tongchenkeji 发表于：2023-7-13 10:32:460次点击 已关注取消关注 关注 私信 Flink + Doris 做实时数仓 谁有过经验？ 怎么做的？[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读 Flink + Doris 做实时数仓 谁有过经验？ 怎么做的？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 实时计算Flink版# 实时数仓 Hologres548# 实时计算 Flink版3179# 流计算2236
算精通AM 2023-11-27 18:14:58 1 Flink + Doris 是一种常见的实时数仓解决方案，可以用于实时数据处理和分析。下面是一些关于如何使用 Flink + Doris 进行实时数仓的建议： 数据采集：首先需要对数据进行采集，可以使用 Flink 的 DataStream API 或者 Table API 进行实时数据处理，将数据转换为流式数据。同时，可以使用 Flink 的 Connector 或者 Kafka、RocketMQ 等消息中间件进行数据的接收和发送。 数据处理：在 Flink 中，可以使用各种算子对数据进行实时处理和转换，例如 Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Window、Join 等。根据实际需求，选择合适的算子进行数据处理。同时，需要注意算子的并行度、状态管理等问题，以确保任务的性能和可靠性。 数据存储：在 Flink 中，可以使用不同的状态后端和存储后端来存储数据，例如 RocksDB、HDFS、Kudu、Doris 等。其中，Doris 是一种分布式列存储数据库，可以用于实时数据存储和分析。可以使用 Flink 的 Doris Connector 将数据写入 Doris 数据库中，实现实时数据存储和查询。 数据可视化：最后，需要将数据可视化，以便用户进行数据分析和决策。可以使用各种 BI 工具进行数据可视化，例如 Tableau、Power BI、Superset 等。
Star时光AM 2023-11-27 18:14:58 2 结合 Flink 和 Doris（也称为Palo）构建实时数仓是一种常见的架构，可以实现实时数据处理和分析。以下是一些常见的步骤和思路： 1. 数据源接入：首先，您需要将数据源连接到 Flink 中，例如使用 Flink 提供的 Kafka Connector 将数据从 Kafka 主题读取到 Flink 中。根据您的数据源类型，可能需要选择适当的 Flink Connector 或自定义源。 2. 实时计算：使用 Flink 进行实时计算任务，对输入的数据进行转换、清洗、聚合等操作。通过编写 Flink 程序或使用 SQL-like 的 Flink SQL 编写查询语句来完成实时计算任务。 3. 数据写入：将经过处理的数据写入到 Doris 中。Doris 是一个开源的分布式列式存储系统，适合大规模数据的实时分析和查询。您可以使用 Flink 的 JDBC Connector 或自定义 Sink 来将数据写入 Doris 中。 4. 数据模型设计：在 Doris 中设计适当的表结构和数据模型，以满足您的查询需求。这包括定义维度表、事实表和索引等，以支持基于实时数据的复杂分析和查询场景。 5. 数据同步和更新：根据业务需求，定期或实时地将新的数据批量或增量地同步到 Doris 中，以保持数据的实时性和准确性。 6. 监控和调优：对 Flink 和 Doris 的任务进行监控和调优。使用 Flink 的监控仪表板、日志和指标来监控 Flink 任务的状态和性能，并根据需要进行调优。 请注意，以上仅是一种常见的架构思路，具体的实施会因业务需求、数据量、查询场景等而有所不同。在实际应用中，您可能需要进一步细化设计和优化，以满足实时数仓的要求。
Flink + Doris 是一种常见的实时数仓解决方案，可以用于实时数据处理和分析。下面是一些关于如何使用 Flink + Doris 进行实时数仓的建议：
数据采集：首先需要对数据进行采集，可以使用 Flink 的 DataStream API 或者 Table API 进行实时数据处理，将数据转换为流式数据。同时，可以使用 Flink 的 Connector 或者 Kafka、RocketMQ 等消息中间件进行数据的接收和发送。
数据处理：在 Flink 中，可以使用各种算子对数据进行实时处理和转换，例如 Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Window、Join 等。根据实际需求，选择合适的算子进行数据处理。同时，需要注意算子的并行度、状态管理等问题，以确保任务的性能和可靠性。
数据存储：在 Flink 中，可以使用不同的状态后端和存储后端来存储数据，例如 RocksDB、HDFS、Kudu、Doris 等。其中，Doris 是一种分布式列存储数据库，可以用于实时数据存储和分析。可以使用 Flink 的 Doris Connector 将数据写入 Doris 数据库中，实现实时数据存储和查询。
数据可视化：最后，需要将数据可视化，以便用户进行数据分析和决策。可以使用各种 BI 工具进行数据可视化，例如 Tableau、Power BI、Superset 等。
结合 Flink 和 Doris（也称为Palo）构建实时数仓是一种常见的架构，可以实现实时数据处理和分析。以下是一些常见的步骤和思路：
1. 数据源接入：首先，您需要将数据源连接到 Flink 中，例如使用 Flink 提供的 Kafka Connector 将数据从 Kafka 主题读取到 Flink 中。根据您的数据源类型，可能需要选择适当的 Flink Connector 或自定义源。
2. 实时计算：使用 Flink 进行实时计算任务，对输入的数据进行转换、清洗、聚合等操作。通过编写 Flink 程序或使用 SQL-like 的 Flink SQL 编写查询语句来完成实时计算任务。
3. 数据写入：将经过处理的数据写入到 Doris 中。Doris 是一个开源的分布式列式存储系统，适合大规模数据的实时分析和查询。您可以使用 Flink 的 JDBC Connector 或自定义 Sink 来将数据写入 Doris 中。
4. 数据模型设计：在 Doris 中设计适当的表结构和数据模型，以满足您的查询需求。这包括定义维度表、事实表和索引等，以支持基于实时数据的复杂分析和查询场景。
5. 数据同步和更新：根据业务需求，定期或实时地将新的数据批量或增量地同步到 Doris 中，以保持数据的实时性和准确性。
6. 监控和调优：对 Flink 和 Doris 的任务进行监控和调优。使用 Flink 的监控仪表板、日志和指标来监控 Flink 任务的状态和性能，并根据需要进行调优。
请注意，以上仅是一种常见的架构思路，具体的实施会因业务需求、数据量、查询场景等而有所不同。在实际应用中，您可能需要进一步细化设计和优化，以满足实时数仓的要求。
doris没有starrocks好用。，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”