dbt-Flink-Adapter

Integrieren Sie dbt und Flink für nahtlose Echtzeit-Analyse-Pipelines.

Revolutionieren Sie die Datenverarbeitung mit dem dbt-Flink-Adapter und sorgen Sie für hohe Leistung, niedrige Latenzzeiten und kosteneffiziente Echtzeit-Analysen.

Buch-Treffen

Ermöglichen Sie Echtzeit-Analysen mit Apache Flink

Der dbt-Flink-Adapter ermöglicht die Ausführung von SQL-definierten Pipelines aus einem dbt-Projekt auf Apache Flink. Dies ermöglicht allen Analytikern, die dbt kennen, Echtzeit-Pipelines zu definieren. Gleichzeitig erhalten alle Benutzer von Flink SQL ein sehr leistungsfähiges und beliebtes Tool zur Pflege ihrer Pipeline-Projekte - dbt.

Dieser Adapter unterstützt auch die typischen Stapelverarbeitungs-Pipelines auf Flink. Die Nutzung der umfangreichen Bibliothek von Konnektoren, sowohl als Quellen als auch als Ziele (Elasticsearch, Kafka, DynamoDB, Kinesis, JDBC und andere), macht dies zu einem sehr leistungsfähigen System für alle ETL-Operationen (Extrahieren, Transformieren und Laden), die von dbt gesteuert werden.

dbt-Flink

In SQL definierte Pipelines aus einem dbt-Projekt auf Apache Flink.

Laufen lassen

Sowohl Stapelverarbeitung als auch Stream Processing Pipelines.

Unterstützen Sie

Eine breite Palette von Datenquellen und -senken, einschließlich Kafka, HDFS, S3, RDBMS und No-SQL-Datenbanken.

Verwenden Sie

Warum dbt-Flink-adapter wählen?

Nutzt dbt als leistungsstarkes Werkzeug für die Verwaltung von Flink-Pipeline-Projekten.
Ermöglicht es Analytikern, ETL-Prozesse mit Flink selbst zu übernehmen und analytische Pipelines in Echtzeit in einer vertrauten Umgebung zu erstellen, zu verwalten, einzusetzen und zu pflegen.
Apache Flink ist ein leistungsstarkes Big Data-Verarbeitungsframework für die Batch- und Stream-Verarbeitung mit hoher Leistung und geringer Latenz.
Echtzeit-Analysen werden zugänglich und kosteneffizient und räumen mit dem Mythos auf, dass sich die Investition nicht lohnt.
Die Integration von dbt und Flink ermöglicht die Zukunft der Datenverarbeitung, wobei der Schwerpunkt auf Echtzeit- und Streaming-Analysen liegt.

Verwendete Technologien

Python
Apache Flink
dbt

Installation Prozess

Bitte klicken Sie hier, um den Installationsprozess für dbt-Flink-adapter zu lesen

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