数据索引和查询优化

04.

Flink

实时数仓架构

02

Flink

实时数仓搭建准备

硬件与软件环境要求

硬件要求:多核CPU、大量内存和存储

软件要求:Java

JDK、Python、Maven等

操作系统要求:Linux或Windows

安装与配置

Flink

下载Flink二进制文件

解压并移动到合适目录

配置环境变量

安装与配置其他依赖组件

安装与配置ZooKeeper

安装与配置Hadoop或HDFS

安装与配置MySQL或其他数据库

环境准备

创建

Flink

项目

使用IDE(如IntelliJ

IDEA或Eclipse)创建新的Flink项目

选择合适的Flink版本和项目模板

生成项目结构和配置文件

编写项目代码结构

创建数据处理和转换的Java或Scala类

创建数据源和数据汇的连接器

创建数据存储和查询的接口和实现

配置项目依赖

在项目的pom.xml文件中添加Flink依赖

添加其他依赖组件,如Apache

Kafka、Elasticsearch等

项目初始化

03

Flink

实时数仓搭建流程

基于JDBC接入关系型数据库

基于Kafka接入流式数据

基于FileSystem接入静态数据

常见数据源接入方式

数据源接入

01

使用Flink的DataStream

API从数据源读取数据

通过Watermark实现事件时间处理

支持多种数据源的连接器插件扩展

Flink

数据源接入实现

01

电商交易数据接入

社交网络日志数据接入

物联网传感器数据接入

数据源接入案例分析

去除重复数据

数据类型转换

数据标准化处理

基于关键字过滤

窗口聚合计算

状态管理实现数据追踪

外部数据源关联

维度信息补充

实时数据增强

内存中的数据缓存

状态的持久化存储

数据落盘策略定义

Part

01

Part

02

Part

03

Part

04

数据预处理

性能调优与优化

合理分配任务并行度

内存管理和数据局部性优化

检查点(Checkpointing)与状态

backpressure

调整

常见实时计算算法

流式机器学习算法

流式图计算算法

实时推荐算法

实时计算引擎介绍

Flink的基础架构

计算模型介绍(如DataStream,

DataSet)

动态缩放和容错机制

Flink

计算实现

实现自定义的计算函数

利用Watermark进行时间窗口划分

算子链式调用与并行度设置

实时计算与分析

Apache

Kafka作为缓冲存储

Apache

HBase作为分布式的NoSQL数据库

Amazon

S3作为长期存储

使用Flink的DataSet

API进行数据输出

支持多种数据目标存储系统的输出格式

实现数据去重和输出压缩

文本格式(如CSV,TSV)

二进制格式(如Parquet,ORC)

协议支持(如HTTP,

Avro)

集成Flink自带的Web

UI进行监控

使用第三方工具(如Grafana,

Prometheus)进行数据可视化

实现实时数据流的状态跟踪和告警机制

实时数仓存储方案

Flink

数据输出实现

数据输出格式与协议

数据可视化与监控

数据存储与输出

04

Flink

实时数仓最佳实践

用户行为分析:实时分析用户点击、购买等行为,为个性化推荐提供支持

库存管理:根据销售数据实时更新库存信息,优化库存水平

供应链优化:通过分析销售和物流数据,实时调整供

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