流式数据仓库存储：需求与架构（基于 Flink）

随着大数据技术的快速发展，处理实时数据流成为了许多企业的重要需求。流式数据仓库存储解决方案应运而生，为企业提供了在大规模数据流中进行实时分析和查询的能力。本文将介绍流式数据仓库存储的需求和架构，并使用 Apache Flink 来实现一个示例应用程序。

需求

在实时数据流处理中，流式数据仓库存储应满足以下需求：

1. 实时数据处理：能够接收和处理实时数据流，实现对数据的实时计算和分析。

2. 可扩展性：能够处理大规模的数据流，并具备水平扩展的能力，以应对不断增长的数据量和负载。

3. 容错性：具备故障恢复和容错机制，保证数据处理的高可用性和可靠性。

4. 灵活性：支持多种数据源和数据格式，能够适应不同的业务需求。

5. 实时查询：能够对存储的数据进行实时查询和分析，以支持实时决策和业务需求。

架构

基于 Apache Flink，我们可以搭建一个流式数据仓库存储系统，其架构如下：

1. 数据源：流式数据仓库存储系统可以接收来自多种数据源的实时数据流，例如消息队列、Kafka集群或其他数据流引擎。

2. 数据处理：Flink 提供了强大的流处理引擎，可以对实时数