3. 数仓ClickHouse多维分析应用实践-朱元
需求响应慢 02 数据架构 数据同步ck 01 1,基于公司对数据要求为T+1 2. 基于现有开发人员水平及成本 因此采用可视化同步工具kettle. 先将oracle数据平台维度信息以及相关主题清单数据同步至clichouse数据 仓库 Oracle数据平台 • 通过kettle每天 定时导出文件至 本地 Etl服务器 • 通过clickhouse- client将文本导 入ck数据库 维度表 一般维度表数据量不大. 目前采用的是引擎Log+字典表(dictionary) 数 仓 建 设 – 主题事实清单表 主题事实清单表采用引擎MergeTree. 同步策略: 每日从 oracle数据平台增量同步到ck数仓. 数 仓 建 设 – 对外数据 目前对外开放是主题事实清单表+维度表 封装成一个视图,类 似如下 数 据 展 示 + 多 维 分析 采用开源报表系统davinci0 码力 | 14 页 | 3.03 MB | 1 年前3
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