需求 對訂單信息流進行監控,15分鍾之內沒有支付的發出警告 Flink CEP 實現 Flink 底層API實現 ...
.需求分析 訂單是統計分析的重要的對象,圍繞訂單有很多的維度統計需求,比如用戶 地區 商品 品類 品牌等等。為了之后統計計算更加方便,減少大表之間的關聯,所以在實時計算過程中將圍繞訂單的相關數據整合成為一張訂單的寬表。那究竟哪些數據需要和訂單整合在一起 如上圖,由於在之前的操作 BaseDbTask 我們已經把數據分拆成了事實數據和維度數據,事實數據 綠色 進入 kafka 數據流 DWD 層 ...
2022-03-17 22:53 0 646 推薦指數:
需求 對訂單信息流進行監控,15分鍾之內沒有支付的發出警告 Flink CEP 實現 Flink 底層API實現 ...
1 簡介 在電商網站中,訂單的支付作為直接與營銷收入掛鈎的一環,在業務流程中非常重要。對於訂單而言,為了正確控制業務流程,也為了增加用戶的支付意願,網 站一般會設置一個支付失效時間,超過一段時間不支付的訂單就會被取消。另外,對於訂單的支付,我們還應保證用戶支付的正確性,這可 ...
3.1 模塊創建和數據准備 在UserBehaviorAnalysis下新建一個 maven module作為子項目,命名為NetworkTrafficAnalysis。在這個子模塊中,我們同樣並沒有引入更多的依賴,所以也不需要改動pom文件。 在src/main/目錄下,將默認源文件 ...
第一章、flink實時數倉入門 一、依賴 二、Flink DataSet API編程指南 Flink最大的亮點是實時處理部分,Flink認為批處理是流處理的特殊情況,可以通過一套引擎處理批量和流式數據,而Flink在未來也會重點投入更多的資源到批流融合中。我在Flink ...
1. 獲取窗口遲到的數據 主要流程就是給遲到的數據打上標簽,然后使用相應窗口流的實例調用sideOutputLateData(lateDataTag),從而獲得窗口遲到的數據,進而進行相關的計算 ...
代碼如下(hudi表實時寫入參考上一篇[Hudi-Flink消費kafka將增量數據實時寫入Hudi]) ...
維表是數倉中的一個概念,維表中的維度屬性是觀察數據的角度,在建設離線數倉的時候,通常是將維表與事實表進行關聯構建星型模型。在實時數倉中,同樣也有維表與事實表的概念,其中事實表通常存儲在kafka中,維表通常存儲在外部設備中(比如MySQL,HBase)。對於每條流式數據,可以關聯一個 ...
一、背景說明: 在目前實時數倉中,由於維表具有主鍵唯一性的特點,Hbase/Redis通常作為維表存放選擇 Hbase:數據存於磁盤具有持久性但是查詢效率慢。 Redis:數據存於內存查詢效率高,但維表多數據量大時候占用資源多。 基於旁路緩存思想,對維表存儲的優化的思路為:維表 ...