实时数仓DWD层业务数据处理解决思路_实时数仓数据修改

DWD层业务数据

在实时数仓中业务数据的变化，可以通过Maxwell或者canal等工具采集到，采用MaxWell将全部数据统一写入一个Topic中, 这些数据包括业务数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从Kafka的业务数据ODS层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到Hbase，将事实数据写回Kafka作为业务数据的DWD层。

DWD层主要任务

1. 接收Kafka数据，过滤空值数据
2. 实现动态分流功能
3. 把分好的流保存到对应表、主题中

动态分流功能

由于采用MaxWell等工具实时采集业务数据，把全部数据统一写入一个Topic中, 这样显然不利于日后的数据处理。所以需要把各个表拆开处理。但是由于每个表有不同的特点，有些表是维度表，有些表是事实表，有的表既是事实表在某种情况下也是维度表。

在实时计算中一般把维度数据写入存储容器，一般是方便通过主键查询的数据库比如HBase,Redis,MySQL等。

一般把事实数据写入流中，进行进一步处理，最终形成宽表。但是作为Flink实时计算任务，如何得知哪些表是维度表，哪些是事实表呢？而这些表又应该采集哪些字段呢？

这样的配置不适合写在配置文件中，因为这样的话，业务端随着需求变化每增加一张表，就要修改配置重启计算程序。所以这里需要一种动态配置方案，把这种配置长期保存起来，一旦配置有变化，实时计算可以自动感知。

这种可以有两个方案实现:

• 一种是用Zookeeper存储，通过Watch感知数据变化。
• 另一种是用mysql数据库存储。

建议采用第二种方案，主要是mysql对于配置数据初始化和维护管理，用sql都比较方便，虽然周期性操作时效性差一点，但是配置变化并不频繁。

DWD层业务数据处理结果

• 业务数据保存到Kafka的主题中
• 维度数据保存到Hbase的表中

DWD层业务数据实现思路

1. 业务数据: mysql->maxwell->kafka->flink
2. 动态表配置表的数据: msyql->flink-sql-cdc
3. 把动态表配置表做成广播流与业务数据进行connect, 从而实现动态控制业务数据的sink方向