Flink实时数仓在现有资源的情况下最好建在哪里？

1. 实时数仓在现有资源的情况下最好建在Flink上。因为Flink是一个分布式流处理框架，可以实时处理数据并支持状态管理，非常适合用于构建实时数仓。

2. D表的数据可以通过以下步骤实现一直实时变化更新：

   • 首先，将RDS中的A、B、C三个表的数据通过Flink CDC（Change Data Capture）实时捕获到Flink中。
   • 然后，在Flink中对A、B、C三个表的数据进行实时的聚合和计算，得到欠费统计结果。
   • 最后，将欠费统计结果写入到实时数仓中的D表中。

具体实现可以参考以下代码示例：

// 创建Flink执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 创建Flink CDC源表
TableSource<Row> sourceA = CdcKafkaSource.builder()
        .setBootstrapServers("kafka:9092")
        .setTopic("rds_a_table")
        .setStartupOptions(StartupOptions.earliest())
        .setGroupId("flink_cdc")
        .build();

TableSource<Row> sourceB = CdcKafkaSource.builder()
        .setBootstrapServers("kafka:9092")
        .setTopic("rds_b_table")
        .setStartupOptions(StartupOptions.earliest())
        .setGroupId("flink_cdc")
        .build();

TableSource<Row> sourceC = CdcKafkaSource.builder()
        .setBootstrapServers("kafka:9092")
        .setTopic("rds_c_table")
        .setStartupOptions(StartupOptions.earliest())
        .setGroupId("flink_cdc")
        .build();

// 注册源表
tEnv.registerTableSource("sourceA", sourceA);
tEnv.registerTableSource("sourceB", sourceB);
tEnv.registerTableSource("sourceC", sourceC);

// 定义SQL查询语句
String query = "SELECT ... FROM sourceA, sourceB, sourceC WHERE ...";

// 执行SQL查询并将结果写入到D表中
TableResult result = tEnv.executeSql(query);
result.print();

// 启动Flink作业
env.execute("Flink CDC Job");

注意：以上代码仅为示例，实际实现时需要根据具体的业务需求和数据模型进行调整。

RDS -> Flink CDC -> RDS/ES.
--此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”

针对您的问题，我给出以下建议：

1. 实时数仓的建立位置：

   • 如果您已经拥有Kafka作为消息队列服务，那么将实时数仓建立在Kafka上是一个不错的选择。Kafka具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，非常适合用于实时数据处理和流式计算。您可以使用Flink与Kafka集成来实现实时欠费统计，并将结果写入到D表中。

2. D表数据的实时更新：

   • 要实现D表数据的实时更新，您可以使用Flink的DataStream API或Table API来处理RDS中的A、B、C三个表的数据。首先，通过Flink CDC（Change Data Capture）功能来捕获RDS中A、B、C三个表的变化事件。然后，在Flink作业中进行实时的欠费统计计算，并将结果写入到D表中。
   • 为了确保D表数据的实时更新，您可以设置Flink作业的checkpoint机制，以便在发生故障时能够从最近的checkpoint恢复状态。此外，还可以根据业务需求设置合适的窗口大小和滑动间隔，以控制数据更新的频率。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Flink CDC和DataStream API来实现实时欠费统计并写入D表：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;
import org.apache.flink.table.api.Schema;

public class RealTimeArrearsStatistics {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

        // 注册RDS中的A、B、C三个表为Flink表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE A (id INT, amount DOUBLE) WITH (...)"); // 替换为实际的表定义和连接器配置
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE B (id INT, amount DOUBLE) WITH (...)"); // 替换为实际的表定义和连接器配置
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE C (id INT, amount DOUBLE) WITH (...)"); // 替换为实际的表定义和连接器配置

        // 创建D表的schema
        Schema dTableSchema = new Schema()
                .field("id", DataTypes.INT())
                .field("arrears", DataTypes.DOUBLE());

        // 创建D表
        tableEnv.createTemporaryView("D", dTableSchema);

        // 实时欠费统计逻辑
        tableEnv.executeSql("INSERT INTO D " +
                "SELECT id, SUM(amount) as arrears " +
                "FROM (SELECT id, amount FROM A UNION ALL SELECT id, amount FROM B UNION ALL SELECT id, amount FROM C) " +
                "GROUP BY id");

        // 启动Flink作业
        env.execute("Real-time Arrears Statistics");
    }
}

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据实际情况进行适当的修改和调整。另外，还需要根据您的具体环境和需求配置Flink和Kafka的相关参数和连接器。