實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉課程2023

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《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day01:

01.flink核心概念復(fù)習(xí).

02.flink核心概念復(fù)習(xí)-事件時(shí)間語義與watermark.

03.實(shí)時(shí)數(shù)倉-架構(gòu)理論及市場(chǎng)上各類架構(gòu)調(diào)研.

04.實(shí)時(shí)數(shù)倉-基于我們公司的架構(gòu)設(shè)計(jì).

05.實(shí)時(shí)數(shù)倉-ods數(shù)據(jù)公共維度退維需求及設(shè)計(jì).

06.實(shí)時(shí)數(shù)倉-用戶屬性退維的具體方案.

07.實(shí)時(shí)數(shù)倉-用戶屬性表同步到hbase代碼開發(fā).

08.實(shí)時(shí)數(shù)倉-用戶屬性維表同步運(yùn)行測(cè)試.

09.實(shí)時(shí)數(shù)倉-地理位置維表加工并加載到hbase.

10.實(shí)時(shí)數(shù)倉-頁面信息維表加工入庫.

11.實(shí)時(shí)數(shù)倉-今日要點(diǎn)回顧總結(jié).

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day02:

01.實(shí)時(shí)數(shù)倉-公共維度退維開發(fā)-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備.

02.實(shí)時(shí)數(shù)倉-公共維度退維-行為日志表創(chuàng)建映射.

03.實(shí)時(shí)數(shù)倉-公共維度退維-其他映射表創(chuàng)建.

04.實(shí)時(shí)數(shù)倉-公共維度退維-主代碼開發(fā).

05.實(shí)時(shí)數(shù)倉-流量主題看板-指標(biāo)開發(fā)任務(wù)1.

06.實(shí)時(shí)數(shù)倉-流量主題看板-指標(biāo)開發(fā)2.

07.實(shí)時(shí)數(shù)倉-流量主題看板-活動(dòng)頁流量統(tǒng)計(jì)‘.

08.號(hào)外-項(xiàng)目中依賴版本沖突的問題.

09.實(shí)時(shí)數(shù)倉-流量主題看板-topn頁面.

10.實(shí)時(shí)數(shù)倉-流量主題olap輕度聚合etl開發(fā).

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day03:

01.實(shí)時(shí)流量概況olap分析基礎(chǔ)表etl任務(wù)-doris中物化視圖的創(chuàng)建和使用.

02.訪問時(shí)長olap-etl任務(wù)-需求分析和邏輯設(shè)計(jì).

03訪問時(shí)長olap-代碼開發(fā)1（數(shù)據(jù)讀取）.

04.訪問時(shí)長olap-代碼開發(fā)2（虛擬差值實(shí)現(xiàn)）.

05.訪問時(shí)長分析-虛擬插值法亂序問題.

06.訪問時(shí)長分析-插值數(shù)據(jù)如何聚合及如何在doris中合并.

07.訪問時(shí)長分析-按時(shí)間窗口聚合計(jì)算后寫入doris.

08.訪問時(shí)長分析-狀態(tài)清理問題.

09.視頻播放分析主題-需求分析及模型設(shè)計(jì)及計(jì)算方案設(shè)計(jì).

10.視頻播放行為分析主題-主題維表同步任務(wù)開發(fā).

11.視頻播放行為分析主題-聚合統(tǒng)計(jì)邏輯開發(fā).

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day04:

01.視頻播放olap分析-實(shí)時(shí)報(bào)表查詢演示.

02.視頻播放olap聚合任務(wù)的技術(shù)要點(diǎn)-可以講2個(gè)故事.

03.搜索行為olap主題-需求分析和概要設(shè)計(jì).

04.搜索行為olap主題-近義詞和分詞維度信息的獲取方案.

05.搜索行為olap主題-搜索數(shù)據(jù)聚合開發(fā).

06.搜索行為olap主題-維度拓展代碼開發(fā)1.

07.搜索行為olap主題-維度拓展代碼開發(fā)2.

08.搜索行為olap主題-維度拓展-異步IO改造.

09.搜索行為olap主題-olap報(bào)表查詢演示.

10.推薦欄位行為olap主題-需求背景及模型設(shè)計(jì).

11.推薦欄位行為olap主題-聚合代碼開發(fā).

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day05:

01.廣告事件olap分析主題-業(yè)務(wù)背景及開發(fā)方案及報(bào)表查詢示例.

02.廣告點(diǎn)擊率預(yù)估-特征數(shù)據(jù)工程-需求-業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)-方案.

03.廣告點(diǎn)擊率預(yù)估-請(qǐng)求特征日志數(shù)據(jù)同步到hbase開發(fā).

04.CEP快速上手.

05.廣告點(diǎn)擊率預(yù)估-曝光點(diǎn)擊事件CEP匹配開發(fā).

06.廣告點(diǎn)擊率預(yù)估-特征lookup及測(cè)試.

07.廣告點(diǎn)擊率預(yù)估-負(fù)例特征的計(jì)算方案分析.

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day06:

?01.業(yè)務(wù)域分析需求概述.

02.訂單表同步doris任務(wù)開發(fā)(1)-連接器表創(chuàng)建.'

'03.訂單表同步doris任務(wù)開發(fā)(2)-join及插入doris.'

?04.訂單日清日結(jié)看板開發(fā)1-第1個(gè)坑.

?05.訂單日清日結(jié)看板開發(fā)2-第2個(gè)坑及最終解決.

?06.訂單日清日結(jié)看板開發(fā)3-結(jié)果寫入mysql.

?07.訂單日清日結(jié)api版-流式cdc-connector使用.

?08.訂單日清日結(jié)api版-計(jì)算邏輯方案設(shè)計(jì).

?09.訂單日清日結(jié)api版-差值調(diào)整邏輯實(shí)現(xiàn).

?10.訂單日清日結(jié)api版-匯總計(jì)算邏輯實(shí)現(xiàn).

?11.訂單日清日結(jié)api版-結(jié)果輸出到mysql.

《實(shí)戰(zhàn)Flink+Doris實(shí)時(shí)數(shù)倉》-day07:

01.品牌topn支付額商品-sql開發(fā)-隱蔽的陷阱.

02.品牌topn支付額商品-changelog流的精細(xì)化控制操作.

03.品牌topn支付額商品-取分組topn的邏輯實(shí)現(xiàn).

04.背壓機(jī)制理解.

05.背壓的查找和定位.

06.項(xiàng)目中的一些背壓產(chǎn)生場(chǎng)景及解決手段.

07.checkpoint問題及項(xiàng)目中的調(diào)優(yōu)場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn).

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫（Real-time Data Warehouse）是指能夠?qū)崟r(shí)地處理和分析數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是最新的、最準(zhǔn)確的，并且可以實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶的查詢和分析需求的一種數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫更加注重?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫通常是每日、每周或每月定期進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL），更新的速度較慢，一般不支持實(shí)時(shí)查詢和分析。而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫則更加注重?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，能夠在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)及時(shí)響應(yīng)用戶的查詢和分析需求。

實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)目的

1. 解決傳統(tǒng)數(shù)倉的問題

從目前數(shù)倉建設(shè)的現(xiàn)狀來看，實(shí)時(shí)數(shù)倉是一個(gè)容易讓人產(chǎn)生混淆的概念，根據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)分析，數(shù)倉有一個(gè)重要的功能，即能夠記錄歷史。通常，數(shù)倉都是希望從業(yè)務(wù)上線的第一天開始有數(shù)據(jù)，然后一直記錄到現(xiàn)在。但實(shí)時(shí)流處理技術(shù)，又是強(qiáng)調(diào)當(dāng)前處理狀態(tài)的一個(gè)技術(shù)，結(jié)合當(dāng)前一線大廠的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和滴滴在該領(lǐng)域的建設(shè)現(xiàn)狀，我們嘗試把公司內(nèi)實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)的目的定位為，以數(shù)倉建設(shè)理論和實(shí)時(shí)技術(shù)，解決由于當(dāng)前離線數(shù)倉數(shù)據(jù)時(shí)效性低解決不了的問題。

現(xiàn)階段我們要建設(shè)實(shí)時(shí)數(shù)倉的主要原因是：

公司業(yè)務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性越來越迫切，需要有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來輔助完成決策；

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建設(shè)沒有規(guī)范，數(shù)據(jù)可用性較差，無法形成數(shù)倉體系，資源大量浪費(fèi)；

數(shù)據(jù)平臺(tái)工具對(duì)整體實(shí)時(shí)開發(fā)的支持也日漸趨于成熟，開發(fā)成本降低。

2. 實(shí)時(shí)數(shù)倉的應(yīng)用場(chǎng)景

實(shí)時(shí) OLAP 分析；

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)看板；

實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)監(jiān)控；

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口服務(wù)。

Doris 采用了 Adaptive Query Execution 技術(shù)， 可以根據(jù) Runtime Statistics 來動(dòng)態(tài)調(diào)整執(zhí)行計(jì)劃，比如通過 Runtime Filter 技術(shù)能夠在運(yùn)行時(shí)生成生成 Filter 推到 Probe 側(cè)，并且能夠?qū)?Filter 自動(dòng)穿透到 Probe 側(cè)最底層的 Scan 節(jié)點(diǎn)，從而大幅減少 Probe 的數(shù)據(jù)量，加速 Join 性能。Doris 的 Runtime Filter 支持 In/Min/Max/Bloom Filter。

在優(yōu)化器方面 Doris 使用 CBO 和 RBO 結(jié)合的優(yōu)化策略，RBO 支持常量折疊、子查詢改寫、謂詞下推等，CBO 支持 Join Reorder。目前 CBO 還在持續(xù)優(yōu)化中，主要集中在更加精準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)信息收集和推導(dǎo)，更加精準(zhǔn)的代價(jià)模型預(yù)估等方面。