如何基于FlinkSQLHudi搭建实

大数据，其实就是数据库技术以及分布式体系的结合。所以要搞好大数据，就得从这两方面入手！

今天咱们主要聊聊数据仓库技术。本质上，数据仓库就是一种数据库，由一张一张数据表组成，用来存放数据。

当然，两者之间的差异也是非常大的，比如数据库是为捕获数据而设计的，数据仓库是为分析数据而生。目的和应用场景不同，让它们在架构体系和建模设计上面有非常大的不同。这里就不过多赘述了。

数仓通常是一个企业数据分析的起点，架构和逻辑一般如下图所示：

数仓在构建的时候通常需要ETL处理和分层设计，基于业务系统采集的结构化和非结构化数据进行各种ETL处理成为DWD层，再基于DWD层设计上层的数据模型层，形成DM，中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。

而在实践中，数仓随着技术和业务的不断发展，也演进出了几种主要的架构方法，从传统数仓架构，到Lambda架构（离线数仓+实时数仓），再到Kappa架构（实时数仓）不一而足。

各个架构各有优劣，实际工作中到底选择哪种架构，还是需要根据具体的业务需求来决定。

当然，更多的时候，为了应对更广泛的场景，大多数公司采用的是混合架构，也就是Lambda和Kappa的结合，比如大部分实时指标统计使用Kappa架构完成计算，少量关键指标使用Lambda架构用批处理重新计算，增加一次校对过程。

这些复杂架构落地的过程中，大数据工程师们会面临非常多的挑战，比如离线实时数仓的技术选型要怎么选、分层设计要怎么做，更具体的，基于SparkSQL的离线数仓要怎么搭建、基于FlinkSQL的实时数仓又要怎么搭建……非常容易踩坑！

那要怎么更自如地应对呢？

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最后想跟大家多唠几句，大规模的数据往往意味着大规模的问题，从事大数据方向，平时遇到的问题会很多，如果没有掌握核心竞争力，只是浮于表面或者单纯遇到问题解决问题，往往会把自己逼得非常累，被动陷入“内卷”。

这是我们一定要避免的，平时的工作、学习中一定要多问几个为什么，多去探寻技术背后的本质~

共勉~

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