Flink CDC 轨迹上传 存储 大家一般用什么方案呀？
阿里云 AI 助理回答
在使用 Flink CDC 进行轨迹数据上传和存储时，业界通常会根据具体业务需求选择不同的技术方案。以下是基于知识库资料整理的常见方案及其实现方式：
1. 数据湖存储方案
适用场景：需要对轨迹数据进行长期存储、分析和挖掘的场景。
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核心组件：
- Flink CDC：用于捕获轨迹数据源（如 MySQL、PostgreSQL 等）的全量和增量变更。
- Paimon 或 Hudi：作为数据湖存储格式，支持高效的流式写入和更新。
- OSS（对象存储）：作为底层存储介质，提供高可靠性和低成本的存储能力。
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实现步骤：
- 使用 Flink CDC 捕获轨迹数据源的变更日志。
- 将数据实时写入 Paimon 表中，形成 ODS 层（原始数据层）。
- 基于 Paimon 的部分更新机制，构建 DWD 层（明细宽表）和 DWS 层（聚合指标表）。
- 利用 StarRocks 或其他分析型数据库读取 Paimon 外部表，对外提供查询服务。
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优势：
- 低延时：Paimon 支持分钟级的数据更新，显著降低传统离线数仓的延迟。
- 低成本：无需覆写分区即可直接接受变更数据，降低了存储和计算成本。
- 统一模型：ODS、DWD 和 DWS 层数据统一存储在 Paimon 中，简化了架构。
2. 实时数仓方案
适用场景：需要对轨迹数据进行实时统计、分析和监控的场景。
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核心组件：
- Flink CDC：捕获轨迹数据源的变更。
- Hologres：作为实时数仓，支持高并发的实时写入和查询。
- Kafka：作为消息队列，缓存轨迹数据的变更日志。
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实现步骤：
- 使用 Flink CDC 捕获轨迹数据源的变更日志，并将数据写入 Kafka。
- 配置 Flink 流式作业，从 Kafka 消费数据并写入 Hologres。
- 在 Hologres 中构建多维分析模型，支持实时查询和报表展示。
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优势：
- 实时性强：Hologres 提供亚秒级的查询响应，适合实时监控和分析。
- 扩展灵活：支持横向扩展，能够应对大规模轨迹数据的处理需求。
- 生态丰富：无缝对接主流开源大数据生态，便于集成和扩展。
3. 分布式表格存储方案
适用场景：需要对轨迹数据进行高效存储和快速查询的场景。
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核心组件：
- Flink CDC：捕获轨迹数据源的变更。
- 表格存储（Tablestore）：作为分布式存储系统，支持海量结构化数据的存储和查询。
- 多元索引：为轨迹数据创建全文检索、前缀查询、模糊查询等索引。
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实现步骤：
- 使用 Flink CDC 捕获轨迹数据源的变更日志。
- 将数据实时写入表格存储中，并为关键字段创建多元索引。
- 基于表格存储的 SQL 查询功能或多元索引，进行数据分析和查询。
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优势：
- 高性能：支持 PB 级存储、千万 TPS 和毫秒级延迟。
- 灵活性：支持多种复杂查询和统计聚合操作。
- 易用性：通过 SQL 或 API 即可完成数据查询和分析。
4. Kafka + 流式处理方案
适用场景：需要对轨迹数据进行实时消费和分发的场景。
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核心组件：
- Flink CDC：捕获轨迹数据源的变更。
- Kafka：作为消息队列，缓存轨迹数据的变更日志。
- Flink 流式作业：对 Kafka 中的数据进行实时处理和分发。
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实现步骤：
- 使用 Flink CDC 捕获轨迹数据源的变更日志，并将数据写入 Kafka。
- 配置 Flink 流式作业，从 Kafka 消费数据并进行清洗、转换和分发。
- 将处理后的数据写入下游存储系统（如 Hologres、Paimon 或表格存储）。
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优势：
- 高吞吐：Kafka 能够高效处理大规模的轨迹数据。
- 解耦性强：通过 Kafka 解耦数据生产和消费，提高系统的灵活性。
- 实时性好：支持流式处理，确保数据的实时性和一致性。
重要提醒
- 数据一致性：Flink CDC 提供全量和增量一体化同步方案，确保数据的一致性和完整性。
- 存储选型：根据业务需求选择合适的存储方案，例如数据湖（Paimon）、实时数仓（Hologres）或分布式表格存储（Tablestore）。
- 版本限制：确保使用的 Flink 版本支持目标存储方案，例如实时计算引擎 VVR 8.0.9 及以上版本支持流式湖仓方案。
以上是常见的 Flink CDC 轨迹上传和存储方案，您可以根据具体的业务需求和技术栈选择合适的实现方式。
