最全Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓_flink doris_doris实时数仓实战

3.6.4 执行层查询加速

四、行业最佳实践

4.1 跨境电商

4.2 运营服务商

4.3 供应链企业

原文大佬的这篇Doris+Flink构建实时数仓的实战文章整体写的很深入，这里直接摘抄下来用作学习和知识沉淀。

本篇文章介绍如何基于Doris和Flink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。

一、实时数仓的需求与挑战

先介绍一下传统的数据架构如何设计的、又存在哪些痛点问题。下图为传统的数据架构，如果从数据流的角度分析传统的数据处理架构，会发现从源端采集到的业务数据和日志数据，主要分为实时和离线两条链路：

• 在实时数据部分，通过Binlog方式，将业务数据库中的数据变更（CDC，Change Data Capture）采集到实时数仓。同时，通过Flume -Kafka-Sink对日志数据进行实时采集，当不同来源的数据都采集到实时存储系统后，便可以基于实时存储系统来构建实时数仓。在实时数仓的内部，仍然会遵守传统数仓分层理论，将数据分为 ODS 层、DWD 层、DWS 层、 ADS 层以实现最大程度的模型复用。
• 在离线数据部分，通过DataX定时同步的方式，批量同步业务库RDS中的数据。当不同来源的数据进入到离线数仓后，便可以在离线数仓内部，依赖Spark SQL 或Hive SQL 对数据进⾏定时处理，分离出不同层级（ODS 、DWD 、ADS 等）的数据，并将这些数据存在⼀个存储介质上，⼀般会采用如 HDFS 的分布式文件系统或者 S3 对象存储上。通过这样的⽅式，离线数仓便构建起来了。与此同时，为了保障数据的一致性，通常需要开启数据清洗任务，使用离线数据对实时数据进行清洗和定期覆盖，保障数据最终的一致性。

从技术架构的角度对传统数据技术栈进行分析，会发现为了迎合不同场景的需求，往往会采用多种技术栈，例如对于 OLAP 场景的多维分析，一般使⽤ Doris 或 Kylin、 Druid。除此之外，为应对半结构化数据的分析需求，例如日志分析与检索场景，通常会使⽤ ES 进行分析；面对高并发点查询的 Data Serving 场景会使⽤ HBase等。其中涉及到的数据组件有数十种，高昂的使用成本和组件间兼容、维护及扩展带来的繁重压力成为企业必须要面临的问题。

从上述介绍即可知道，传统的数据架构存在几个核心的痛点问题：

• 传统数据架构组件繁多，维护复杂，运维难度非常高。
• 计算、存储和研发成本都较高，与行业降本提效的趋势背道而驰。
• 同时维护两套数据仓库（实时数仓和离线数仓）和两套计算（实时数据量和实时计算任务），数据时效性和一致性无法保证。

在此背景下，需要构建⼀个“极速、易用、统一、实时”的数据架构来解决这些痛点：

• 极速：更快的查询速度，最大化提升业务分析人员的效率；
• 易用：对于用户侧的使用和运维侧的管控，都提供了极简的使用体验；
• 统一：异构数据与分析场景的统一，半结构化和结构化数据可以统一存储，多分析场景可以统一技术栈
• 实时：端到端的高时效性保证，发挥实时数据的价值

**二、**构建极速易用的实时数仓架构

采取Doris和Flink 来构建极速易用的实时数仓，具体架构如下图所示。多种数据源的数据经过flink cdc 集成或flink job加工件处理后，入库到Doris或者Hive等湖仓中，最终基于Doris提供统一的查询服务。

在数据同步上，通过Flink CDC将RDS的数据实时同步到Doris。通过Routine Load将kafka等消息系统的数据实时同步到Dor