Flink驱动的实时数据仓库实战与挑战

"基于Flink的实时数据仓库实践分享深入探讨了严选电商在17年下半年开始实施的实时数仓项目。该项目背景具有三个关键特性：一是业务链路长且快速变化，作为ODM电商，严选涉及商品采购、生产、仓储和销售等多个环节，导致数据域广泛；二是实时数据需求增长，业务决策和用户互动活动都依赖于即时数据，优先选择实时解决方案；三是对数据质量的高标准，因为数据直接关系到业务效果和用户体验。 项目的设计目标强调了灵活性、高效开发和高数据质量。设计上，采用了Flink实时计算引擎作为核心，构建了一个包含接入层、计算层、存储层和服务层的多层架构。接入层负责收集来自各业务系统的数据，并将其放入消息队列，确保实时和离线数据来源的一致性。计算层利用Flink进行数据加工处理，根据不同应用场景选择合适的存储介质，如Kafka用于数据流处理，而不同的存储介质则服务于不同的业务场景。 Flink和Kafka的交互使得数据处理分层明显，计算引擎从Kafka获取数据后进行加工并返回Kafka，进一步提升效率。存储层中的数据通过统一查询服务和指标管理系统进行管理和访问，前者为业务方提供数据接口，后者负责数据指标的定义和维护。这些数据最终应用于不同的数据应用，如正式产品或业务系统。 整个设计过程借鉴了离线数仓和业界的最佳实践，将数据划分为ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）和DIM（维度数据层），确保数据的结构化和一致性。通过这种方式，严选实现了实时数据仓库的高效处理，满足了快速变化的业务需求和高质量数据标准，推动了电商业务的发展和优化。"