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实时数仓的设计与实现

实时数仓的设计与实现

架构图

所需组件
  • 数据源:Mysql、MongoDB、Log日志
  • 采集工具:Canal、Mongoshake、FileBeat、Flume
  • 消息队列:Kafka
  • 数据库:Kudu
  • 计算引擎:Flink
  • 查询引擎:Impala 查询UI:Hue
数仓分层
  • ODS层:未加工过的原数据存在HDFS。包括binlog、oplog、用户行为数据。
  • DWD层:Flink实时消费Kafka数据,对kudu表进行增删改或拉宽操作。
实现过程中需要注意的问题
  • Binlog日志格式:必须是Row格式。
  • Canal:需要Mysql数据库用来存放CheckPoint元数据。
  • Flume:最好按天滚动存放原数据。滚动太频繁会造成NameNode元数据过多的问题。
  • Flink:最好将元数据以广播变量方式同步给TaskManager。避免频繁查询或join。
  • Kudu: 同步的业务表必须有主键。 拉链表需要设计额外字段。包括主键id、start_date、end_date。
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