准实时流式数仓 Paimon+Dinky

 

一.背景

业务需求的驱动：随着数字化进程的加速，企业业务的实时性需求日益增长。例如在电商领域，需要实时监控订单状态、商品销量等信息，以便及时调整库存和营销策略；在金融行业，实时监控交易流水、风险指标等，进行实时反欺诈和风险预警。

技术发展的推动：实时计算技术如 Storm、Flink 等的不断成熟，为处理实时数据提供了强大的技术支撑。同时，存储技术的发展也使得能够更高效地存储和管理实时数据，如 Apache Paimon 等支持流批一体的存储系统的出现。

数据量与复杂性的增加：数据的产生速度和规模呈爆炸式增长，传统的离线数仓难以满足对实时数据的处理需求。企业需要一种能够实时处理海量数据的架构，以实现对数据的及时分析和决策。

架构演进的需求：从早期的 Hadoop 架构，到流批分离的 Lambda 架构，再到流批一体的 Kappa 架构，数据处理架构不断演进。实时流式数仓在这些架构的基础上发展而来，旨在提供更简单、高效、统一的实时数据处理解决方案。

二.定义

实时流式数仓是一种基于流式计算技术和数据仓库理念构建的，能够实时或近实时地采集、处理、存储和分析大规模实时数据的数据仓库架构。它具有以下特点：

实时性：能够在数据产生的瞬间或极短时间内进行处理和分析，提供秒级甚至毫秒级的响应时间，让企业能够及时获取最新的业务数据和洞察。

流式处理：采用流式计算引擎如 Flink、Spark Streaming 等，对实时流入的数据进行持续处理，无需等待数据积累到一定量再进行批量处理，实现数据的实时流动和处理。

数据集成：可以集成多种数据源，包括关系型数据库、消息队列、日志文件、传感器数据等，将不同来源的实时数据进行整合，统一存储和管理。

流批一体：支持将实时数据和离线数据进行统一存储和处理，消除了离线和实时数据之间的差异，避免了数据不一致性问题，同时也降低了开发和运维的成本。

可扩展性：基于分布式架构，能够水平扩展计算和存储资源，以应对大规模实时数据的处理需求，具有良好的弹性和容错性。

数据一致性：通过有效的数据管理和血缘关系维护，确保实时数据在处理和存储过程中的一致性和准确性，保证数据质量。

分析能力：提供丰富的数据分析功能，支持 SQL 查询、聚合、关联等操作，以及机器学习、数据挖掘等高级分析功能，满足企业不同的业务分析需求。

三.框架