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基于 Flink SQL 构建流批一体的 ETL 数据集成

摘要: 本文整理自云邪、雪尽在 Flink Forward Asia 2020 的分享,该分享以 4 个章节来详细介绍如何利用 Flink SQL 构建流批一体的 ETL 数据集成, 文章的主要内容如下: 数据仓库与数据集成 数据接入(E) 数据入仓/湖(L) 数据打宽(T) Tips:点击文末「 阅读原文 」即可回顾作者原版分享视频~ 数据仓库与数据集成 数据仓库是一个集成的(Integrated),面向主题的(Subject-Oriented),随时间变化的(Time-Variant),不可修改的(Nonvolatile)数据集合,用于支持管理决策。这是数据仓库之父 Bill Inmon 在 1990年提出的数据仓库概念。该概念里最重要的一点就是“集成的”,其余特性都是一些方法论的东西。因为数据仓库首先要解决的问题,就是数据集成,就是将多个分散的、异构的数据源整合在一起,消除数据孤岛,便于后续的分析。这个不仅适用于传统的离线数仓,也同样适用于实时数仓,或者是现在火热的数据湖。首先要解决的就是数据集成的问题。如果说业务的数据都在一个数据库中,并且这个数据库还能提供非常高效的查询分析...

硬核!一文学完Flink流计算常用算子(Flink算子大全)

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