高校实时数仓建设及应用——以济南大学实时数仓为例

随着高校信息化建设的逐渐深入,数据中心在高校数字化发展中发挥着越来越重要的作用。本文以济南大学为例,分析了目前高校在数据中心建设过程中遇到的困难和问题,并基于Flink技术提出了一种实时数仓的建设方案,该方案在保障数据安全和合规性的基础上,利用Flink高速计算的特点,实现了以无侵入的方式对接高校各个业务系统,满足了高校各个场景下对于实时数据交换和数据共享的需求,对高校的发展具有重要的实践意义。

基于实时数仓的移动支付数据OLAP运营系统设计

随着移动支付业务规模的持续扩大和业务模式的不断创新,产生的业务和运行数据变得越来越庞大和复杂。由于独立建设的业务系统,数据之间存在严重的隔离,形成数据孤岛,导致数据无法得到有效且及时的应用。在这种背景下,实时数据运营平台应运而生。这个基于实时计算和实时数仓的OLAP(联机分析)系统弥补传统大数据平台在实时数据分析方面的不足,整合孤立的数据,为业务数据和运行数据的实时联动分析提供强大的功能支持,为移动支付业务的运营提供高效且智能的决策依据。此外,分层式的数仓架构设计在确保数据查询敏捷性的同时,为标准化的数据治理奠定基础。实时数据运营平台的应用和推广将成为新时代移动支付运营工作的突破性进展,为未来一体化运营打下坚实的数据能力基础,推动移动支付运营工作朝着数字化、智能化的方向发展。

基于StarRocks的实时数仓设计

传统的数仓,在获取、存储、管理、处理和分析数据等方面正面临着全新的挑战,而实时计算和实时数仓建设则是企业发展转型的关键。在数仓建设中,新一代的基于MPP架构的高性能分析型数据库日益受到重视。一种基于StarRocks的实时数仓,结合Flink实时计算技术,已在考勤业务场景得到实践验证。相比传统数仓技术,其计算性能提升四倍以上,时延降低一半,所需资源降低一半。该系统满足企业对员工考勤数据的实时计算需求,并可为其他更广泛的实时业务奠定基础。

基于ClickHouse的实时数仓实践

随着信息时代的到来,数据量急剧增长,如何高效地处理和分析数据成为各个行业面临的重要问题。实时数仓作为一种高效的数据处理和分析方案,受到了越来越多企业和机构的青睐。文章介绍了基于ClickHouse的实时数仓实践,并阐述了Flink与ClickHouse的集成方式及其优点。ClickHouse作为一款高速的列式存储数据库,在实现实时数仓时具有优秀的性能和扩展性。Flink作为一款高性能的流式计算框架,提供了丰富的API和工具,可以方便地对实时数据进行处理和分析。将ClickHouse和Flink集成,可以实现高效的实时数据处理和分析,为企业提供更加准确、实时的数据支持。文章通过一个实际的案例,详细介绍了如何使用ClickHouse和Flink构建实时数仓。

基于Flink的实时数仓设计及DPI业务应用

在大数据时代,数字化转型是企业发展战略的必然选择,而实时数仓建设则是数字化转型的重点。实时计算相对于传统的批处理,能够快速体现数据的价值,有着广泛的实时业务场景需求。本文提出一种基于Flink的实时数仓设计,并在DPI业务场景得到实践验证,有效支撑了运营商对业务请求次数、流量、活跃用户数、业务成功率等多维度指标需求,可为其他更广泛的实时业务场景落地奠定坚实的基础。

一种基于Flink实时数仓的系统设计及功能实现研究

本文在对Flink和实时数仓进行研究的基础上,设计出一种基于Flink实时数仓系统设计框架、大数据处理实时化趋势和系统模块功能等内容,旨在为我国数据信息处理功能的圆满实现奠定更扎实的基础。

大数据时代数据仓库技术的发展及应用

[目的]随着互联网和人工智能技术的发展,新闻行业也已进入大数据时代,充分利用好新闻产品制作以及传播中产生的数据对做出可靠的分析判断乃至决策有着重要的意义。[方法]数据仓库技术提供了这样的数据分析处理能力,本文介绍了数据仓库技术的发展现状和相关应用,特别是近几年出现的众多如Hive、Flink及Hudi这样新的技术框架,以及实时数仓和流批一体等新的技术理念。[结果]实现将数据仓库的最新技术和理念在新闻生产、传播以及考核评价等业务的应用实践。[结论]数据仓库技术在新闻行业的应用可以为我们的宣传工作提供更有力的数据决策支持。

大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究

数据仓库是数据增长到一定规模时所需的一项基本服务,数据仓库建设是“数据智能”的重要组成部分。首先,该文介绍了数据仓库的概念和分层设计,其次介绍了大数据背景下的离线数仓架构、Lambda架构、Kappa架构以及湖仓一体架构,最后基于Iceberg的湖仓一体架构对电商数据分析平台进行研究。

金融机构大数据技术应用创新实践

围绕金融机构大数据建设面临的问题,将大数据、云平台等深度融合应用,在技术和应用层面打造内循环生态圈,满足创新、改造升级、新场景开发等需求,集成包括云、人工智能、图谱、数据模型工具与引擎等在内的技术体系,全面支撑业务的发展与变革。