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在大数据场景应用中，业务不仅要计算数据结果，而且要保障时效性。目前，我司演化出两条链路。数据采集主要通过 APP 端上报的行为事件数据。服务端上报的日志数据会通过网关以及分发层，流式分发到大数据数仓体系内。MySQL 中存储的业务数据，通过 Datax 周期性的批式同步到数仓内。时效性高的数据会通过 Flink+Kafka 进行流式计算。时效性低的数据通过 Spark+HDFS 进行批计算最后出仓
基于对数据时间旅行的思考，引出了对目前三种数仓形态和两种数仓架构的思考。结合数据湖在 Flink 的应用和数据湖元数据类型的思考，探索了基于数据湖的 Flink SQL 流批一体的实践，在流批一体 SQL 表达一致、结果一致性、流批任务分离、混合调度依赖等进行了设计和探索。
日常工作中大多数时候都是在做数据开发，ETL 无处不在。虽然最近两年主要做的大数据开发，但感觉日常干的这些还是 ETL 那点事儿，区别只是技术组件全换了、数据量大了很多。前几年数仓势微，是因为传统的那些工具数据库等无法解决数据量进一步膨胀带来的计算问题，大数据火爆也是因为当时大数据开发门槛很高。可是最近两年随着大数据技术的成熟开发门槛越来越低了，数据仓库反而重新火起来了。ETL 的事情就跟 SQL
内核参数 vm.max_map_count 用于限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量。注意: 安装7.X以后版本官方建议要安装集成JDK的包,所以无需再专门安装 JDK。通过使用插件可以实现对 ES 集群的状态监控, 数据访问, 管理配置等功能。使用默认系统配置，二进制安装时会提示下面错误，包安装会自动修改此配置。Elasticsearch 是基于java的应用,所以依赖JDK环境。
step3：通过游标来执行SQL语句：execute(String：SQL)：基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，如支付总金额。：基于原子指标添加了维度：近7天的支付总金额等。只要知道指标的计算方式，基于维度分组计算指标。ODS层与DWD层的功能与区别是什么？step1： 先构建服务端的远程连接。：面向业务将业务划分主题域及主题。：明确每个业务主题对应的维度关系。星座模型：
Hudi集成Spark与hudi表的创建
传统数据仓库 postgresql greenplum 数仓分层 ods dw dm dim ads app dolphinScheduler datax magic-api
hudi的入门和使用
常用的构建数据仓库的流程【数据调研】数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。1、业务调研业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。熟悉业务流程要求做到，明确每个业务的具体流程，需要将该业务所包含的每个业务过程一一列举出来熟悉业务数据要求做到，将数据（包括埋点日志和业务数据表）与业务过程对应起来，明确每个业务过程会对哪些表的数据产生
数据仓库原理ODS>DWD>DWS>ADS
