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。

《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

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。

实时数据仓库的演进，蛮像数码相机从胶片时代一路摸索到数码时代那种感觉。实时 ETL对开发者来说压力不小——要数据流转得快，还得保证稳定。以前一天跑一批，现在十五分钟一轮，甚至更快。这种节奏变了，原来维度的慢变化都得跟着提速。 数据的加载方式也不一样了，过去是batch为主，现在讲究streaming，一有变化马上就要同步到仓库里。像Kafka、Flink这些就挺适合搞这种事情的。是你业务场景变得复杂、实时决策需求高的时候，这类技术就能帮你省不少事。 文中讲到的实时维度管理，其实就是让系统反应更“贴脸”。嗯，比如你想追踪一个用户从点击到下单的每一步操作，不实时就根本跟不上节奏。以前那种“过夜跑完

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

基于 GoldenGate 的数据仓库实时供给可实现实时更新数据仓库数据，同时对源系统影响极小。它能提升商务智能和信息分析能力，提供实时可用的数据仓库。

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。

Oracle GoldenGate 在金融行业的数据管理中，挺好用的。它了实时性极高的数据复制和同步功能，支持多种不同数据库间的数据迁移。你想要秒级响应的数据，GoldenGate 绝对能满足。它通过捕捉数据库日志、压缩加密数据，确保了数据的一致性和安全性。此外，GoldenGate 还可以支持跨平台，你在不同的技术栈上运行，挺省心的。它的断点续传功能也强，网络中断时，数据传输照样能来。对于金融行业这种对数据时效性和稳定性要求极高的环境，GoldenGate 真的是一个不二选择。

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

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