Flink实时数据仓库分层是如何实现的？

Flink实时数据仓库分层详解

随着大数据技术的不断发展，企业对数据处理时效性和准确性的要求越来越高，传统的离线数据仓库在处理实时性需求方面显得力不从心，而实时数仓则应运而生，它能够实时处理和分析数据，满足低延迟数据处理和分析的需求，本文将基于Flink实时数据仓库的分层架构进行详细解析，探讨其在电商实时数仓中的应用及优势。

二、实时计算与实时数仓比较

1. 普通实时计算

时效性优先：普通实时计算优先考虑时效性，从数据源采集后经过实时计算直接得到结果，这种方式时效性好，但中间结果没有沉淀下来，复用性差。

开发成本高：面对大量实时需求时，由于每次计算都从头开始，开发成本随需求增加而直线上升。

2. 实时数仓

数据复用性：实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划和分层，目的是提高数据的复用性，通过分层存储和处理数据，可以有效减少重复计算，降低开发成本。

灵活性和可扩展性：实时数仓支持灵活的数据处理逻辑和可扩展的架构设计，能够满足不同业务场景下的实时数据处理需求。

三、Flink实时数仓分层架构

Flink实时数仓的分层架构通常包括以下几个层次：

1. ODS层（原始数据层）

数据来源：日志和业务数据，如MySQL数据库中的订单表、订单支付表、商品类别字典表等。

存储方式：数据通过Flink实时同步到Hologres中作为ODS层。

职能：存储原始数据，为后续的数据加工提供基础。

2. DWD层（明细数据层）

数据处理：从ODS层读取用户行为日志以及业务数据，并进行简单处理，如清洗、过滤、扩维等。

存储方式：处理后的数据写回到Kafka或Hologres中作为DWD层。

职能：作为明细数据的中间层，为后续的宽表和指标计算提供基础数据。

3. DWS层（轻度聚合层）

数据处理：实时消费宽表的binlog，事件驱动地聚合出相应的DWS层指标表。

存储方式：同样存储在Kafka或Hologres中。

职能：根据某个维度主题将多个事实数据轻度聚合，形成主题宽表，为最终的可视化展示和数据分析提供支持。

4. ADS层（应用数据层）

数据处理：把Clickhouse中的数据根据可视化需要进行筛选聚合。

存储方式：使用Clickhouse SQL进行可视化展示。

职能：作为实时数仓的最顶层，直接面向业务应用，提供报表查询、交易大屏、行为数据分析等服务。

四、技术实现与优势

1. 技术实现

Flink：作为强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据高效处理，Flink实时同步数据到Hologres中，形成各层的实时数据流。

Hologres：一站式实时数仓解决方案，支持数据实时写入与更新，实时数据写入即可查，Hologres与Flink深度集成，提供一体化的实时数仓联合解决方案。

Kafka：作为消息队列系统，用于缓存和传输实时数据，在Flink实时数仓中，Kafka常用于存储ODS层和DWD层的原始数据和明细数据。

Clickhouse：作为列式数据库管理系统，适用于在线分析处理(OLAP)场景，在ADS层中，Clickhouse用于存储聚合后的指标数据，支持高效的可视化查询。

2. 优势

高效更新与修正：Hologres的每一层数据都支持高效更新与修正，解决了传统实时数仓中间层数据不易查、不易更新的问题。

数据高效复用：通过分层架构设计，实现了数据的高效复用，降低了开发成本和维护难度。

模型统一与架构简化：实时ETL链路的逻辑是基于Flink SQL实现的；ODS层、DWD层和DWS层的数据统一存储在Hologres中，降低了架构复杂度并提高了数据处理效率。

资源强隔离：Hologres支持通过主从实例读写分离部署或计算组实例架构实现资源强隔离，确保了线上服务的稳定性和性能。

Flink实时数仓分层架构通过合理的层次划分和数据处理流程设计，实现了数据的高效复用和低延迟处理，该架构在电商实时数仓等领域具有广泛的应用前景和显著的优势，未来随着大数据技术的不断发展和完善，Flink实时数仓分层架构将在更多领域得到应用和推广。

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