使用了hive為什么要加mysql？Hive能提供了加強(qiáng)配置,可將數(shù)據(jù)庫修改成成mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,將存儲數(shù)據(jù)獨(dú)立出在多個(gè)服務(wù)示例之間共享。河南新華電腦學(xué)院大數(shù)據(jù)怎么入門學(xué)習(xí)好？大數(shù)據(jù)剛?cè)腴T是需

使用了hive為什么要加mysql？

Hive能提供了加強(qiáng)配置,可將數(shù)據(jù)庫修改成成mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,將存儲數(shù)據(jù)獨(dú)立出在多個(gè)服務(wù)示例之間共享。河南新華電腦學(xué)院

大數(shù)據(jù)怎么入門學(xué)習(xí)好？

大數(shù)據(jù)剛?cè)腴T是需要要去學(xué)習(xí)javase,完全掌握了javase之后，建議再學(xué)點(diǎn)javaee,假如不學(xué)的話，影響也不是不光大。接下來要學(xué)的東西就比較比較多了，要注意是兩塊，一種是離線模式計(jì)算，以hadoop，一種是實(shí)時(shí)計(jì)算，以spark為主兼顧，當(dāng)然了大數(shù)據(jù)并非一兩個(gè)技術(shù)的組合，完全是一整套發(fā)下的生態(tài)系統(tǒng)，因?yàn)橐獙W(xué)的東西應(yīng)該很多的，大數(shù)據(jù)通常幫忙解決的是海量數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算問題，建議您肯定把java能學(xué)好，因?yàn)楹芏啻髷?shù)據(jù)的軟件大都實(shí)現(xiàn)java編寫的，所以我入門大數(shù)據(jù)的話，見意先從java入門自學(xué)也很好！

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫如何做？

3.1.1Lambda架構(gòu)

無論是Apache Flink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站侵權(quán)指點(diǎn)立刪

3.1.2Kappa架構(gòu)

依附Apache Flink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站侵權(quán)指點(diǎn)立刪

3.1.3實(shí)時(shí)動態(tài)olap變體架構(gòu)

來自Apache Flink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站侵權(quán)告知立刪

3.1.4最常見架構(gòu)對比

充斥Apache Flink中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站侵權(quán)告訴立刪

ps:lambda架構(gòu)

開發(fā)完畢割裂感：

?表結(jié)構(gòu)不同

?sql語法相同

資源浪費(fèi)：

?反復(fù)重復(fù)可以計(jì)算

?重復(fù)存儲文件

集群維護(hù)：

?組件完全不同

?算出引擎差別

數(shù)據(jù)一致性

3.2實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)

3.2.1方案一

優(yōu)點(diǎn)：

?以便日后數(shù)據(jù)回溯、重算和數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證驗(yàn)證。

缺點(diǎn)：

?通過批處理重算，要魔獸維護(hù)兩套代碼，開發(fā)和維護(hù)成本高。

?不需要兩套計(jì)算資源

適用場景：

?強(qiáng)大計(jì)算能力歷史數(shù)據(jù)算出，且這種場景比較好過度。

?對數(shù)據(jù)質(zhì)量那些要求極高，不需要反復(fù)對比實(shí)時(shí)和不聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算結(jié)果，甚至于用來離線狀態(tài)去全國常務(wù)委員會關(guān)于修改部分法律的決定實(shí)時(shí)動態(tài)的計(jì)算結(jié)果。

3.2.2方案二

優(yōu)點(diǎn)：

?不需維護(hù)兩套代碼，旗下迭代速度快。

?數(shù)據(jù)復(fù)現(xiàn)和重算方便啊，重算時(shí)間據(jù)需求復(fù)現(xiàn)的時(shí)間范圍定。

?再流換算資源，資源電腦資源小

缺點(diǎn)：

?ODSDWD部分?jǐn)?shù)據(jù)“萬不可見”，原始數(shù)據(jù)和中間數(shù)據(jù)不以便于可以查詢（解決方案：可是從然后再消費(fèi)指定時(shí)間范圍的數(shù)據(jù)查詢，或?qū)胄枰臄?shù)據(jù)到olap引擎）

?依戀業(yè)務(wù)端反饋問題（解決方案：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標(biāo)，實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)警）

適用場景：

ODSDWD查詢不正常等

3.2.3方案三

比方案二：

?減少ODS層落地hive，排查分析原始數(shù)據(jù)也很方便些，重新恢復(fù)歷史數(shù)據(jù)的時(shí)候可聲望兌換hive數(shù)據(jù)寫入kafka，接著按原流全面處理的邏輯重新如何處理即可，到時(shí)如何修改數(shù)據(jù)源為歷史數(shù)據(jù)對應(yīng)的topic。

?需新增加kafka寫入到hive邏輯

?需新增從hive讀取數(shù)據(jù)寫入文件kafka

?需新增審批整條鏈路歷史數(shù)據(jù)填寫的topic