107、实时数据仓库之flink过滤binlog业务数据代码编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:16

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构建基于flink、kafka、MySQL、hbase的实时数仓，实现：（1）业务数据全量同步到数据仓库；（2）业务数据实时增量同步到数据仓库，使用Kafka+canal实现增量数据采集。数仓架构设计：（1）全量拉取模块，采用flink-jdbc，或者sqoop （2）增量实时同步模块，使用Kafka+canal实现增量数据采集。canal是通过模拟成为mysql 的slave节点的方式,监听mysql 的binlog日志来获取数据,binlog日志就是数据增删改的记录，canal解析binl

导读：数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？ 01 业务背景 1. 典型实时业务场景首先我们来看一个典型的实时业务场景，这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景，整个链路也是一个典型的流计算架构：把用户的行为数据或者数据库同步的Binlog，写入至kafka，再通过Flink做同步.

点击上方蓝色字关注置顶我们！相关推荐：基于Binlog与Flink实时同步数据仓库实践导读：本文由李楠总结分享授权发布，本文主要基于公众号上一篇文章 [基于Binlog实时同步数据仓库实践] 的问题总结与解决方案。再次感谢李楠投稿！李楠，大数据开发工程师，从事大数据平台开发、数仓建模开发与技术架构选型。☞ 关注公众号『数据仓库与Python大数据』，获取更多优质资源与干货文章。作者：李...

本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入Hive数仓。背景在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据...

摘要 数据仓库，数据湖，包括Flink社区提的流批一体，它们到底能解决什么问题？今天将由阿里云研究员从解决业务问题出发，将问题抽丝剥茧，从技术维度娓娓道来：为什么你需要数据湖或者数据仓库解决方案？它的核心难点与核心问题在哪？如果想稳定落地，系统设计该怎么做？业务背景 1.1 典型实时业务场景首先我们来看一个典型的实时业务场景，这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景，整个链路也是一个典型的流计算架构：把用户的行为数据或者数据库同步的Binlog，写入至kafka，再通过...

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