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11-3菜鸟进口实时数仓2.0.pdf

上传人: li 编号:29716 2021-02-07 40页 2.72MB

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本文主要探讨了大数据处理中的实时数据流处理、数据准确性维护、状态存储优化、以及流程优化等问题。文章指出,在处理复杂的数据模型和多流Join时,应先处理逻辑关系,再关联明细数据,以减少资源消耗和处理时延。同时,要避免Join Key发生变化,确保数据处理的顺序性。文章还提到了利用Flink等计算引擎的特性进行数据处理,并强调了数据质量监控的重要性。核心数据包括:数据处理时间、数据处理版本、消息count计数器等。关键点包括:1) 先处理逻辑关系再关联明细数据;2) 避免Join Key发生变化,确保数据处理的顺序性;3) 利用Flink等计算引擎的特性进行数据处理;4) 数据质量监控的重要性。
"实时数据处理中的乱序问题如何解决?" "如何利用Flink特性优化多流Join操作?" "提高实时数据质量监控的统一性与准确性方法有哪些?"
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