Flink CDC有什么实时数仓开发规范之类的文档推荐一下？

Apache Flink官方提供了一些关于实时数仓开发的规范和最佳实践，以下是一些推荐的文档：

1. 《Apache Flink: Streaming Verarbeitung mit Java, Scala und Python》：这本书详细介绍了如何使用Flink进行实时数据处理，包括如何设计和实现实时数仓。

2. 《Flink SQL权威指南》：这份文档详细介绍了如何使用Flink SQL进行实时数据处理，包括如何定义和操作表，以及如何使用SQL进行复杂的查询和转换。

3. 《Apache Flink: Stream Processing in Action》：这本书详细介绍了如何使用Flink进行实时数据处理，包括如何设计和实现实时数仓。

4. 《Apache Flink: Stateful Streaming with Apache Flink》：这份文档详细介绍了如何使用Flink进行状态化的实时数据处理，包括如何在实时数仓中使用状态。

5. 《Apache Flink: Event-driven Programming with Apache Flink》：这份文档详细介绍了如何使用Flink进行事件驱动的实时数据处理，包括如何在实时数仓中使用事件驱动编程。

以上这些文档都是英文的，如果你对中文文档有更强的需求，可以考虑阅读由阿里巴巴开源的《Flink核心技术与实战》一书。

Apache Flink是一个开源流处理框架，它的CDC(Change Data Capture)组件可以实现从关系型数据库中实时捕获数据变更，并将这些变化的数据实时传输到其他数据系统，例如Kafka、Elasticsearch、HBase等。没有专门针对Flink CDC实时数仓开发规范的官方文档，但有一些博客文章和社区讨论可以参考，其中涉及到了一些实用的技巧和最佳实践。以下是一些相关的资源：

• 博客：《Flink CDC实现Oracle数据实时更新到Kudu》https://www.jianshu.com/p/9f11d2b6c50a
• 社区讨论：https://github.com/apache/flink/issues?q=is%3Aissue+closing+is%3Aclosed+cdc

基于Flink+Hologres搭建实时数仓https://help.aliyun.com/zh/flink/use-cases/build-real-time-data-warehouse-based-on-flink-hologres?spm=a2c4g.11186623.0.i187

本文为您介绍如何通过实时计算Flink版和实时数仓Hologres搭建实时数仓。

背景信息
随着社会数字化发展，企业对数据时效性的需求越来越强烈。除传统的面向海量数据加工场景设计的离线场景外，大量业务需要解决面向实时加工、实时存储、实时分析的实时场景问题。传统离线数仓搭建的方法论比较明确，通过定时调度实现数仓分层（ODS->DWD->DWS->ADS）；但对于实时数仓的搭建，目前缺乏明确的方法体系。基于Streaming Warehouse理念，实现数仓分层之间实时数据的高效流动，可以解决实时数仓分层问题。

方案架构
实时计算Flink版是强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据高效处理。Hologres是一站式实时数仓，支持数据实时写入与更新，实时数据写入即可查。Hologres与Flink深度集成，能够提供一体化的实时数仓联合解决方案。本文基于Flink+Hologres搭建实时数仓的方案架构如下：

Flink将数据源写入Hologres，形成ODS层。

Flink订阅ODS层的Binlog进行加工，形成DWD层再次写入Hologres。

Flink订阅DWD层的Binlog，通过计算形成DWS层，再次写入Hologres。

最后由Hologres对外提供应用查询。