【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现1

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现1

文章目录


一、前言


二、实时数仓概述

2.1 实时数仓产生背景

2.2 离线数仓架构

2.3 实时数仓产生背景

2.4 实时数仓架构 - Lambda架构

2.5 实时数仓架构 - kappa架构

2.6 实时数仓架构 - 实时OLAP架构

2.7 离线数仓 vs. 实时数仓


三、基于Flink实线典型场景

3.1 维表join - 预加载维表

3.2 维表join - 预加载维表

3.3 维表join - 热存储关联

3.4 维表join - 广播维表

3.5 维表join - Temporal table function join

3.6 双流join - 离线join vs. 实时join


一、前言


本文是学习Flink中文社区实时数仓篇的总结,课程地址 https://www.bilibili.com/video/av92215954/


讲师:讲师:买蓉(美团点评 高级技术专家)。


二、实时数仓概述


2.1 实时数仓产生背景

20200714112251717.png


2.2 离线数仓架构

20200714112528189.png


2.3 实时数仓产生背景

20200714140409848.png


2.4 实时数仓架构 - Lambda架构

20200714140557165.png


资源和运维成本较高,所以发展为kappa架构


2.5 实时数仓架构 - kappa架构

20200714140810623.png


2.6 实时数仓架构 - 实时OLAP架构

20200714140920251.png

20200714141025147.png


2.7 离线数仓 vs. 实时数仓

20200714141128231.png



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