目录一、实时数仓的需求与挑战二、构建极速易用的实时数仓架构三、解决方案3.1 如何实现数据的增量与全量同步3.1.1 增量及全量数据同步3.1.2 数据一致性保证3.1.3DDL和DML同步LightSchemaChangeFlinkCDCDML和DDL同步3.2 如何基于Flink实现多种数据集成3.3 如何选择数据模型3.3.1 DUPLICATE明细模型3.3.2 AGGREGATE聚合模型3.3.3 UNIQUEKEY主键模型3.4如何构建数仓分层3.4.1微批调度3.4.2物化视图与Rollup3.4.3 多表物化视图3.5 如何应对数据更新3.5.1高并发数据更新3.5.2部分列更

随着大数据应用的不断深入，企业不再满足离线数据加工计算的时效，实时数据需求已成为数据应用新常态。伴随着实时分析需求的不断膨胀，传统的数据架构面临的成本高、实时性无法保证、组件繁冗、运维难度高等问题日益凸显。为了适应业务快速迭代的特点，帮助企业提升数据生产和应用的时效性、进一步挖掘实时数据价值，实时数仓的构建至关重要。本文将分享如何基于ApacheDoris和ApacheFlink快速构建一个极速易用的实时数仓，包括数据同步、数据集成、数仓分层、数据更新、性能提升等方面的具体应用方案，在这之前，我们先可以先了解一下传统的数据架构如何设计的、又存在哪些痛点问题。#实时数仓的需求与挑战上图所示为传统

大家好，我叫王磊。是SelectDB大数据研发。今天给大家带来的分享是《ApacheFlinkXApacheDoris构建极速易用的实时数仓架构》。下面是我们的个人介绍：我是ApacheDorisContributor和阿里云MVP。同时著有《图解Spark大数据快速分析实战》等书籍。接下来咱们进入本次演讲的正题。本次演讲分：实时数仓需求和挑战、基于ApacheDoris和ApacheFlink构建实时数仓、用户案例与最佳实践分享、未来展望与计划四部分。1.实时数仓需求和挑战。首先我们来看下第一部分：实时数仓需求和挑战。首先我们站在数据流的角度分析下传统的数据架构。从图中我们可以看到数据分为实