构建一个基于 Flink SQL、Kafka 和 MySQL 的实时数据仓库（Data Warehouse）架构，可以通过流处理的方式实现高效、实时的数据集成与分析。以下是如何利用这三者构建实时数仓的步骤与实现：
架构概述
- Kafka：作为流数据平台，负责接收和传输来自不同源系统（如应用日志、传感器数据、交易系统等）的数据。
- Flink SQL：使用 Apache Flink 提供的 SQL 引擎进行流式数据处理、转换、聚合和窗口计算等操作。Flink SQL 使得实时数据流的处理变得更简单。
- MySQL：作为下游持久化存储，存储数据仓库的结构化数据，并支持实时查询和分析。
构建步骤
1. Kafka 数据接入
Kafka 作为消息队列和流平台，负责承载所有流入的数据。假设数据来自各种源系统，首先需要将数据流写入 Kafka。
- 数据生产者：生产者将原始数据发送到 Kafka topic，例如
t
本文转载自: https://blog.csdn.net/u011095039/article/details/143735207
版权归原作者 贾斯汀玛尔斯 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 贾斯汀玛尔斯 所有， 如有侵权，请联系我们删除。