实时数仓体系建设

实时数仓体系的建设是一个复杂且系统的过程，涉及多个关键步骤和考虑因素。以下是一个简要的概述，帮助你了解实时数仓体系建设的主要环节。

实时数仓体系建设

• 1||| 完成Hudi+HashData的全流程解决方案
  • 标注
  • 研发验证
    • 历史数据初始化验证
      • 60亿量级数据导入
    • 实时数据接入验证
      • 多种数据格式序列化/反序列化
      • UDF函数优化重构
    • 实时加工验证
      • 实时关联加工
      • 多流关联加工
      • 维表关联加工
      • 微批关联加工
    • 数据读取验证
      • Hudi实时增量流式读取
      • HashData批量查询
      • HashData实时点查询
    • 实时供给验证
  • 生产场景
    • 实时新发展类指标
    • 基于信令数据的用户实时位置
  • 方案编写
    • 【腾讯文档】实时科技攻关方案 https://docs.qq.com/doc/DZnJsenlTT3lidUhI
• 2||| 实时场景化方案和初步建设
  • 完成基于信令数据的用户实时位置加工
  • 基于实时数仓方案落地实时经分新发展指标
    • 使用Hudi+Hashdata方案验证
  • 完成联通APP实时模型复现
  • 完成FTTR全屋光宽带模型
  • 完成企业级实时数仓规范DCMM对标纲要评审
• 3||| 生产全流程可视界面
  • 全流程可视方案设计与评审
  • 生产全流程可视界面设计
  • 完成生产全流程可视界面前端后台搭建
  • 完成2类可视指标采集
    • 适配Kafka指标、API类指标采集
• 4||| 总结反思
  • 总结
    • 技术选型与架构设计重要性
    • 数据流程与质量保障
    • 实时性与性能优化
    • 业务应用与结合
    • 反思
      • 反思是否存在技术选型不合理或架构设计不够灵活的情况，是否可以通过引入新技术或调整架构来优化系统性能和扩展性。
      • 反思数据质量保障措施不充分，如数据清洗、异常处理、数据验证等方面是否存在问题，是否需要加强监控和自动化处理。
      • 反思系统在处理大数据量时的性能表现，是否存在性能瓶颈，是否可以通过优化算法、增加资源等方式改进。
      • 反思业务应用结合方面不足，深度结合业务，把现有提供能力和省分需求相结合，创造应用上镜
• 1、完成基于hudi实时入湖方案及验证，海量数据初始化验证，增量数据接入方案效率验证，HashData读取Hudi能力方案设计及验证 2、完成基于Hudi实时加工，实时关联，维表关联，多流关联方案及验证，关联加工 3、完成基于HashData实时加工方案效率验证