快速入门：Flink+Dinky+Doris实时数仓搭建指南
2022-12-27 00:20:47
利用 Flink、Dinky 和 Doris 构建实时数仓
简介
实时数仓是数据处理领域的关键组成部分，使企业能够实时处理和分析数据，从而获得有价值的见解和做出明智的决策。本博客将指导您使用 Apache Flink、Dinky 和 Apache Doris 来构建一个强大的实时数仓，让您实时处理数据并进行交互式查询。
什么是 Apache Flink？
Apache Flink 是一个强大的分布式流数据处理框架，可以处理来自各种来源（如消息队列、传感器和数据库）的实时数据。它提供了一系列算子，用于数据过滤、转换、聚合和其他操作。
什么是 Dinky？
Dinky 是一个基于 Doris 的 Flink 连接器。它允许您将 Flink 计算结果存储在 Doris 中，Doris 是一款 MPP 数据库，专为高吞吐量、低延迟查询而设计。
什么是 Apache Doris？
Apache Doris 是一款 MPP 数据库，专门用于实时数据分析。它提供高吞吐量、低延迟和高可靠性，以及丰富的 SQL 接口，支持各种数据分析操作。
搭建实时数仓的步骤
1. 创建 Flink 作业
首先，创建一个 Flink 作业来定义数据源、数据处理逻辑和结果输出。
// 创建 Flink 作业
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 设置数据源
DataSource<String> source = env.addSource(new SocketTextStream(host, port));
// 定义数据处理逻辑
DataStream<String> result = source
.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
String[] words = value.split(" ");
for (String word : words) {
out.collect(word);
}
}
})
.keyBy(new KeySelector<String, String>() {
@Override
public String getKey(String value) throws Exception {
return value;
}
})
.sum(1);
// 设置结果输出
result.addSink(new FlinkDorisSink());
// 触发作业执行
env.execute();
2. 创建 Dinky 连接器
接下来，创建一个 Dinky 连接器，指定 Doris 的连接信息和表信息。
// 创建 Dinky 连接器
FlinkDorisSink sink = new FlinkDorisSink();
// 设置 Doris 连接信息
sink.setHostname(host);
sink.setPort(port);
sink.setUsername(username);
sink.setPassword(password);
// 设置表信息
sink.setDatabase(database);
sink.setTable(table);
3. 将 Flink 作业的结果输出到 Doris
最后，将 Flink 作业的结果输出到 Doris，使用 Dinky 连接器。
// 将 Flink 作业的结果输出到 Doris
result.addSink(sink);
4. 在 Doris 中查询数据
现在，您可以在 Doris 中查询数据，使用 SQL 语句。
SELECT word, SUM(cnt) AS cnt
FROM table
GROUP BY word;
好处
构建一个实时数仓有很多好处，包括：
- 实时数据处理： 实时处理数据，以便快速做出决策和采取行动。
- 交互式查询： 对实时数据进行交互式查询，以获得有价值的见解。
- 高吞吐量和低延迟： 处理大量数据流，并提供快速查询响应时间。
- 扩展性： 随着数据量的增长而轻松扩展数仓。
常见问题解答
1. Flink 和 Doris 的主要区别是什么？
Flink 是一个分布式流数据处理框架，而 Doris 是一款 MPP 数据库。Flink 负责实时数据处理，而 Doris 用于存储和查询数据。
2. Dinky 在这个过程中扮演什么角色？
Dinky 是一个 Flink 连接器，允许将 Flink 计算结果存储在 Doris 中。
3. 如何优化 Flink 作业的性能？
通过调整并行度、使用 RocksDB 状态后端和利用滚动更新等技术，可以优化 Flink 作业的性能。
4. Doris 中有哪些高级特性？
Doris 提供了各种高级特性，包括物化视图、聚合表和 SQL 扩展，用于增强查询性能和分析功能。
5. 如何确保实时数仓的可靠性？
通过使用检查点、容错和高可用性机制，可以确保实时数仓的可靠性。
结论
利用 Flink、Dinky 和 Doris，您可以构建一个强大的实时数仓，帮助您实时处理和分析数据，获得有价值的见解并做出明智的决策。通过结合 Flink 的分布式流处理能力、Dinky 的连接功能和 Doris 的高吞吐量和低延迟特性，您可以构建一个可扩展、可靠且易于使用的实时数仓解决方案。
