金融数据仓库系列-实时数仓

Oracle GoldenGate实时同步

Oracle实时传输到Hadoop集群(HDFS,Hive,Kafka等)的基本原理如图:

根据如上原理,配置大概分为如下步骤:源端目标端配置ogg管理器(mgr);源端配置extract进程进行Oracle日志抓取;源端配置pump进程传输抓取内容到目标端;目标端配置replicate进程复制日志到Hadoop集群或者复制到用户自定义的解析器将最终结果落入到Kafka中

应用层主要是使用汇总层数据以满足业务需求。应用层主要分三块:

1.通过直接读取指标汇总数据做实时可视化,满足固化的实时报表需求,这部分由实时大盘服务承担;

2.推荐算法等业务直接消费明细汇总数据做实时推荐;

3.通过 程序实时摄入明细汇总数据到 Druid,满足实时多维即席分析需求。

 

我们在实时数仓 中主要以 Flink 的 Streaming SQL 作为实现方案。使用 Streaming SQL 有以下优点:易于平台化、开发效率高、维度成本低等。目前 Streaming SQL 使用起来也有一些缺陷:1.语法和 Hive SQL 有一定区别,初使用时需要适应;2.UDF 不如 Hive 丰富,写 UDF 的频率高于 Hive。

上百节课视频详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级数仓架构的搭建及使用, 使用该架构可以胜任企业级实时数仓和离线数仓构建。 课程内容: 1. 项目背景介绍 2. 数据建模应用 3. 基于Kylin的OLAP分析 4. 需求分析与项目设计 5. 订单与销售额指标计算 6.行为指标计算 7.Druid的安装和使用 8.流式数仓实现 适用人群: 1、对企业级数据仓库构建感兴趣,有一定大数据基础。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事数据行业高薪工作的在职人员。 3、对数据行业感兴趣的相关人员。 基础课程主讲内容包括: 阶段一:千亿级实时数仓项目总体介绍 1. 数据仓库在企业里面的重要性 2. 千亿级实时数仓的项目演示 阶段二: 数据建模的应用 1. 为什么要数据建模 2. 维度和指标的概念 3. 指标和维度建模案例 阶段三. 数据仓库从0到1的过程 1. 数仓典型分层思想(ODS、DWB、DWS、DM、ADS) 2. 数仓建设0到1的过程实战 3. 企业级数据仓库设计的规范 阶段四:基于Kylin的OLAP分析 1. Kylin自带的example案例介绍 2. Kylin的Cube创建 3. Kylin的数据膨胀介绍 阶段五:需求分析与项目设计 1. 需求分析 2. canal搭建 3. canal数据写入kafka 阶段六:订单与销售额指标计算 1. 销售额指标体系介绍 2. flink实时消费Kafka订单数主题数据 3. 订单金额指标统计 阶段七:行为指标计算 1. 模拟通过埋点方式采集行为数据 2. 使用Flink Streaming计算用户行为相关指标 3. Flink CEP实现转化率分析 阶段八: Druid的安装和使用 1. Druid实时数据摄入 2. Druid基于JSON查询语法 3. Imply Pivot可视化数据分析
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