Flink 中现在实时数仓一般是怎么做的啊？

在Flink中构建实时数据仓库一般可以采用以下步骤：

1. 确定数据源：实时数据源可以是多种形式的数据，例如Kafka、Flume、Logstash等。需要根据业务需求选择合适的数据源。

2. 数据采集和清洗：通过Flink提供的DataStream API或Table API从数据源中读取数据，并对数据进行清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。

3. 数据存储：将处理后的数据存储到目标系统中，例如HBase、Cassandra、Redis等。可以使用Flink提供的Sink API来将数据写入目标系统。

4. 实时计算和分析：通过Flink的流式计算和批处理功能，对实时数据进行计算和分析。可以采用SQL、机器学习、图形化界面等方式进行数据分析和可视化。

5. 监控和维护：实时数据仓库需要不断地监控和维护，确保数据的准确性和稳定性。可以使用Flink提供的监控和报警功能来实现自动化运维。