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湖仓一体实时数据采集与存储实践

文章目录

  • 湖仓一体实时数据采集与存储实践
    • 1. 实时数仓演进：从传统数仓到湖仓一体
      • 1.1 传统数仓的局限性：批处理延迟与数据孤岛
      • 1.2 湖仓一体（Lakehouse）的核心价值
      • 1.3 典型行业场景解析
        • 案例1：金融实时风控
        • 案例2：电商库存同步
    • 2. CDC实时数据捕获技术选型
      • 2.1 主流CDC技术对比
        • Debezium实战配置
      • 2.2 数据捕获模式详解
        • 全量快照模式
        • 增量日志模式
      • 2.3 异常处理策略
        • 断点续传实现
        • 数据一致性保障
    • 3. Delta Lake存储层深度集成
      • 3.1 核心技术特性
        • Time Travel数据回溯
        • 小文件合并优化
      • 3.2 实时数据入湖最佳实践
        • 微批处理配置
        • 存储格式对比
    • 4. 实战：构建端到端CDC入湖管道
      • 4.1 架构设计全景
      • 4.2 性能调优手册
        • 并行度优化
        • 内存配置
      • 4.3 监控体系构建
        • Latency Dashboard
        • 数据质量检查
    • 结语

湖仓一体实时数据采集与存储实践

1. 实时数仓演进：从传统数仓到湖仓一体

1.1 传统数仓的局限性：批处理延迟与数据孤岛

在传统数仓架构中，数据通常以T+1的批处理模式进行ETL（抽取、转换、加载），这种模式导致业务分析的时效性严重滞后。例如，某电商平台的订单数据每日凌晨同步至数仓，当日上午的促销策略只能依赖前日数据制定，实时决策无从谈起。

更严重的是，传统数仓往往形成数据孤岛：

  • 存储孤岛：结构化数据存储在关系型数据库，日志类数据存放在HDFS，彼此难以关联分析
  • 计算孤岛：离线计算（Hive）与实时计算（Flink）使用不同引擎，结果一致性难以保障

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