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

flink实时数据仓库分层

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实时数据仓库分层

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。

flink实时数据仓库分层

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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