开源数据平台的设计思路是通过 Flink SQL Batch 以及 Doris SQL 的能力实现一个离线任务的开发;使用 DolphinScheduler 进行离线工作流编排和调度;通过 Flink CDC 和 Flink SQL 实现流处理能力,进行实时任务的开发;选择 Doris 作为实时数据仓库来写入数据并进行 OLAP 查询;通过 Dinky 来提供一个完整的任务开发运维的平台...
Apache DolphinScheduler(Incubating) 是一个 Doris入门(概念理解) Doris入门简介 Apache Doris(原Palo)支持对海量大数据进行快速分析的MPP(Massively Parallel Processing 大规模并行处理)数据库。 定位 Doris 的定位是面向在线报表和分析的数据仓库系统,可以对标于商业的MPP 数据仓库系统,比如Greenplum、Vertica、Teradata ...
1、Apache Doris 构建的离线+实时数仓一体化，采用 SQL 开发，并用 Dolphinscheduler 一键部署调度，极大地降低开发难度和开发工作量，可进行快速迭代以满足目前行业日益增长的数据需求。2、新架构采用 Flink+Doris 的架构体系，FlinkCDC+StreamLoad 可以做到流批一体化数据接入，减少了组件的使用，解决了数据的冗余存储，...
通过INSERT INTO SELECT 可以将原始表的数据进行处理和过滤并写入到目标表中,这种 SQL 抽取数据的行为一般是以微批形式进行(例如 15 分钟一次的 ETL 计算任务),通常发生在从 ODS 到 DWD 层数据的抽取过程中,因此需要借助外部的调度工具例如 DolphinScheduler 或 Airflow 等来对 ETL SQL 进行调度。 Rollup 与物化...
实时增量数据使用 Flink CDC + Flink Doris Connector 的方式进行数据同步;数据存储和计算层使用了 Doris ,在分层设计上采用 ODS(Operation Data Store 数据准备区,也称为贴源层)、 明细层 DWD、中间层 DWM、服务层 DWS、应用层 ADS 的分层思想,ODS 之后的分层数据通过 DolphinScheduler 调度 Doris SQL 进行增量...
通过INSERT INTO SELECT 可以将原始表的数据进行处理和过滤并写入到目标表中,这种SQL抽取数据的行为 一把是以微批形式进行(例如15分钟一次的ETL计算任务),通常发生在从ODS到dwd层数据的抽取过程中,因此需要借助外部的调度工具例如Dolphinscheduler等来对ETL SQL进行调度。
通过INSERT INTO SELECT 可以将原始表的数据进行处理和过滤并写入到目标表中,这种 SQL 抽取数据的行为一般是以微批形式进行(例如 15 分钟一次的 ETL 计算任务),通常发生在从 ODS 到 DWD 层数据的抽取过程中,因此需要借助外部的调度工具例如 DolphinScheduler 或 Airflow 等来对 ETL SQL 进行调度。
Flink实时同步 具体查看锋哥的文章,https://mp.weixin.qq.com/s/ssXocqCyoSVuRFBi2hzCKQ DolphinScheduler准实时同步 同步业务数据库mysql中register表至doris的ods_test_mysql_register_s表中,并对业务数据进行删除 1. 创建datax文件 在资源中心创建各个团队文件夹,并在文件夹中创建对应datax文件 ...
使用 SQL Join 语法，直接通过 JDBC 协议关联 MySQL 中的元数据 （数据还在 MySQL 中）；通过create table as select * from 源表把画像标签元数据同步到 Doris 内部，从而加速查询，然后再通过调度引擎（如 Apache DolphinScheduler）进行周期性调度，考虑到方式一在批量加载数据时对 MySQL 业务库可能造成的潜在影响...
例如:$[yyyy-MM-dd 00:00:00-15] 表示前15天,具体参考dolphinscheduler内置参数说明 5. 启动任务 首选点击对应任务进行上线,在配置定时任务,如果测试连通性,则点击启动按钮可以立即测试 参考链接 基于Flink SQL CDC 的实时数据同步方案 Apache Flink CDC 批流融合技术原理分析 ...