背景
在大数据领域，数据分析和实时数仓已经成为常见功能，无论是进行实时分析还是离线分析，都离不开数仓中的表数据，特别是在实时分析领域，查阅实时数据、历史数据以及历史变更数据是非常常见的需求，这些功能的实现主要依赖于数仓中的实时表、流水表和快照表，本文将结合具体案例场景，介绍Flink实时数仓同步的实际应用价值。
技术架构
鉴于业务数据通常存储在关系型数据库中，这里选择采用Flink-CDC持续读取binlog日志进行实时同步，为了保证实时数据能够高效写入下游并支持用户OLAP查询分析，选择了企业中常见的MMP库Doris作为实时数仓的存储层，整体架构如下图所示：
+-------------------+ +----------------+ +---------------------+ | | | | | | | 业务数据库 | | binlog日志 | | Doris实时数仓 | | | | | | | +-------------------+ +----------------+ +---------------------+
实现方式
3.1 表设计
根据业务表一比三的比例创建三张实时数仓表：实时表、快照表和流水表。
实时表：用于存储最新的数据状态；
快照表：用于存储某一特定时间点的数据快照；
流水表：用于记录数据的变更历史。
3.2 实时同步逻辑
3.2.1 前提介绍
为了确保数据一致性和完整性，需要对不同类型的表采取不同的同步策略。
3.2.2 实时表同步阶段
通过Flink-CDC持续读取binlog日志，将变更数据实时写入Doris中的实时表，此过程需要保证低延迟和高吞吐量。
3.2.3 流水表、快照表全量同步阶段
在初次同步时，将业务数据库中的全量数据导入Doris中的流水表和快照表，这一步骤可以通过批量导入工具如Sqoop或DataX完成。
3.2.4 流水表、快照表增量同步阶段
在全量同步完成后，继续通过Flink-CDC监听binlog日志，将增量变更数据写入流水表，定期将流水表中的数据合并到快照表中，以保持快照表的最新状态。
3.2.5 合并阶段
定期将流水表中的增量数据应用到快照表中，生成新的快照版本，这个过程可以通过定时任务调度Flink作业来实现。
数据一致性设计
为了确保数据一致性，可以采用以下几种策略：
1、事务管理：利用数据库的事务机制，确保每次数据变更都是原子性的。
2、双写机制：在业务操作的同时，将变更数据同步写到流水表和实时表中，确保两边的数据一致。
3、对账机制：定期进行数据对账，检查流水表和快照表中的数据是否一致，及时发现并修复不一致的情况。
通过上述方案，可以实现高效的Flink实时数仓同步，满足实时数据分析的需求，关键在于合理设计表结构和同步策略，确保数据的实时性和一致性，选择合适的存储引擎如Doris，可以进一步提升查询性能和扩展能力。
相关问题与解答
问题1: 为什么选择Doris作为实时数仓的存储层？
答: Doris是一种专为在线分析处理（OLAP）设计的列式数据库，具有高性能、低成本、易扩展等特点，它支持实时写入和高效查询，能够满足实时数据分析的需求，Doris还具有良好的兼容性，可以与其他大数据工具无缝集成。
问题2: 如何确保数据同步过程中的数据一致性？
答: 确保数据一致性的方法包括：
1、事务管理：利用数据库的事务机制，确保每次数据变更都是原子性的。
2、双写机制：在业务操作的同时，将变更数据同步写到流水表和实时表中，确保两边的数据一致。
3、对账机制：定期进行数据对账，检查流水表和快照表中的数据是否一致，及时发现并修复不一致的情况。
通过以上措施，可以有效保障数据在同步过程中的一致性和完整性。
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“flink实时数据仓库实战”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/729388.html
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