Flink与Hologres：构建企业级实时数仓的高效实践与阿里巴巴新趋势

本文档深入探讨了如何利用Apache Flink与阿里云Hologres构建企业级一站式实时数仓系统，由余文兵在2022年9月15日分享。主要内容包括： 1. **一站式实时数仓的演进**：阐述了大数据计算从规模化向实时化的转变，强调了实时大数据在春晚直播、双11交易监控、城市交通管理、金融风控以及个性化推荐等场景中的重要性。 2. **实时数仓解决方案**：介绍了实时数仓面临的挑战，如架构复杂、数据同步难题、资源消耗大、数据孤岛以及人才短缺等问题。随着数据湖的发展，这些挑战愈发突出。 3. **Lambda架构与KV存储的比较**：对比了Lambda架构（适用于批处理）和基于Flink与Hologres的实时数仓架构，后者提供了实时明细数据处理和自由查询的能力，以及预计算的优势。 4. **实时大数据的最佳实践**：提出了Flink+Hologres的组合，强调了实时写入、数据治理、低代码开发以及业务自助的重要性。Flink提供了流处理能力，而Hologres提供了高效的数据存储和查询性能。 5. **实时数仓的应用场景**：涵盖了实时报表、精细化运营、监控和风控、实时推荐等多个方面，强调了实时数仓在ToB和ToC业务中的广泛应用，如智能客服、无人车和物流配送等。 6. **实时数仓新趋势**：阿里巴巴的实践展示了实时数仓如何走向在线化，实现分析服务一体化，支持OLAP分析、线上服务和离线加速，同时提供统一接口如 Reports、Dashboards、API 和 Applications，以满足业务敏捷响应的需求。 7. **技术选型与比较**：文中提到了其他技术如Kafka、Presto、ClickHouse、HBase、Redis、MaxCompute等，并强调了Flink与Hologres的适用性和优势，如易于学习、标准SQL支持和工具集成。 总结来说，该文档是一份关于如何利用Flink和Hologres打造高效、灵活且敏捷的企业级实时数仓的实用指南，强调了实时数据处理在现代业务中的核心地位，并提供了关键技术和架构设计的深度剖析。