基于AnalyticDB构建企业实时数仓

阿里巴巴高级产品专家缪长风（刘林豆）在2018云栖大会·上海峰会中分享的《基于AnalyticDB构建企业实时数仓》主题，虽然直接参考资料未包含该演讲的具体内容，但可以借鉴知识库中关于使用Flink+Hologres搭建实时数仓的流程来理解构建实时数仓的核心步骤与技术要点。以下是对实时数仓构建关键环节的概述和操作指导：

实时数仓构建流程

1. 构建ODS层（Operational Data Store）

• 目标：实现业务数据库实时数据入仓。
• 操作：
  • 创建CDAS作业：利用Catalog的CREATE DATABASE AS (CDAS)功能一次性建立ODS层，确保所有表开启binlog以捕获变更数据。
  • 配置同步：在实时计算控制台新建SQL流作业，编写SQL指令指定源数据库和目标Hologres表，并部署启动作业完成数据同步。

2. 构建DWD层（Data Warehouse Detail）

• 目标：生成实时主题宽表，支持后续分析。
• 操作：
  • 使用SQL查询从ODS层抽取数据，进行JOIN操作生成宽表（如订单与商品目录信息合并），并插入到DWD层对应的表中。

3. 构建DWS层（Data Warehouse Summary）

• 目标：实时指标计算，为决策提供聚合数据。
• 操作：
  • 创建聚合表：在Hologres中通过Flink Catalog功能创建DWS层所需的聚合表，定义所需维度和度量。
  • 实施聚合计算：开发Flink SQL流作业，消费DWD层宽表数据，执行聚合操作后写入DWS层表中，如用户维度和商户维度的支付总额统计。

技术与工具亮点

• Apache Flink：作为流处理引擎，负责数据的实时计算与处理。
• Hologres：提供高性能的实时分析能力，支持Binlog订阅，适配全增量数据同步，且能直接作为Flink的Sink存储结果。
• Catalog集成：简化了数据源与计算结果的管理，便于跨系统数据流动与统一视图。

注意事项

• 性能监控：实时关注作业运行状态，优化资源分配与作业参数。
• 数据质量：定期检查数据同步完整性与准确性，确保分析结果可靠。
• 成本控制：合理规划表结构与分区策略，避免不必要的存储与计算开销。

尽管上述内容基于Flink+Hologres的实践，但构建实时数仓的核心思路和技术挑战与缪长风分享的基于AnalyticDB的主题相呼应，均强调了实时性、数据整合、以及高效分析的重要性。