智能零售企业大数据架构
数据湖的建立
数据摄取与ETL
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增量加载优化
- 对于关系型数据库，使用Log-based CDC（如Debezium）结合Binlog解析技术来捕获变化的数据；对于NoSQL数据库，如MongoDB，利用其内置的变更流（Change Streams）功能。
- 使用CDC工具，如Maxwell’s Daemon、Canal或Oracle GoldenGate，根据具体数据库类型选择最适合的工具。
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批流一体
- 使用Apache Iceberg，它提供了类似Delta Lake和Hudi的功能，但具有更好的社区支持和活跃度。
- 使用AWS Glue DataBrew进行可视化数据准备，简化复杂的数据转换流程；或者采用Talend Cloud。
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数据质量保障
- 在ETL流程中加入数据验证步骤，例如使用Great Expectations定义数据质量规则，在转换过程中自动检查数据完整性、一致性和准确性。
- 使用Deequ库，它是基于Spark的开源数据质量工具，适用于大规模数据集。
性能优化
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分区策略
- 根据业务需求设计多级分区结构，如按年份、月份、日期分层，同时结合ZOrdering技术对相关字段进行联合排序，减少扫描范围。
- 对于频繁查询但不常更新的数据集，考虑采用预聚合（Pre-aggregation）技术以加速分析速度；对于高吞吐量的时间序列数据，使用LSM Tree结构的索引（如RocksDB）来优化写入性能。
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压缩格式
- 使用Snappy Frame Format在保持高压缩比的同时提高解压效率。
- 对于图像和视频等非结构化数据，使用专门的压缩算法如JPEG2000或HEVC。
- 采用Parquet、ORC或Avro等高效的列式存储格式，以减小磁盘占用并加速读取速度。
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缓存机制
- 部署Alluxio作为分布式缓存层，不仅可以加速对远程存储系统的访问，还能通过内存级别的读写性能提升整体处理速度。
- 使用Redis Cluster