flink实时数仓架构设计，flink实时sql

携程酒店实时数仓架构和案例

1、生意通是ebooking酒店管理系统中非常重要的一个模块，它包含了丰富的经营数据和分析工具。通过生意通，酒店可以深入了解自己的运营状况和市场趋势，如经营数据、实时数据、产品解析等。这些数据和分析结果可以帮助酒店制定更加精准的运营策略和市场策略。

2、通。监控系统：完善的数据监控确保平台稳定运行。

3、合作案例：与携程、马蜂窝联合推出“酒店+景点”套餐视频，点击率提升40%。

4、例如三亚美团首页展示的酒店多为快捷连锁品牌，符合价格敏感型客群需求。

相关问答

Q1: 基于Flink的实时计算平台的构建

系统架构 接入层 Canal、Flume、Kafka 针对业务系统数据，Canal监控Binlog日志，发送至kafka；针对日志数据，由Flume来进行统一收集，并发送至kafka。消息队列的数据既是离线数仓的原始数据，也是实时计算的原始数据，这样可以保证实时和离线的原始数据是统一的。

Dinky基础入门简介：Dinky是一个面向Apache Flink的实时计算平台，旨在简化Flink任务的开发和运维流程，提升整体使用效率。以下是Dinky基础入门的关键信息：平台概述 核心定位：Dinky基于Apache Flink构建，提供一站式的实时计算服务，包括任务开发、运维、监控、报警、调度和数据管理等功能。

基于 Flink 的实时生态建设 汽车之家在 AutoStream 平台上构建了丰富的实时生态，支持实时计算开发人员高效、可监控、易运维的使用体验。通过平台的重用，探索了 Flink 在更多场景下的应用，包括数据接入、数据分发、多集群架构等。

Q2: 哔哩哔哩张杨:由Kafka+Flink向湖仓一体的转型之旅

哔哩哔哩张杨分享了由Kafka+Flink向湖仓一体转型的实践经验，包括实时数仓的定义、特征、架构变化、技术选型及业务场景应用等内容。具体如下：实时数仓的定义：实时数仓是一整套技术方案，对标离线数仓，旨在解决传统离线数仓数据处理延迟高的问题，满足企业业务对数据实时性的需求。

出现了Kappa架构，可称为真正的实时数仓，目前业界常用实现是Flink + Kafka。

在湖仓一体电商项目中，编写写入DWD层的业务代码是数据仓库构建的关键环节。以下将详细介绍如何实现这一过程，包括代码编写、创建Iceberg-DWD层表以及代码测试。代码编写 在编写写入DWD层的业务代码时，我们主要使用Flink来读取Kafka中的数据，并将其写入Iceberg-DWD层。

实时部分：Flink+Kafka+Druid+Superset。未来规划：湖仓一体化建设目标：统一数据存储：离线与实时系统共享同一份数据，避免数据孤岛与冗余存储，降低成本并保证一致性。冷热数据分离：利用阿里云湖仓一体方案，将冷数据归档至对象存储OSS，热数据保留在MaxCompute中，同时通过JindoFS实现EMR集群对OSS数据的访问，打通离线与实时存储。

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