复杂的数仓项目,涵盖了从数据采集、处理、存储到可视化的整个流程
一个复杂的数仓项目,涵盖了从数据采集、处理、存储到可视化的整个流程。以下是对您提供信息的梳理和解释:
1. **项目架构**:
- 包含实时流、离线流和配置流三条数据流。
- 数据源使用MySQL,开启binlog日志。
2. **数据采集**:
- 通过阿里Canal实现增量数据采集,对接Kafka。
- 使用FullPuller实现全量数据拉取到ODS层。
- Ogg监控MySQL的Binlog日志,并对接Kafka。
3. **ETL操作**:
- 使用Flink版本的Sqoop进行ETL。
- 典型ETL场景包括维表join、双流join、订单支付实时对账和CEP预警。
4. **存储层**:
- 使用Phoenix与HBase映射,构建二级索引提升查询效率。
- 使用Druid进行数据摄取和分析。
5. **数据处理**:
- 使用Flink进行数据流处理,包括实时对账、CEP预警、PV/UV统计等。
- 基于Flink SQL进行数据分析,如统计每小时成交量、独立用户数等。
6. **数据可视化**:
- 使用Kibana进行数据可视化展示。
- 使用FineBI和Zeppelin进行数据分析和交互式可视化。
- 基于Storm实现实时区域用户量热力图。
7. **技术实现细节**:
- 使用Flink的DataStream API实现PV/UV统计。
- 结合Elastic Stack创建索引,通过Kibana进行展示。
- 项目流程中,用户行为数据通过Kafka传递到Flink进行实时处理。
8. **具体技术点**:
- **Canal-Kafka**:Canal用于捕获MySQL的增量数据,然后发送到Kafka。
- **Flink**:用于实时数据处理和分析,包括ETL操作、实时对账、CEP预警等。
- **Phoenix**:为HBase提供SQL接口,提高数据查询效率。
- **Druid**:用于数据摄取、存储和实时分析查询。
- **Ogg**:用于监控MySQL的Binlog日志,并将数据同步到Kafka。
- **Kafka**:作为数据流的核心,连接各个组件,实现数据的实时传输。
- **Elastic Stack**:包括Elasticsearch和Kibana,用于数据存储和可视化。
- **Flink SQL**:简化数据分析过程,提供SQL接口进行数据处理。
- **Storm**:用于实时处理流数据,生成热力图等。
- **FineBI/Zeppelin**:用于交互式数据分析和可视化。
9. **项目流程**:
- 用户行为数据首先被采集,然后通过Kafka传输到Flink。
- 在Flink中进行实时处理,包括watermark生成、窗口计算等。
- 自定义sink将处理结果输出到Elasticsearch和WebSocket,用于数据存储和实时展示。
整个项目涉及到的技术栈非常广泛,从数据采集到处理、存储、分析和可视化,每个环节都有对应的技术解决方案。这种架构能够实现数据的实时处理和分析,对于需要快速响应和决策支持的业务场景非常有用。
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