实时数仓实战：Amazon Redshift与Flink在大数据存储中的架构构建

本篇文档深入探讨了大数据存储及分层实践中的关键环节——实时数仓的场景剖析与架构搭建。首先，提到了亚马逊的Serverless技术在实时数据处理中的应用，如Amazon MSK（托管的Kafka服务），它简化了数据实时传输过程，同时指出RDS（关系型数据库服务）通过Change Data Capture (CDC)工具将数据变更日志实时推送到Kafka，如Flink CDC，以实现高效数据流转。 在实时处理层，Flink被用来消费Kafka的数据，并将其写入存储层，如Hudi或Iceberg。这两种选择都倾向于利用S3（对象存储）进行存算分离，以支持多层OLAP查询。此外，文档还提到了Amazon EMR，作为Hadoop生态系统的服务，为实时湖仓提供弹性的计算能力，确保数据处理的灵活性和扩展性。 数仓架构方面，文章关注了实时计算的轻量化选项，比如Amazon Analytics Serverless，这是一种无服务器服务，旨在降低实时分析的资源开销。同时，文中提及了数据湖（Datalake）的重要性，以及通过JDBC/ODBC接口、Data API进行数据访问的灵活性。对于传统的查询服务，如Redshift，它是Amazon云原生的高性能数仓，适合大规模数据分析。 在计算资源管理上，文档强调了集群架构的动态扩展，包括Leader Node和Compute Nodes，特别是Amazon Nitro Compute提供高性能计算能力。此外，还涉及了Amazon SageMaker用于机器学习任务，以及Redshift的Managed Storage和AQUA等高级功能，这些都能提升数据处理的性能和效率。 为了支持数据共享和自动伸缩，文档介绍了Data sharing clusters和Auto-scaling clusters的概念，以及Amazon S3的全球缓存（Global Cache）功能。此外，还提到了诸如Incremental Materialized Views（增量视图）和QueryLiveData这样的高级查询优化技术，以及Compilation Service等工具，以提高查询性能。 最后，文章简要触及了Parallelexecution节点和Amazon设计的处理器节点，如Spectrum Node，这些技术用于处理复杂的并行计算任务，以及Amazon-designed processor Node，进一步增强了实时数仓的处理能力。 本文提供了实时数仓构建的关键要素，从数据流到存储选择，再到计算资源管理和优化策略，涵盖了从数据收集、实时处理到高级分析的全过程，为构建高效、灵活的大数据处理架构提供了全面的指导。