京东BI工程师杨尚昂：FlinkSQL解决实时维度建模两大难题

在2021年的大数据计算和实时计算领域的重要会议上，京东BI工程师杨尚昂在DataFunSummit实时维度建模应用论坛上探讨了FlinkSQL在实时维度建模过程中的关键挑战和解决方案。会议重点关注了两个主要问题：实时多流全量关联和实时流全量分组计算。 问题一：实时多流全量关联是实时场景中常见的技术难题，涉及到实时数据流从过去到现在的时间范围（[0,now)）的全量关联。然而，由于内存状态存储空间有限，传统的内存解决方案无法满足这种需求。此外，即使考虑使用RocksDB这样的持久化存储，其性能也可能无法满足实时计算的要求。解决这个问题需要巧妙地设计查询策略或者利用FlinkSQL的特性来实现数据的高效缓存和处理。 问题二：实时流全量分组计算同样面临挑战，需要处理大规模实时数据的聚合和分组操作。FlinkSQL能否直接通过简单的SQL语句完成这些任务，取决于数据的处理策略以及对FlinkSQL特性的充分利用。如何在保持实时性的同时，兼顾历史数据的全量获取，是需要深入研究和优化的。 在实际应用中，难点主要集中在三个方面：首先，如何获取历史全量数据，这需要灵活的数据源管理与集成；其次，如何提升处理性能，这涉及到数据处理算法的选择、优化和FlinkSQL的性能调优；最后，简化开发难度和降低维护成本是另一个挑战，通过组件化设计和面向应用编程的方式，FlinkSQL可以提供一个更直观的接口，使得开发者能更容易地表达和理解复杂的计算逻辑。 解决方案方面，提出采用组件化设计，将复杂的计算逻辑抽象成模块化的组件，用户可以通过FlinkSQL编写简洁的代码来实现，从而提高开发效率，降低出错率，并且便于后续的维护和扩展。这种设计方式允许开发者专注于业务逻辑，而将底层的复杂性封装起来，使得FlinkSQL成为实时维度建模的强大工具。通过这样的方法，FlinkSQL能够在实时维度建模中发挥重要作用，助力企业处理大规模实时数据，提升业务决策的时效性和准确性。