《实时/离线数仓实战》开源项目教程

《实时/离线数仓实战》开源项目教程

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. 项目介绍

《实时/离线数仓实战》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。该项目包括离线数仓和实时数仓（数据湖）两大部分，分别基于Doris、Paimon、Hudi和Iceberg技术构建。项目在数据处理逻辑上保持一致，但采用了不同的技术实现，为数据仓库建设提供了多元化的解决方案。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤：

环境准备

• 安装Java、Maven、MySQL、Zookeeper、Kafka、Hadoop、Hive等依赖软件。
• 配置项目所需的配置文件，如数据库连接、Kafka主题等。

数据生成

通过以下Java代码生成电商业务数据和用户日志数据：

// 生成电商业务数据的代码示例
// ...

// 生成用户日志数据的代码示例
// ...

数据采集

使用Dinky开发的FlinkSQL代码，消费Kafka中的用户日志数据，并将其写入Doris、Paimon、Hudi和Iceberg的ODS层：

-- FlinkSQL 代码示例
CREATE TABLE user_log (
    // 定义字段
) WITH (
    // 配置Kafka连接信息
);

-- 将Kafka中的数据写入ODS层
INSERT INTO ods_user_log SELECT * FROM user_log;

使用SeaTunnel同步MySQL中的业务数据到Doris的ODS层：

-- SeaTunnel 任务配置示例
-- ...

数仓构建

根据四级数据分层架构（ODS -> DWD/DIM -> DWS -> ADS），使用DorisSQL进行数据处理和层建：

-- DorisSQL 代码示例
-- 创建ODS层
CREATE TABLE ods_table (
    // 定义字段
) ENGINE = ODS;

-- 创建DWD层
CREATE TABLE dwd_table (
    // 定义字段
) ENGINE = DWD;

-- 创建DIM层
CREATE TABLE dim_table (
    // 定义字段
) ENGINE = DIM;

-- 创建DWS层
CREATE TABLE dws_table (
    // 定义字段
) ENGINE = DWS;

-- 创建ADS层
CREATE TABLE ads_table (
    // 定义字段
) ENGINE = ADS;

-- 数据处理和流转逻辑
-- ...

3. 应用案例和最佳实践

• 案例1：使用Flink进行实时数据流处理，实现用户行为的实时分析。
• 案例2：利用Doris的SQL功能进行多维度的数据聚合和报表生成。

最佳实践：

• 在数据采集阶段，合理设计Kafka主题和消费者组，确保数据的高效传输和消费。
• 在数据处理阶段，充分利用FlinkSQL和DorisSQL的强大功能，提高数据处理的效率和灵活性。

4. 典型生态项目

• Flink：用于实时数据流处理的开源框架。
• Doris：一款基于MPP架构的高性能分析型数据库。
• Hudi和Iceberg：用于构建数据湖的开源项目。
• Paimon：一个用于实时数仓的存储引擎。

以上是《实时/离线数仓实战》开源项目的简要教程，希望对您有所帮助。

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