一套 SQL 搞定数据仓库?Flink有了新尝试
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。迅速获取数据反馈不仅有利于改善产品及用户体验,更有利于公司的科学决策,因此获取数据的实时性尤为重要。 目前企业的数仓建设大多是离线一套,实时一套。业务要求低延时的使用实时数仓;业务复杂的使用离线数仓。架构十分复杂,需要使用很多系统和计算框架,这就要求企业储备多方面的人才,导致人才成本较高,且出了问题难以排查,终端用户也需要熟悉多种语法。本文分析目前的数仓架构,探索离线和实时数仓是否能放在一起考虑,探索Flink的统一架构是否能解决大部分问题。 文末有福利,可下载电子书。 数仓架构 数据仓库可以分为三层:ODS(原始数据层)、DW(数据仓库层)、ADS(应用数据层)。 1. ODS (Operation Data Store) 层 从日志或者业务DB传输过来的原始数据,传统的离线数仓做法也有直接用CDC (Change Data Capture) 工具周期同步到数仓里面。用一套统一的Kafka来承接这个角色,可以让数据更实时的落入数仓,也可以在这一层统一实时和离线的。 2. DW (Data w...