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点击下方链接下载【基于 TiDB + Flink 的实时数仓最佳实践白皮书】
基于 TiDB 与 Flink 的实时数仓最佳实践的白皮书.pdf (5.1 MB)
在这本白皮书中，你将学习到
- HTAP 架构的实战应用
- 如何通过 TiDB 的 HTAP（混合事务/分析处理）能力，在单一平台上同时支持高并发 OLTP 事务与复杂 OLAP 分析，打破传统数仓的隔阂。
- 深入理解 TiDB 的行列混合存储（TiKV + TiFlash）设计，优化实时查询性能。
- Flink 实时数据处理与 TiDB 无缝集成
- 利用 Flink CDC 实现 MySQL/TiDB 数据的实时捕获与同步，构建端到端实时数据管道。
- 通过 Flink-TiDB Connector 实现流批一体数据处理，将实时计算结果高效写入 TiDB。
- 企业级实时数仓架构设计
- 从传统 Lambda 架构向实时数仓演进，简化技术栈并降低运维复杂度。
- 结合 TiSpark 与 Flink 实现 T+0 实时分析，提升数据时效性与业务决策效率。
- 典型场景的优化实践
- 大规模 Join 查询的性能调优、Flink 状态管理与 TiDB 分布式事务的协同设计。
- TiDB 与 BI 工具（如 Tableau、Grafana）的深度集成，快速响应多维分析需求。
目录一览
—、方案概述
二、产品介绍
1、传统分析技术痛点
2、TiDB HTAP 架构
三、构建实时数仓之最佳实践
1、硬件配置
2、集群部署
(1)环境准备
(2)实施部署
3、数据导入
(1)从 MYSQL 到 TiDB
(2)从大数据集群及其他数据源到 TiDB
4、数据实时同步
5、实时读写场景
(1)实时写入场景
(2)实时维表 Join 场景
(3)change Data capture 场景
(4)FIink 动态表构建物化视图
(5)混合场景
(6)案例参考
6、大数据生态能力
(1)TiSpark 大数据分析引擎
(2)FIink-TiDB-connector 介绍
(3)数据向大数据集群归档
(4)从大数据集群转移数据
(5)结合大数据集群访问
7、BI 对接
(1)zeppeIin
(2)JupYter Notebook
(3)TabIeau
(4)Grafana
(5)saiku
四、操作指南
五、总结
如何获取白皮书？
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- 架构设计详解与部署指南
- 性能压测对比与调优参数
- 互联网、电商、金融等行业的场景化案例
基于 TiDB 与 Flink 的实时数仓最佳实践的白皮书.pdf (5.1 MB)