以GitHub公开事件数据为例，通过使用Flink、Hologres构建实时数仓，实现海量数据实时分析
搭建实时数仓时，Flink可对待处理数据进行实时清洗，完成后Hologres可直接读取Flink中的数据，示例架构如图所示。
一、实践步骤
1、创建专有网络VPC和交换机
登录专有网络管理控制台，单击专有网络。
在创建专有网络页⾯，根据下方参数说明配置1个专有网络（VPC）和2台交换机，然后单击确定。
2、创建实时数仓Hologres
在实例列表页面，等待运行状态变为运行正常，即可正常使用。
3、创建对象存储OSS
登录对象存储OSS控制台，单击Bucket列表。
4、创建实时计算Flink
先领取资源抵扣包。
购买Flink实例
在实时计算控制台Flink全托管页签，刷新页面查看工作空间状态，当工作空间状态为运行中时，即可进入下一步。
5、创建Hologres内部表
1、在实例详情页面，单击登录实例，进入HoloWeb
2、在元数据管理页签，单击新建库
3、在SQL编辑器页面，单击左上⻆的image图标，新建SQL查询。
6、通过Flink实时写入数据至Hologres
1、选择运维中心 > Session管理。在Session集群页面，单击创建Session集群。
2、在集群总览页签，当Session集群状态（页面上方集群名称旁边）从启动中变为运行中。
3、创建SQL作业。在左侧导航栏，选择数据开发 > ETL
4、在作业页面右上角，单击部署。
5、在作业运维页面，单击目标作业右侧操作列下的启动。
状态变为运行中时，表示您成功启动作业。
7、查询实时数据
1、切换至Hologres的SQL编辑器页签。
2、在Hologres中通过内部表查询今日最活跃项目。
在临时Query查询页签，执行如下命令，查询今日最活跃项目。
SELECT
repo_name,
COUNT(*) AS events
FROM
hologres_dataset_github_event.hologres_github_event
WHERE
created_at >= CURRENT_DATE
GROUP BY
repo_name
ORDER BY
events DESC
LIMIT 5;
AI 代码解读
8、清理资源
1、登录实时计算控制台。
在页面顶部菜单栏中，地域切换至华东2（上海），然后选择目标工作空间右侧操作列下的更多 > 释放资源。
2、登录Hologres控制台。
在页面右上角，地域切换至华东2（上海），然后在左侧导航栏中，单击实例列表。
3、登录对象存储OSS控制台。删除Bucket。
4、登录AccessKey管理。删除阿里云AccessKey。先禁用再删除。
5、登录专有网络，删除VPC及交换机。先删除交换机再删除VPC。
二、实践总结
在通过Flink和Hologres构建实时数仓，并实现海量数据实时分析的场景下，针对以下几个方面：
1、 数据开发运维体验：
- 实时数据清洗：Flink能够对待处理的GitHub事件数据进行实时清洗，确保数据的准确性和一致性。
- 高效数据读取：Hologres能够直接读取Flink中的数据，无需额外的数据转换或传输步骤，从而提高了数据处理效率。
- 易于维护和扩展：基于Flink和Hologres的解决方案易于维护和扩展，可以随着数据量的增长和业务需求的变化进行灵活调整。
2、成本与收益
1） 成本：
- 硬件成本：由于Flink版是全托管产品，因此无需担心硬件采购和维护成本。
- 运维成本：全托管服务降低了运维成本，因为阿里云会负责产品的运维和升级工作。
- 学习成本：对于熟悉Flink和Hologres的开发人员来说，学习成本相对较低。但对于新手来说，可能需要一定的时间来熟悉和掌握这些工具。
2） 收益：
- 提高数据处理效率：实时计算Flink版能够显著提高数据处理效率，确保数据的实时性和准确性。
- 降低延迟：通过实时数仓的搭建，可以显著降低数据处理的延迟，从而更快地响应业务需求。
- 提升业务决策能力：基于实时数据的分析能够为企业提供更准确的业务洞察和决策支持。
3、产品改进与功能拓展
- 支持更多数据源：推出Flink对更多数据源的支持，以满足不同业务场景的需求。
- 增强可视化能力：可以开发更加直观和易用的可视化工具，帮助用户更好地理解数据和分析结果，无须使用第三方工具来展示。
4、与其他产品的联动组合
- 与Kafka等消息队列产品联动：可以将Kafka作为数据源的入口，通过Flink实时处理数据后写入Hologres进行存储和分析。
- 与机器学习平台/大模型联动：可以将Flink处理后的数据输入到机器学习平台/大模型中进行训练和预测，以实现更加智能化的业务决策。
