如何用flink 来做实时数仓 这个ck是不是要设置的很小才行？

Flink是一个强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据的高效处理。在构建实时数仓时，Flink可以与多种数据存储解决方案进行集成，例如Hologres。Hologres是一站式实时数仓，支持数据实时写入与更新，使得实时数据写入后即可被查询。

关于CK（Checkpoint）的设置，确实对于实时数仓的性能和稳定性至关重要。CK的主要作用是在发生故障时恢复状态，但过小的CK可能会导致状态恢复时间过长，从而影响整体的数据处理效率。因此，选择适当的CK策略和大小是确保系统稳定运行的关键。

常见的实时数仓架构中，有一种是Lambda架构，它存在离线和实时两条链路。此外，尚硅谷的Flink实时数仓2.0项目中也涉及到CK的设置和集群的打包开启等操作。

Flink是一种流处理框架，非常适合做实时数据仓库。它可以处理大量的实时数据，并且可以很容易地与Hadoop和Spark等大数据技术集成。

对于Checkpoint，它的主要作用是保证Flink任务在处理过程中的一致性。如果在处理过程中出现故障，Checkpoint可以帮助Flink恢复任务状态，从而保证数据的完整性。

Checkpoint的频率并不是越小越好。过小的Checkpoint频率可能会导致Flink任务在处理过程中的数据丢失，而过大的Checkpoint频率又可能会浪费大量的内存和CPU资源。因此，你需要根据你的具体需求和资源情况来合理地设置Checkpoint的频率。

一般来说，如果你需要处理的实时数据量非常大，或者你的任务比较复杂，那么你应该设置较小的Checkpoint频率，以保证数据的一致性。相反，如果你的数据量不大，或者你的任务比较简单，那么你可以设置较大的Checkpoint频率，以减少资源消耗。

具体的Checkpoint频率设置，你可以通过修改Flink的配置文件或者在代码中直接设置来实现。例如，你可以在Flink的配置文件中设置execution.checkpointing.interval参数来控制Checkpoint的频率。

使用 Apache Flink 构建实时数仓是可行的。Flink 是一个开源的流处理框架，具有低延迟、高吞吐量和容错性等特点，非常适合处理实时数据。

在 Flink 中，可以使用 Apache Kafka 作为数据源，通过 Flink 的 DataStream API 或 Table API 对数据进行实时处理和转换，并将结果存储到适当的数据存储中，例如 Apache Hadoop HDFS、Apache Hive、Elasticsearch 等。

关于 Checkpoint（CK），它是 Flink 提供的一种容错机制，用于保证应用程序在发生故障时能够恢复到之前的状态。Checkpoint 可以将应用程序的状态信息定期保存到持久化存储中，以便在发生故障时进行恢复。Checkpoint 的大小设置需要根据具体情况进行考虑，不一定要设置得很小。

设置 Checkpoint 的大小应该综合考虑以下因素：

1. 数据量：如果数据量较大，可以适当增大 Checkpoint 的大小，以减少频繁的 Checkpoint 操作对系统性能的影响。

2. 容错需求：如果对数据的容错要求较高，可以适当减小 Checkpoint 的大小，以便更频繁地保存应用程序的状态，从而减少数据丢失的可能性。

3. 存储成本：较小的 Checkpoint 大小可以减少存储成本，但也需要考虑到恢复时可能需要较长的时间来读取和加载大量的 Checkpoint 数据。

checkpoint 是容错用的 https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/build-real-time-data-warehouse-based-on-flink-hologres?spm=a2c4g.11186623.0.0.4c6b42299N8Nxj 实时数仓可以参考官网/开发者社区的最佳实践。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

实时数仓是一个实时处理和存储大量数据的系统，通常用于支持实时决策和分析。在Flink中，你可以使用实时流处理和批处理技术来构建实时数仓。
在Flink中，你可以使用窗口操作来实现实时数仓的滑动窗口处理。窗口操作允许你将数据分组并进行聚合，以便在窗口结束时生成结果。窗口操作的大小可以是固定大小或可变大小，这取决于你的具体需求。
对于实时数仓，你通常需要选择一个较小的窗口大小，以便在较短的时间内生成结果。这是因为实时数仓通常需要在几秒钟或几分钟内生成结果，以便用户可以立即看到结果。如果你选择的窗口大小太大，那么可能需要等待更长的时间才能生成结果。
但是，窗口大小的选择也取决于你的具体需求和数据特性。如果数据的事件频率很低，那么你可能可以选择较大的窗口大小。如果数据的事件频率很高，那么你可能需要选择较小的窗口大小。
在选择窗口大小时，你还需要考虑数据的实时性和准确性。如果数据的实时性非常重要，那么你可能需要选择较小的窗口大小。如果数据的准确性非常重要，那么你可能需要选择较大的窗口大小。
总的来说，窗口大小的选择需要根据你的具体需求和数据特性来决定。在实际使用中，你可能需要进行一些实验和测试，以找到最适合你的窗口大小。