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饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构,随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据,但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统,提升了数据一致性和研发效率,但仍面临新业务适应性等问题。最终,饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案,显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来,将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制,实现更多场景的应用。
数据仓库(06)数仓分层设计
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
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