基于 Flink 的实时数仓建设实践.pdf

基于 Flink 的实时数仓建设实践 本文主要阐述了美团基于 Flink 的实时数仓建设实践经验。实时数仓是企业对数据服务实时化服务的需求逐渐增多的解决方案。本文将从 Flink 引擎的性能特点和适用场景出发，介绍美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，提供高效、稳健的实时数据服务。 在实时平台初期架构中，由于对实时数据的需求较少，形成不了完整的数据体系。美团采用的“一路到底”的开发模式，即通过在实时计算平台上部署 Storm 作业处理实时数据队列来提取数据指标，直接推送到实时应用服务中。但是，随着产品和业务人员对实时数据需求的不断增多，新的挑战也随之发生。数据指标越来越多，“烟囱式”的开发导致代码耦合问题严重。需求越来越多，有些需要明细数据，有些需要 OLAP 分析。单一的开发模式难以应付多种需求。 为解决以上问题，美团选择了分层设计方案来建设实时数据仓库。该方案由四层构成：ODS 层、数据明细层、数据汇总层和 App 层。通过多层设计，可以将处理数据的流程沉淀在各层完成。例如，在数据明细层统一完成数据的过滤、清洗、规范、脱敏流程；在数据汇总层加强共性的多维指标汇总数据。提高认的代码复用率和整体生产效率。 技术选型是实时数仓建设的关键一步。美团调研了多种存储解决方案，包括 MySQL、Elasticsearch、Druid 和 Cellar。每种解决方案都有其优缺，需要根据不同的业务场景选择合适的存储解决方案。在实时数仓各个模型层次中，存储解决方案的选择如下： * 数据明细层：Cellar 或 Elasticsearch * 数据汇总层：Druid 或 Elasticsearch * App 层： MySQL 或 Elasticsearch 在选择存储解决方案时，需要考虑到性能、可扩展性、成本等因素。例如，Druid 可以支持超大数据量，但预聚合导致无法支持明细的查询。Cellar 则可以支持超大数据量，但单个 Key 值不得超过 1KB，Value 的值超过 100KB 时性能下降明显。 本文总结了美团基于 Flink 的实时数仓建设实践经验，包括实时数仓的架构设计、技术选型和存储解决方案选择等方面，为企业提供了有价值的参考。