这种设计解决了需求变化、代码复杂、系统可用性高、海量数据低延迟访问、数据复用率高等问题。 Offline是基于TDW（hive表）和HDFS建立的基于各种业务请求、点击、曝光等维度的数据表。同时利用Euler平台的数据分层、数据分类、数据沿袭等能力完成数据资产的管理。对于ODS层的实时数据，我们会每小时同步到TDW，存储周期大约为3天。这部分数据可以用于离线计算，也可以作为数据的备份。

免费信息领取：点击上方链接添加助手回复【大数据收藏】即可免费领取“大数据珍藏版收藏”。通过实现反序列化相关接口，可以通过SourceRecord获取数据库变化的数据，通过collect可以获取解析后的数据。收集起来然后传递到下游进行消费。在ODS原始数据层、DWD数据明细层、DWS主题轻聚合层，我们使用集团的Tube消息中间件和BG内部的CDMQ。

1、海量数据公司

例如，如果某些链路出现异常，这部分数据可以用于故障排除和数据恢复。上图是通过Flink CDC实现维度表实时更新和排名实时更新的设计方案。整体设计主要包括四个部分：输入数据源、Flink实时ETL模块、Flink核心计算模块和数据存储模块。众所周知，业务在实际开发过程中需要一套有效的数据管理、组织、处理方法，让整个数据系统更加有序。

2、海量数据行业地位

十多年来，我们一直秉承专注数据库产品的初心，专注于数据库产品的研发、销售和服务。我们拥有两大数据库产品：独立可控的海量数据库（Vastbase）和基于开源的云图数据库（AtlasDB）。这一部分我们利用Flink CDC的DB数据同步技术，通过例子进一步说明我们的海量数据处理过程。数据海量，业务应用多样。例如，数据将用于报表展示、算法模型训练、产品决策等场景。

3、海量数据公司前景

采集层：依托大通数据采集和报表服务，大通是目前内部推广的数据管理客户端报表平台。例如，存储进入Impala之前的报表和数据，或者存储需要进入Redis、ClickHouse等的数据，将数据上报给消息中间件。消息中间件一方面负责消息的存储，另一方面负责将数据分发到离线和在线处理平台的功能。同时，它也是数据源和数据处理系统之间的桥梁。

新闻：2021-08-04：海量数据：比亚迪正式推出vastbase数据库。 Flink内部继承了开源组件Debezium和Kafka。 CDC技术可以实时捕获Mysql的增删改查，然后将数据同步到下游，同步到多个数据源，然后通过提取数据库日志来完成数据上报。此时，面对海量数据、众多业务，如何处理手中的数据，利用数据赋能，是今天会议的重点。