Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C 2、D存存储，Ca速O快。 3、方便上S3 OSS，超高性价比。 方案s估 优点 1、增量和全量表割p，时效性不足。 2、r计和l护额外hChang+ S+4表。 3、计算引擎并非原g支UCDC。 4、不支U实时U13+24。 缺点 为何选择 #+ink Iceberg ? #2 Flink 原生支持 C C 数据消费 ebezium 1lHLI W生支持 ./. 数据消费 -- BPDaRDs 6、gc增量b取。 7、nm足够简s，无在线l务节u。 i案评D Cu 如何实时#入读取? #3 s量更新场景 VS +,+写入场景 k比项 s量更新场景 +,+写入场景 典g场景 1. G,2R； 2. s量删除daGa Aak=中某P共d特p的数t集。 1. .AiBk聚合结果实时HDF=EG目标表； 2. BiBAC>实时l入daGa Aak=W数t分析。 示V U2,)TE G=FG SET

...................................................................................... 18 7.2.2 同步刷盘 ................................................................................................ .................................................................................... 25 7.13 HA，同步双写/异步复制 ........................................................................................... Broker 集群中只 要有一台机器丌可用，则整个集群都丌可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自劢切换为主避免，丌过仍然会存在几分钟的服务丌 可用。（依赖同步双写，主备自劢切换，自劢切换功能目前迓未实现） 目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推 荐使用普通的顺序消息。  Message

全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ 下载地址：https://hortonworks 数据挖掘 Spark Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用 Z o o k e e p e r 数 据 平 台 配 置 和 调 度 数据来源层 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 图中涉及的技术名词解释如下： 4）Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数 据进行计算。 5）Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。 6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，

OPERATOR 14.1. 了解低延迟 14.2. 安装 PERFORMANCE ADDON OPERATOR 14.3. 升级 PERFORMANCE ADDON OPERATOR 14.4. 置备实时和低延迟工作负载 14.5. 使用性能配置集调整节点以实现低延迟 14.6. 使用 PERFORMANCE ADDON OPERATOR 减少 NIC 队列 14.7. 调试低延迟 CNF 调整状态 节点上并置其他工作负载，并共享相同的底层 I/O 基础架构。 就延迟而言，应该在一个可最少以 50 IOPS 按顺序写入 8000 字节的块设备上运行。也就是说，当有一 个 20ms 的延迟时，使用 fdatasync 来同步 WAL 中的写入操作。对于高负载的集群，建议使用 8000 字 节的连续 500 IOPS (2 毫秒)。要测量这些数字，您可以使用基准测试工具，如 fio。 要实现这样的性能，在由低延迟和高吞吐量的 节点已更新并重启。重启完成后，会出现以下事件： XFS 文件系统是在指定磁盘中创建的。 磁盘挂载到 /var/lib/etc。 来自 /sysroot/ostree/deploy/rhcos/var/lib/etcd 的内容同步到 /var/lib/etcd。 对于 /var/lib/etcd，强制恢复 SELinux 标签。 旧内容不会被删除。 3. 节点位于独立磁盘后，使用以下信息更新机器配置文件 etcd-mc

NettyRemotingAbstract Server 与 Client 公用抽象类 ............................................... 49 1. invokeSyncImpl 同步调用实现 .................................................................................. 49 2. invokeAsyncImpl 调底层通信层向 broker 发送拉消息请求 如果 master 压力过大，会建议去 slave 拉取消息 如果是到 broker 拉取消息清楚实时提交标记位，因为 slave 不允许实时提交消费进 度，可以定时提交 //TODO 关于 master 拉消息实时提交指的是什么？ 10. 拉到消息后回调 PullCallback 处理 broker 返回结果 pullResult 更新从哪个 启动定时向静态服务器获取 namesrv 地址的任务 12. 如果 broker 是 master， 启动任务打印 slave 落后 master 没有同步的 bytes 如果 broker 是 slave，启动任务定时到 mastser 同步配置信息 四：HA & master slave 在 broker 启动的时候 BrokerController

................................................. 50 7.1.8 运行 hive_udtf_sql_runner.py，将 hive 的数据同步到 odps ........................................ 51 7.2 进阶功能..................................... 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 8  实时消息采集：用于实时数据采集，可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。  流处理：对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的

5.8. Developer Perspective (开发者视角) 1.2.6. 扩展 1.2.6.1. 集群最大限制 1.2.6.2. 添加到 Node Tuning Operator 的实时配置集 1.2.6.3. 现在完全支持 Performance Addon Operator 1.2.6.4. 使用 Intel 设备优化数据平面性能 1.2.6.5. 在控制台中管理裸机主机 Calculator 可以估算出您的环境的集群限制。 1.2.6.2. 添加到 添加到 Node Tuning Operator 的 的实时 实时配置集 配置集 在 OpenShift Container Platform 4.4 中提供了部分 Tuned 实时配置集支持。现在，实时配置集与 Red 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 4.6 发 发行注 行注记 记 Platform 4.4 中提供了部分 Tuned 实时配置集支持。现在，实时配置集与 Red Hat Enterprise Linux（RHEL）中的 Tuned 实时配置集完全兼容。 1.2.6.3. 现 现在完全支持 在完全支持 Performance Addon Operator Performance Addon Operator 可帮助管理员为低延迟和实时工作负载调整 worker 节点。它以

服务器。如果 DHCP 服务器提供 NTP 服务器信息，Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）机器上的 chrony 时间服务会读取信息，并可与 NTP 服务器同步时 钟。 1.1.3.3. 最低 最低资源要求 源要求 每台集群机器都必须满足以下最低要求： 机器 机器 操作系 操作系统 统 CPU [1] RAM 存 存储 储 IOPS [2] bootstrap 时间服务的文档。 如果 DHCP 服务器提供 NTP 服务器信息，Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）机器上的 chrony 时间服务会读取信息，并可与 NTP 服务器同步时钟。 其他 其他资 资源 源 配置 chrony 时间服务 1.1.4.2. 用 用户置 置备 DNS 要求 要求 DNS 用于名称解析和反向名称解析。DNS A/AAAA 或 CNAME 安装文件的位置，以及您要安装的节点类型的 Ignition 配置文件的位置。对于 PXE 安装，您可以使用 APPEND 参数将参数传递给实时安装程序的内核。对于 ISO 安装，您可以中 断实时安装引导过程来添加内核参数。在这两种安装情况下，您可以使用特殊的 coreos.inst.* 参 数来指示实时安装程序，以及标准安装引导参数来打开或关闭标准内核服务。 Ignition 配置：OpenShift Container

传统数据库 Oracle 云原生 数据一体机 存储架构 存算一体: 调整困难、只能满 足一定的吞吐量要 求 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 据的完整性，并且自动自愈(Serverless)。 • 通过跨域数据同步能力，实现多地域数据多活。 这个例子，也给数据库云原生化上的技术架构演进提 供了一个范本，并不是原封不动的迁移就变成云原生 高级能力-云原生数据库-应用的基石-3-场景 数据源 数据日志 消息数据 订单数据 云原生 DB 高并发写入 用户 MR 云DB 用户 日志消息类数据实时分析 支持企业低成本、大容量存储和查询各类日志、消息、交易、用户行为、画像等 结构化/半结构化数据，支持高吞吐量实时入库及数据实时查询，实现数据资源 智慧化运营。 优势 低成本存储： 支持PB级数据存储 高并发： 千亿数据实时分析 数据源 设备监控 传感器 轨迹数据 车联网 业务集群 物联网套件写入 云原生 DB 轨迹查 询|实时 监测 MR 云原 生DB 统计 分析 物联网数据存储和查询 将车联网数据、设备监控数据、客流分析管控数据、交通数据、传感器数据实时 写入HBase中，分析

久化 度等特性非常赞赏。但不幸的是，Kafka不能满足他们的要求，特别是在低延迟和高可靠性方面。在 种情况下，阿里巴巴决定发明一个新的消息传递引擎来处理更广泛的用例集，从传统的发布/订阅方 到大批量实时零损失容忍交易系统。 里程碑 2012年，阿里巴巴开始开发RocketMQ，经历了数次双11核心交易链路检验。 2016年11月11日，RocketMQ又一次在阿里巴巴全球购物节上处理了1.2万亿个并发在线消息传输， 发送到Broker集群，发送 延时，支持快速失败。 Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的 息订阅机制，满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系 的崩溃而导致数据丢失。 ● RocketMQ经过一系列的实践和优化，处理速度从最初的10,000TPS到目前已经超过50