随着数据处理技术的进步，Flink和Iceberg作为关键技术组件，正在被广泛应用于实时数据仓库的建设中。分享了它们在全场景实时数据处理中的实际应用和优势。
Flink与Iceberg全场景实时数据仓库的建设经验分享
相关推荐
实战Flink+Doris实时数据仓库
一、Doris是一种MPP的OLAP系统，集成了Google Mesa的数据模型、Apache Impala的MPP查询引擎以及Apache ORCFile的存储技术。二、Doris的功能包括数据分析、统计、报表和多维分析。它是百度自主研发并贡献给Apache开源社区的ROLAP数据库。Doris在数据查询延迟方面表现突出，聚合模型用于数据汇总分析，而明细模型则用于详细数据查询。与Kylin相比，Doris支持更广泛的数据场景。
flink
0
2024-08-14
基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse实现实时数据仓库
《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程为大数据实时数仓项目实战课程，以大数据实时数仓项目为主线，理论和实战相结合，全方位、全流程、无死角讲解数仓项目的数仓基础、项目规划、需求分析、架构设计与技术选型、大数据平台构建、项目业务介绍、数据采集、数仓建模理论、数仓设计规范、数仓搭建、实时分析以及数据大屏制作。学完本课程，零基础的学员能入行大数据仓库工程师，有开发基础的学员也能快速积累项目实战经验
flink
2
2024-07-18
利用Flink和Iceberg构建企业级实时数据湖
利用Flink和Iceberg技术，可以构建一个高效的企业级实时数据湖。这种架构不仅能够处理大规模数据流，还能确保数据的实时性和准确性。Flink提供了强大的流处理能力，而Iceberg则提供了可靠的数据湖管理和查询功能，使得企业能够更有效地管理和分析数据。
数据挖掘
3
2024-07-16
优化数据仓库建设实践 - 实例分享
数据仓库建设实践包括多个关键阶段：进行目标调研和需求分析，确立系统的主题目标；分析业务需求，制定详细的需求框架；设计系统技术架构和业务分析模型；完成系统的开发和上线；运行系统并逐步优化；积累和分析数据；对系统进行再优化和数据重构。
数据挖掘
4
2024-07-17
Flink+Doris实时数仓实战课程分享
掌握Flink和Doris构建实时数仓的核心技术，通过实战项目，提升实时数据处理和分析能力。
flink
3
2024-05-12
数据仓库建设与实施指南
数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。
Hive
8
2024-05-12
Apache Iceberg：支撑 Netflix 数据仓库的基石
Apache Iceberg 是一种用于跟踪海量表的新格式，专为对象存储（例如 S3）而设计。了解 Netflix 为何构建 Iceberg、其高层次设计以及解决查询性能问题的功能。
spark
5
2024-04-30
Flink+Doris实时数仓实战
课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。
flink
4
2024-05-12
优化数据仓库建设目标-Oracle数据仓库用户案例
优化数据仓库建设目标，建立一个统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。运用先进的数据仓库技术和决策分析方法，为市场营销和客户服务提供有效支持，包括流失分析、欺诈检测、客户发展和客户关系管理。
Oracle
2
2024-07-27