《实时/离线数仓实战》项目安装与配置指南

《实时/离线数仓实战》项目安装与配置指南

data-warehouse-learning 【2024最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 建设方案及实战代码，涉及组件 flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-warehouse-learning

1. 项目基础介绍

《实时/离线数仓实战》项目是一个基于电商系统的数仓项目，旨在满足电商业务指标统计的需求。该项目通过构建离线数仓和实时数仓（数据湖），提供了电商数据处理的多样化实现方式。项目主要使用Java语言编写，同时涉及SQL和FlinkSQL等数据处理脚本。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 数据处理框架：Flink、Seatunnel
• 数据库：MySQL、Doris、Paimon、Hudi、Iceberg
• 消息队列：Kafka
• 任务调度：DolphinScheduler
• 数据可视化：Superset、DataRT
• 其他：Zookeeper、Hadoop、Hive、Maven

3. 项目安装和配置的准备工作

准备工作

在开始安装和配置项目之前，请确保以下准备工作已经完成：

• 安装Java开发环境（推荐OpenJDK 8）
• 安装Maven（用于项目管理和构建）
• 安装Git（用于克隆和操作代码仓库）
• 安装相应的数据库（MySQL、Doris、Paimon、Hudi、Iceberg）
• 安装消息队列（Kafka）
• 安装任务调度工具（DolphinScheduler）
• 安装数据可视化工具（Superset、DataRT）

安装步骤

步骤 1：克隆代码仓库

首先，使用Git克隆代码仓库到本地：

git clone https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning.git

步骤 2：安装依赖

进入项目目录，使用Maven安装项目依赖：

cd data-warehouse-learning
mvn clean install

步骤 3：配置数据库

根据项目需求，配置MySQL和其他相关数据库。确保所有数据库服务都已启动，并创建相应的数据库和表结构。

步骤 4：配置Kafka

启动Kafka服务，并创建所需的主题（topics）以供数据传输使用。

步骤 5：配置DolphinScheduler

安装并配置DolphinScheduler，创建任务和任务流，以便于调度数据处理工作。

步骤 6：配置数据可视化工具

安装并配置Superset和DataRT，以便于数据可视化展示。

步骤 7：执行数据处理脚本

根据项目中的数据处理脚本，执行Flink、SQL等任务，进行数据的采集、转换和加载。

步骤 8：验证和测试

完成所有配置和数据处理任务后，进行系统的验证和测试，确保所有组件协同工作，数据处理流程正确无误。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置《实时/离线数仓实战》项目，并进行相应的数据处理和分析工作。

data-warehouse-learning 【2024最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 建设方案及实战代码，涉及组件 flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-warehouse-learning