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

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 据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如 BI 工具、jupyter 等。  数据作业编排：将多个数据处理动作（数据移动、处理转换等）编排成为工作流并周期性地 执行以实现数据处理工作的自动化。如

控制平⾯包含了
ManagerAPI
与默认配置中⼼
ETCD。管理员在访问并操作控制台时，控制台将调⽤
ManagerAPI
下发配置到
ETCD，借助
ETCD
Watch
机制，配置将在⽹关中实时⽣效。例如：管理员可 增加⼀条路由，并配置限速插件，当触发到限速阈值后，⽹关将会暂时阻⽌后续匹配到该路由的请求 进⼊。借助
ETCD
的
Watch
机制，当管理员在控制⾯板更新配置后，API7
将在毫秒级别内通知到各个 API7
使⽤
Radixtree
算法实现⾼性能、灵活路由，在
AWS
8
核⼼服务器中，QPS
约为
140K，延迟约 为
0.2
ms；
全动态能⼒ 6. 修改⽹关配置、增加或修改插件等，⽆需重启⽹关服务即可实时⽣效；⽀持动态加载
SSL
证书；
扩展能⼒强 7. 借助灵活的插件机制，可针对内部业务完成功能定制；⽀持⾃定义负载均衡算法与路由算法，不受限 于
API
⽹关实现；通过运⾏时动态执⾏⽤⼾⾃ on
编写⾃定义插件， 且插件可以作⽤于流量进出的各个阶段。得益于全动态能⼒，新增、修改插件⽆需停机重启，可实 时⽣效，避免中断业务； • 分析监控：API7
内置了请求审计、监控告警、统计报表等分析监控功能，API
⽹关将记录所有节点 每个请求的信息，并进⾏成功请求、异常请求统计，可在控制台查看请求成功数、请求失败数、错 误码、请求延迟等指标。此外，借助
Grafana
的能⼒，可满⾜更多维度地分析监控需求；

创建并使用引导源 11.7. 管理自动引导源更新 第 第 12 章 章 实时 实时迁移 迁移 12.1. 虚拟机实时迁移 12.2. 实时迁移限制和超时 12.3. 迁移虚拟机实例到另一节点 12.4. 在专用额外网络中迁移虚拟机 12.5. 取消虚拟机实例的实时迁移 12.6. 配置虚拟机驱除策略 12.7. 配置实时迁移策略 第 第 13 章 章 节 节点 点维护 维护 13.1. Windows 虚拟机 (VM) 在集群中运行 pod 和虚拟机工作负载 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift Container Platform 集群容器和基础架构。 OpenShift Virtualization accessMode: ReadWriteMany 和 volumeMode: Block。这一点非常重要： 第 第 1 章 章 关于 关于 OPENSHIFT VIRTUALIZATION 5 实时迁移需要 ReadWriteMany (RWX) 访问模式。 与 Filesystem 卷模式相比，Block 卷模式性能有显著提高。这是因为 Filesystem 卷模式使用更 多存储层，包括文

million 传统的数据处理技术 大数据时代的数据 速度 数据量 多样化 传统数据 大数据 GB -> TB TB -> PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预 测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。 — McKinsey Global Institute 统计和报表 价值 数据挖掘和预测性分析 大数据时代的Intel • Intel的角色 • Intel Hadoop商业发行版 • 对象存储技术 Intel的角色 • 面向大数据应用，在计算、存储和网络方面提供更快更为 软硬结合 Intel Hadoop商业发行版 优化的大数据处理软件栈 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术迚行优化 HBase改迚和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具

将虚拟机模板部署到自定义命名空间 9.5. 删除虚拟机模板 第 第 10 章 章 实时 实时迁移 迁移 10.1. 虚拟机实时迁移 10.2. 实时迁移限制和超时 10.3. 迁移虚拟机实例到另一节点 10.4. 在专用额外网络中迁移虚拟机 10.5. 监控虚拟机实例的实时迁移 10.6. 取消虚拟机实例的实时迁移 10.7. 配置虚拟机驱除策略 第 第 11 章 章 节 节点 点维护 中，以启用虚拟化任务。这些任务包括： 创建和管理 Linux 和 Windows 虚拟机 通过各种控制台和 CLI 工具连接至虚拟机 导入和克隆现有虚拟机 管理虚拟机上附加的网络接口控制器和存储磁盘 在节点间实时迁移虚拟机 增强版 web 控制台提供了一个图形化的门户界面 来管理虚拟化资源以及 OpenShift Container Platform 集群容器和基础架构。 OpenShift Virtualization OpenShift Virtualization 环境，以探索其特性和功能。 注意 注意 集群配置过程需要 cluster-admin 权限。 2.1. 开始前 查看安装要求。 查看克隆、快照和实时迁移所需的存储功能。详情请参阅使用启用了 CSI 的存储供应商。 安装 OpenShift Virtualization Operator。 安装 virtctl 工具。 2.2. 开始使用

这有助于组织在应用程序中使用的开源组件的清晰性，以便更好地管理潜在的风 险、合规性和漏洞修复。 开源组件的软件许可检测：软件许可的滥用可能会引发法律风险，需针对应 用程序中使用的开源组件进行周期性或实时性的许可证分析和监测，以确保开源 组件的许可证与应用程序的许可证要求和法律合规性相符。使得组织避免潜在的 法律纠纷和合规性问题，同时维护开源组件的合法使用。 开源组件中的风险检测：开源组件的风险包括安全漏洞、组件可信度、社区 IAST 能力在业务测试时，模拟运行时可能遭遇的真实攻击，同时分析应用 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 53 程序的执行路径和数据流，以检测潜在的漏洞和安全威胁。能够在应用程序运行 时提供实时的安全分析和漏洞检测，减少误报率，帮助开发人员更准确地定位和 修复安全问题，提高应用程序的安全性和稳定性。 交互式应用安全检测能够对业界常见的安全漏洞类型检测，包括但不限于注 入类、失效身份验证和会话管理、敏感信息泄露、XML 应用程 序中，实现防御手段与应用程序融为一体，实时分析和检测 Web 攻击，使应用 程序具备自我保护能力，有效弥补原来防护体系的不足。 依赖 RASP 与现有的纵深多级防御体系相结合，能够补上现网软件应用系 统多级防御体系中的最后一环，让穿透后的攻击无法落地形成危害。另外，RASP 能够实现对应用系统的持续监控，监控应用系统所受到的攻击行为，并实时进行 防护，保证应用系统的安全运行。 （2）WAF

LSTM LSTM O O O B-PER E-PER B-ORG I-ORG I-ORG E-ORG CRF 04 达观数据文本挖掘的实践经验 文 档 智 能 抽 取 功 能 l 财务报表账目信息抽取 l 商业票据关键信息识别 l 应标书信息自动导出 l 基金合同差异核对 l 投资报告项目信息自动提取 l 法律文书风控要素审核 l 新闻稿文字校对 l 政府补贴项目申请表内容核准

05-12-缺陷管理规范V1.0 13. 05-13-软件质量标准规范V1.0 14. 05-14-数据库设计规范V1.0 15. 05-15-微服务开发规范框架V1.0 § 1、项⺫管理 § 2、查看报表 § 1、浏览项⺫ § 2、任务查看 § 3、添加评论 § 4、任务处理 § 5、任务跟踪 § 6、浏览空间 § 7、部署应⽤，管理配额 § 8、管理PVC § 1、浏览项⺫ § 2、分配任务 §

趋势 • 实时化：在线机器学习 • 深度化：深度学习 • 平台化：机器学习平台 2 推荐 • 实时化 • 特征实时化：更及时反馈用户行为，更细粒度刻画用户 • 模型实时化：根据线上样本实时训练模型，及时地反映对象的线上变化 模型推理 预测服务 实时特征 实时数据 3 在线机器学习 实时样本 实时模型训练 实时更新参数 Task 训练预处理 Node 实时样本拼接 Node Node 在线模型训练 Node 离线样本拼接 Node 在线模型评估 Node 模型上线 Node 实时特征处理 Node 离线特征处理 Task Kafka输入 input process process output WeiFlow 工作流 Task 模型训练 Task 模型训练 Task Metrics输出 3 在线机器学习-工作流 互动行为日志 数据过滤 样本拼接 定时轮询 Kafka Hdfs 样本输出 3 在线机器学习-实时样本生成 • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走 • 定时轮寻，最长N分钟等待 • Kafka 堆积监控，实时报警 • 如何解决内存问题 • 调整内存参数 • 关闭多余的监控点 • 如何异常处理