实时数仓：数据湖 + Flink当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一

是的，数据湖 + Flink 是当前实时数仓中非常主流且高效的方案之一，特别是在需要处理海量数据、实时分析和低延迟查询的场景下。这种方案结合了数据湖的弹性存储能力和 Flink 的强大实时计算能力，解决了传统数据仓库在实时性和灵活性方面的不足。

为什么选择数据湖 + Flink？

1. 数据湖的优势

• 存储分离与扩展性：
  • 数据湖（如 Apache Hudi、Delta Lake、Iceberg）使用分布式存储（如 HDFS、S3、OSS）来管理数据，存储成本低且可无限扩展。
• 统一存储格式：
  • 支持开放的存储格式（如 Parquet、ORC、Avro），便于跨工具和系统的使用。
  • 支持 ACID 事务（依赖数据湖实现），保证数据一致性。
• 支持多模查询：
  • 既支持批处理，又支持实时流数据查询（结合 Presto、Trino、Doris 等引擎）。

2. Flink 的优势

• 实时计算能力：
  • Flink 专注于低延迟、高吞吐的流式计算，可实时处理数据湖中的增量更新或流式数据。
• 统一流批引擎：
  • Flink 既支持流计算，也支持批处理，可满足多种数据处理需求。
• 高扩展性和容错性：
  • Flink 提供 Checkpoint 和 Savepoint 机制，支持故障恢复和断点续跑。
• 事件驱动：
  • Flink 支持事件时间和水位线（Watermark），适合处理乱序数据的实时场景。

数据湖 + Flink 的典型架构

以下是一个基于数据湖 + Flink 的实时数仓架构：

1. 数据源层：

• 数据来源：
  • 实时数据：Kafka、Pulsar 等消息队列。
  • 离线数据：数据库（MySQL、PostgreSQL）、文件（CSV、JSON 等）。
• 数据采集工具：
  • Kafka Connect、Flink CDC、Debezium（用于捕获增量数据变化）。

2. 数据处理层：

• 实时处理：
  • 使用 Flink 进行流式计算，完成数据清洗、聚合、分区等操作。
• 批量处理：
  • 使用 Flink 或 Spark 对历史数据进行批处理。
• 数据同步：
  • Flink 写入数据湖（Hudi、Delta、Iceberg）时，支持批流一体化处理。

3. 数据存储层：

• 数据湖：
  • Hudi、Delta Lake、Iceberg 等用于存储实时计算后的结果。
  • 数据按分区存储（如时间分区、业务分区），并支持更新和删除操作。
• OLAP 存储（可选）：
  • 可将部分数据导入到 OLAP 引擎（如 Apache Doris、ClickHouse、StarRocks）中，用于高性能的交互式查询。

4. 数据消费层：

• 即席查询：Presto、Trino 等查询引擎直接查询数据湖。
• 数据展示：结合 BI 工具（如 Apache Superset、Tableau）或报表工具呈现分析结果。
• 触发式应用：实时计算结果推送到下游（如报警系统、推荐系统）。

数据湖 + Flink 的优势与适用场景

优势

1. 弹性存储：
   • 数据湖使用分布式存储，支持海量数据的长期存储和扩展。
2. 实时计算：
   • Flink 以毫秒级延迟处理流式数据，实现真正的实时性。
3. 统一数据处理：
   • 支持批流一体化，避免重复 ETL。
4. 开放生态：
   • 支持多种工具和框架，与大数据生态无缝集成。
5. 成本优化：
   • 数据湖存储成本远低于传统数仓，适合 PB 级别的大数据场景。

适用场景

1. 实时报表与监控：
   • 如电商实时交易报表、运营监控等。
2. 实时推荐：
   • 推荐系统、个性化营销等场景。
3. IoT 数据处理：
   • 工业传感器、智能硬件的实时数据流处理。
4. 金融风控：
   • 实时反欺诈、信用评估等。

实时数仓方案的对比

建议

如果你在实际项目中需要处理实时数仓，可以结合自己的业务特点选择方案：

1. 场景复杂性高，如实时数据流量大、需要多维分析，推荐 数据湖 + Flink。
2. 如果已有成熟的 Kafka 流，并且计算简单，可以选择 Kafka + Spark StructuredStreaming 或 Kafka + Flink。
3. 对于较简单的批量报表需求，可以考虑传统数据仓库方案。