实时数仓

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

提供企业级实时数仓项目代码，供技术人员参考和学习。

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。

在大数据领域，数据可视化将复杂数据集转化为易于理解的图形表示，揭示数据的模式、趋势和关联性。探讨了利用Flink构建实时数仓，实现数据可视化接口，服务于数据大屏应用，如百度Sugar数据大屏。实时数仓通过Apache Flink实现数据流的实时摄取、处理和存储，保证低延迟高吞吐。案例中，Flink处理电商数据，将聚合结果存入ClickHouse，一款高性能列式数据库，适合OLAP和实时查询。设计数据可视化接口，提供即时数据查询、统计和分析服务，支持专业BI工具和数据大屏。

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

GoldenGate实时数据应用关键策略 确保数据完整性 降低数据延迟 提高数据可用性 简化数据管理 保护数据安全

该数据实时统计了全球及中国各省市2020年以来的疫情情况。

Spark Streaming是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

实时数据平台技术架构的优化是当前亟需解决的重要问题。在数据处理和分析方面，宜信实时数据平台正在不断优化其技术框架，以提升数据处理效率和分析精度。

基于 Hadoop 大数据集群的实时数据分析工具 Impala 2.1 Impala 2.1 是构建于 Hadoop 生态系统之上的高性能分析数据库。它可以直接对存储在 HDFS 或 HBase 中的数据进行交互式查询，无需数据移动或转换，从而实现快速数据分析。 Impala 2.1 的优势： 低延迟查询：Impala 使用 MPP 架构和 LLVM 代码生成技术，提供闪电般的查询速度。 灵活的数据格式支持：支持多种数据格式，包括 Parquet、Avro、TEXT 和 JSON，方便用户直接查询数据。 与 Hadoop 生态系统集成：与 Hive 元数据兼容，并可与其他 Hadoop 工具（如 Spark 和 Pig）无缝协作。 标准 SQL 支持：使用标准 SQL 语法，降低学习成本并方便数据分析师使用。 部署 Impala 2.1 需要先搭建 Hadoop 大数据集群，并进行相关配置。