云原生实时数仓Flink + Hologres最佳实践

"Flink + Hologres 云原生实时数仓最佳实践.pdf" 本文主要探讨了在云原生环境中构建实时数仓的最佳实践，其中重点介绍了Flink和Hologres的结合使用。Flink作为开源的大数据实时处理框架，负责处理数据流的实时计算，而Hologres则是阿里云提供的云原生在线分析处理（OLAP）服务，适用于大规模数据实时分析。 在传统的Lambda架构中，数据源会经过离线数仓和实时数仓的处理，形成不同的数据视图以满足不同延迟需求。离线数仓主要处理批量数据，用于周期性更新，而实时数仓则提供低延迟的数据服务，满足T+0或T+1的需求。然而，这种架构存在架构复杂、资源消耗大、数据孤岛等问题。 Flink的引入旨在解决这些问题，它支持实时数据处理和订阅，可以进行实时导入、维表关联以及实时计算，从而实现更高效的实时数据处理。同时，通过与Hologres的集成，可以提供API和应用程序接口，支持报表和仪表板的快速生成，服务于点查询和实时分析。此外，Hologres还提供了结果缓存功能，进一步提升查询性能。 为了实现更优化的实时数仓架构，文章提出了实时离线数据一致性、业务与技术解耦、体系化和可复用性的要求。在此基础上，HTAP（Hybrid Transaction/Analytics Processing）和HSAP（Hybrid Serving/Analytics Processing）的概念被提及。HTAP允许事务处理（TP）和分析处理（AP）在同一系统中进行，但需要保证事务的一致性，适合简单的分析场景。而HSAP则通过统一的实时和离线存储引擎，降低了事务开销，适合处理大量非结构化数据的高吞吐写入，适应多样化的分析场景。 Flink + Hologres的组合为云原生实时数仓提供了强大的实时处理能力和分析性能，通过减少架构复杂性和提高数据一致性，简化了实时数据仓库的构建和运维，同时满足了业务敏捷性和低延迟的需求。这一实践方案为云环境中的大数据分析提供了新的思路和方向。