基于flink的严选实时数仓实践

随着互联网时代的到来，数据的价值得到了极大的提升。而为了能够更好地利用数据，实时数仓成为了众多企业所钟爱的一种数据架构。而阿里巴巴的严选平台，就是基于flink的实时数仓的典范。

严选平台的实时数仓主要架构为3层：数据采集层、实时计算层和数据归档层。其中数据采集层负责实时采集业务数据，实时计算层则是通过flink技术支持的流式计算引擎来进行实时数据处理，数据归档层则是将计算好的数据进行存储和归档。

在实际实践中，严选平台的实时数仓除了采用flink的流式计算引擎，还采用了阿里巴巴自研的Oceanus和Tddl技术来提高数据处理的效率和精度。同时，为了解决实时数据处理产生的数据倾斜问题，严选平台还引入了自适应负载均衡算法来实现数据均衡分配，从而提高系统的稳定性和处理速度。

严选平台的实时数仓对数据的处理效率和精度要求非常高，这对于flink技术的运用提出了更高的挑战。为此，严选平台在技术实践中也采用了多种技术手段来提高flink的优化度和吞吐量，例如数据分片、数据缓存、数据压缩等。

总之，基于flink的严选实时数仓实践，不仅提高了精度和效率，而且转化了数据的价值，促进了企业的快速发展。未来也将有越来越多的企业应用这种数据架构，以期望在竞争激烈的市场环境中获取更大的竞争优势。

相关问题

clickhosue flink构建实时数仓实践

clickhouse和flink是当前比较流行的大数据实时计算和存储技术，它们都具有高性能和可伸缩性，适合构建实时数仓。clickhouse是一个列式存储的分布式数据库管理系统，能够快速存储和查询海量数据。而flink是一个实时流处理框架，支持事件驱动的、精确一次的数据处理。

在构建实时数仓的过程中，首先需要在clickhouse中设计数据表模型，将需要处理的数据导入clickhouse中进行存储。然后使用flink进行实时数据处理，可以通过flink提供的数据源和sink对接clickhouse，实现数据的输入和输出。同时，flink提供了丰富的API和函数库，可以进行实时的数据转换、计算和分析。

通过clickhouse和flink的结合，可以实现实时数仓的构建和运行。在实际应用中，可以将用户行为数据、业务系统数据等实时导入clickhouse中，然后利用flink进行实时聚合、统计和分析，生成实时报表、监控指标等。同时，clickhouse的优秀查询性能也可以满足对实时数据的快速查询需求。

总的来说，clickhouse和flink的结合能够帮助企业构建高性能、实时的数据仓库，满足大数据应用对于实时数据处理和分析的需求。在实际实践中，可以根据具体业务场景和数据规模进行定制化的开发和优化，从而更好地发挥这两种技术的优势。

flink mysql实时数仓

Flink MySQL实时数仓是指使用Flink作为数据处理引擎，将实时数据从MySQL数据库中读取、清洗、计算，并将结果写入到MySQL数据库中的一种架构。这种架构通常由多个Flink作业和多张Iceberg表组成。Iceberg负责数据的存储，而Flink负责数据的清洗和流转。在这个架构中，Flink起到了关键的作用，保证了数据的实时性和稳定性。在一个Flink流式作业中，数据会经过读取、计算和写入的过程。然而，在实际场景中，我们发现数据的读取效率较低，严重影响了作业的吞吐量。因此，后续的优化工作主要集中在读取部分。\[3\]为了保证数据的准确性，我们可以采用两种时间结合的方案。在每天的0点到0点5分时间段，采用EventTime时间处理，尽可能保证延迟数据不出现跨天的问题。其他时间段则采用ProcessingTime时间处理，以保证数据的多次计算结果一致。\[1\]此外，我们还可以根据自己的去重方案设计时间戳，比如使用动态时间戳，如'20200601'或'2020060112'。通过使用ValueState<Boolean>，我们可以判断distinctKey是否存在，从而判断是否为重复日志。同时，我们可以设置状态的过期时间为24小时，以确保及时清理过期的状态。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于Flink构建实时数仓实践](https://blog.csdn.net/w397090770/article/details/112256003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [小米基于 Flink 的实时数仓建设实践](https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/130998557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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