凡普实时数据处理架构:Flink与蝴蝶SQL等技术详解
需积分: 5 74 浏览量
更新于2024-06-21
收藏 4.16MB PDF 举报
藏经阁-凡普实时数据处理架构.pdf是一份深入探讨阿里巴巴集团内部实时数据处理架构的文档。该架构基于阿里云的技术栈,主要关注以下几个关键知识点:
1. **Flink(ਫہഝݶྍ-Flink)**: Flink是一种开源的分布式流处理框架,用于实时数据处理,提供低延迟、高吞吐量和容错性。在阿里云的架构中,Flink被广泛应用于实时数据流处理任务,支持复杂事件处理和实时分析。
2. **Butterfly-Sqlᦇᓒک ( Butterfly-Sql)**: Butterfly-Sql可能是阿里云开发的一种特定于场景的SQL查询引擎,用于高效地处理大规模实时数据。它可能与流处理平台如Flink集成,提供快速的数据查询能力。
3. **CIF (CIF੶-ਫ, CIF੶-ᐶᕗ, CIF੶ਂؙ)**: CIF可能是指Cloud Infrastructure Framework,是阿里云构建基础架构服务的一个组件。它涉及数据存储,比如HDFS(Hadoop Distributed File System,高效的分布式文件系统)和MongoDB等数据库。
4. **Mysql和尚数据源**: 阿里云在架构中也使用了MySQL作为其中一种数据库,同时可能还与MongoDB这样的NoSQL数据库配合,以满足不同业务场景的需求。
5. **Canal和尚数据复制工具**: Canal是阿里巴巴开源的数据库变更数据订阅服务,常用于将MySQL或MongoDB的实时变更同步到其他系统,如数据仓库或流处理平台。
6. **Oplog和尚数据一致性解决方案**: cif-oplog-sync可能是基于Oplog实现的同步机制,用于保持数据库之间的数据一致性。
7. **Hadoop生态中的其他工具**: 如Azkaban(一个工作流管理系统),DBV(数据库版本管理工具)等,它们在数据处理流程中扮演着辅助角色。
8. **实时数据处理组件**: 这个架构还包括了诸如c֛֛֛(可能是实时数据处理的前端或API接口)、Zle(可能是实时数据处理引擎)、CIF REST Server(CIF的RESTful API服务)等关键组件。
总结来说,这份文档揭示了阿里云在实时数据处理方面的整体架构设计,涉及到了流处理技术、数据存储、数据同步以及数据一致性维护等多个方面,展示了其在大规模实时数据分析和处理方面的技术实力。
2023-08-28 上传
2023-09-05 上传
2023-08-28 上传
2024-01-10 上传
weixin_40191861_zj
- 粉丝: 85
- 资源: 1万+
最新资源
- 正整数数组验证库:确保值符合正整数规则
- 系统移植工具集:镜像、工具链及其他必备软件包
- 掌握JavaScript加密技术:客户端加密核心要点
- AWS环境下Java应用的构建与优化指南
- Grav插件动态调整上传图像大小提高性能
- InversifyJS示例应用:演示OOP与依赖注入
- Laravel与Workerman构建PHP WebSocket即时通讯解决方案
- 前端开发利器:SPRjs快速粘合JavaScript文件脚本
- Windows平台RNNoise演示及编译方法说明
- GitHub Action实现站点自动化部署到网格环境
- Delphi实现磁盘容量检测与柱状图展示
- 亲测可用的简易微信抽奖小程序源码分享
- 如何利用JD抢单助手提升秒杀成功率
- 快速部署WordPress:使用Docker和generator-docker-wordpress
- 探索多功能计算器:日志记录与数据转换能力
- WearableSensing: 使用Java连接Zephyr Bioharness数据到服务器