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BIGO 大数据平台如何基于 Flink + ClickHouse 建设实时数仓？
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按照传统数据仓库的数据分层方法，将数据划分成 ODS、DWD、DWS、ADS 等四层数据： • ODS 层：基于用户的行为日志，业务日志等作为原始数据，存放于 Kafka/Pulsar 等消息队列中；
• DWD 层：这部分数据根据用户的 UserId 经过 Flink 任务进行聚合后，形成不同用户的行为明细数据，保存到 Kafka/Pulsar 中；
• DWS 层：用户行为明细的 Kafka 流表与用户 Hive/MySQL 维表进行流维表 JOIN，然后将 JOIN 之后产生的多维明细数据输出到 ClickHouse 表中；
• ADS 层：针对 ClickHouse 中多维明细数据按照不同维度进行汇总，然后应用于不同的业务中。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集（2022版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
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