如何构建基于Flink+Hologres的实时数仓

Flink+Hologres构建实时数仓实战

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已于 2024-03-06 11:05:05 修改

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分类专栏：数据仓库技术体系文章标签： flink 大数据数据仓库

于 2024-03-05 21:05:12 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/136489789

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本文介绍了如何结合Flink的流式计算能力和Hologres的实时数据仓库特性，构建实时数仓。通过理解组件核心能力、架构设计、实时数据处理、数据存储查询、优化维护以及安全性合规性，实现数据的高效实时处理和分析。

构建基于Flink和Hologres的实时数仓可以通过以下几个步骤来实现：

了解核心组件：需要对Flink和Hologres的核心能力有所了解。Flink是一个强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据的高效处理。而Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、更新和分析，兼容PostgreSQL协议，并且与MaxCompute、Flink、DataWorks等深度融合。
架构设计：在架构设计阶段，需要考虑如何将Flink和Hologres结合起来。一般来说，可以设计一个多层次的数据处理流程，其中Flink负责数据的实时处理和加工，而Hologres则负责存储和查询。具体来说，Flink可以将数据源写入Hologres形成ODS（Operational Data Store）层，然后订阅ODS层的Binlog进行加工，形成DWD（Data Warehouse Detail）层再次写入Hologres。接着，Flink可以订阅DWD层的Binlog，通过计算形成DWS（Data Warehouse Summary）层，再次写入Hologres。最后由Hologres对外提供应用查询。
实时数据处理：利用Flink的流式计算能力，可以实现数据的实时处理和ETL操作。Flink支持全增量一体化数据同步技术，可以将数据实时写入Hologres，满足业务对数据实时性和完整性的需求。
数据存储与查询：Hologres作为实时数仓引擎，支持PB级数据的多维分析和即席分析。它提供了高性能的数据存储和查询服务，使得数据分析和决策支持变得更加迅速和灵活