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当 TiDB 与 Flink 相结合:高效、易用的实时数仓

2020-11-07 20:15:53 InfoQ

随着互联网飞速发展,企业业务种类会越来越多,业务数据量会越来越大,当发展到一定规模时,传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求,实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例,数据在业务数据源中以范式表的形式存储,在分析时需要做大量的 Join 操作,降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join,那么分析时就无需再次 Join,从而提升查询性能。

利用实时数仓,企业可以实现实时 OLAP 分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。但想到实时数仓,很多人的第一印象就是架构复杂,难以操作与维护。而得益于新版 Flink 对 SQL 的支持,以及 TiDB HTAP 的特性,我们探索了一个高效、易用的 Flink+TiDB 实时数仓解决方案。

本文将首先介绍实时数仓的概念,然后介绍 Flink+TiDB 实时数仓的架构与优势,接着给出一些已经在使用中的用户场景,最后给出在 docker-compose 环境下的 Demo,用于读者进行尝试。

实时数仓的概念

数据仓库的概念在 90 年代由 Bill Inmon 提出,是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的集合,用于支持管理决策。当时的数据仓库通过消息队列收集来自数据源的数据,通过每天或每周进行一次计算以供报表使用,也称为离线数仓。

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