Flink驱动的电商实时数仓DWD层数据准备详解（V2.0）

本资源是关于大数据技术的深入解析，特别关注于实时数仓架构中的DWD层数据准备，由尚硅谷大数据研发部提供，版本为V2.0。实时数仓是大数据系统中的一个重要组成部分，旨在通过分层处理来提高数据计算效率和复用性。主要涉及以下几个关键环节： 1. **需求分析与实现思路**： - **ODS层（原始数据层）**：ODS层通常接收来自日志服务器的日志和业务数据，如用户行为日志，这些数据未经清洗和转换，直接保存在Kafka中。Flink CDC工具用于从ODS层实时抽取变化数据。 - **DWD层（明细数据层）**：这一层的主要功能是对ODS层的数据进行初步处理，例如按照数据对象（如订单、页面访问等）进行分类和分流，使用Flink进行计算并写入Kafka，以供后续层次使用。 - **DWM层（维度数据层）**：对DWD层的部分数据对象进行进一步加工，比如独立访问、跳出行为，仍然是明细数据形式，存储在Kafka中。 2. **数据处理流程**： - **环境搭建**：首先需要构建一个名为gmall2021-realtime的工程，并设置合理的包结构，包括`app`模块用于存放Flink任务和`bean`模块用于定义数据对象。 - **功能实现**： - **功能1：环境搭建** - 包括工程创建和包结构设计，确保数据处理任务可以在统一的环境中运行。 - **功能2：计算用户行为日志DWD层** - 通过Flink处理用户行为数据，将其转换为适合后续分析的格式。 - **功能3：计算业务数据DWD层** - 对业务数据进行类似的操作，同样使用Flink进行实时处理。 3. **存储介质**： - ODS层使用Kafka存储原始日志和业务数据； - DWD层和DWM层继续使用Kafka作为中间层； - DIM层采用HBase存储维度数据，提供高效的数据存储和查询； - 最终的汇总和分析层（DWS）则使用ClickHouse，支持轻度聚合和可视化展示。 4. **技术工具**： - Flink作为流处理引擎，负责实时数据的处理和转换； - SQL（如ClickHouse的SQL）用于DWS层的筛选、聚合和可视化操作。 通过这个V2.0版本的文档，读者可以学习如何基于Flink构建实时数仓的DWD层，了解每一步的具体实施方法和所使用的工具，这对于理解和实践大数据处理工作具有很高的价值。