flink构建实时数仓代码

Flink是一个开源的流处理框架，可以帮助我们构建实时数仓。下面是一个简单的实时数仓代码示例。

首先，我们需要定义输入数据源。可以从Kafka、File、Socket等各种来源获取数据。例如，我们可以通过以下代码从Kafka获取数据：

DataStream<String> inputDataStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topicName", new SimpleStringSchema(), kafkaProps));

接下来，我们可以对数据进行转换和处理。例如，我们可以使用Flink提供的各种操作符对数据进行过滤、映射、聚合等操作。例如，以下代码通过flatMap操作符将输入数据按空格拆分成单词：

DataStream<String> wordDataStream = inputDataStream.flatMap((value, out) -> {
  for (String word : value.split(" ")) {
    out.collect(word);
  }
});

然后，我们可以将处理后的数据写入输出目的地。例如，我们可以使用Flink提供的各种Sink将数据写入Kafka、数据库或文件等。以下代码将单词数据写入Kafka：

wordDataStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>("outputTopicName", new SimpleStringSchema(), kafkaProps));

最后，我们需要设置Flink作业的执行配置和执行环境，并启动作业。

env.setParallelism(1);
env.execute("Real-time Data Warehouse Job");

以上代码只是一个简单的实时数仓构建代码示例。实际的实时数仓构建过程可能更加复杂，需要根据具体业务需求进行设计和实现。同时，还可以结合其他工具和框架，如Hadoop、Hive、HBase等来构建更完整的实时数仓解决方案。