项目上用flinksql请问用flinksql能实现dwd层数据到dws层(聚合)中吗？

可以使用Flink SQL将DWD层数据同步到DWS层中，实现数据的聚合操作。在Flink SQL中，可以使用窗口操作（如TUMBLE、SESSION、HOP等）来实现数据的聚合。
需要注意的是，由于DWD层是unique模型，因此在同步到DWS层之前，需要先进行去重操作，以保证DWS层的数据不重复。此外，如果DWD层的数据量非常大，可能需要进行分批处理，以避免内存溢出等问题。

你可以在Flink SQL中使用CREATE TABLE AS SELECT语句来将DWD层数据同步到DWS层中。这个语句可以将一个表的数据复制到另一个表中，你可以将DWD层的表作为源表，将DWS层的表作为目标表，然后在SELECT子句中指定需要同步的字段和聚合函数。由于DWD层的表是基于unique模型的，因此在将数据同步到DWS层时，可能需要进行一些额外的处理。例如，可能需要在SELECT子句中添加一些聚合函数，以便将DWD层的数据转换为DWS层需要的格式。此外，由于DWD层和DWS层的数据结构可能会有所不同，因此在同步数据时，可能需要进行一些数据类型转换和字段映射。在实际应用中，你可以使用Flink SQL的CREATE TABLE AS SELECT语句来将DWD层数据同步到DWS层中，但是在使用这个语句之前，你需要确保已经正确地配置了Flink SQL的源表和目标表，并且已经正确地定义了SELECT子句中的字段和聚合函数。

可以用批，但是用不了流，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

是的，Flink SQL 可以实现将 DWD 层中的数据聚合到 DWS 层中。您可以使用 Flink SQL 中的 GROUP BY 和聚合函数（如 SUM、AVG、COUNT 等）来对 DWD 层的数据进行聚合，然后将结果写入到 DWS 层的表中。

在使用物化视图时，确实需要考虑底层数据模型的特征。如果底层数据模型已经是 unique 模型，那么使用物化视图可能不会带来太大的好处。但是，在某些情况下，使用物化视图可能仍然是有价值的。例如，当查询需要 JOIN 多个表或包含复杂计算时，使用物化视图可以显著提高查询性能，减少查询时间。