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利用Flink、FlinkCDC和FlinkSQL结合Clickhouse搭建的2022年实时数据仓库解决方案

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简介：
本项目采用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL技术栈，并结合ClickHouse数据库，构建了高效能的2022年实时数据仓库解决方案。 分享一套关于Flink实时数仓的课程——《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》，该课程于2022年10月完结，内容基于flink 1.14版本，提供视频、源码、课件和软件包下载。

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  • 利用Flink、FlinkCDC和FlinkSQL结合Clickhouse搭建的2022年实时数据仓库解决方案
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    本项目采用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL技术栈，并结合ClickHouse数据库，构建了高效能的2022年实时数据仓库解决方案。 分享一套关于Flink实时数仓的课程——《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》，该课程于2022年10月完结，内容基于flink 1.14版本，提供视频、源码、课件和软件包下载。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性，整合ClickHouse数据库，构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库，这是2022年的新课，采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容，理论与实践相结合，旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC组件与SQL特性，协同ClickHouse数据库构建高效实时数据仓库系统。 分享一套实时数据仓库课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库（2022新课，基于flink1.14）。
     
  • 基于Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse的实时数据仓库搭建（2022新版课程，使用Flink 1.14）
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    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道，并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容，深入浅出地讲解技术细节与应用场景，适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程，以实际的项目为指导线，结合理论与实践，全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容，包括但不限于：数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后，即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能；对于已经有开发经验的同学来说，则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。
     
  • access.json中某课程的ClickHouse+Flink实时数据仓库文件
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    本文件详细介绍了在Access.JSON框架下构建某课程专用的数据仓库方案，结合了ClickHouse与Flink技术栈，实现高效实时数据处理和分析。 你懂得，有视频和代码，但是缺少数据就无法运行，让人着急。
     
  • 利用 Flink CDC 构建企业级实时数据集成解决方案.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何运用Apache Flink和CDC技术构建高效的企业级实时数据集成方案，助力企业实现数据驱动决策。 Flink CDC 是一种基于 Flink 的 Change Data Capture（CDC）技术的实时数据集成方案。该技术主要针对数据库变更进行捕获，并提供了一种从数据库中提取变化的技术手段。 Flink CDC 实现了全增量一体化读取的数据集成框架，结合 Flink 强大的管道处理能力和丰富的上下游生态系统，能够高效地实现大规模数据的即时整合。 其核心设计包括： 1. 增量快照框架：支持全增量模式的一体化读取，确保不会丢失任何增量数据。 2. 无锁一致性切换机制：保证了在进行数据传输时的数据一致性和实时性。 3. 自动资源释放功能：能够在自动切换过程中释放不再需要的资源，防止不必要的资源占用和浪费。 4. 并行读取能力：支持并行处理多个任务以提高效率。 Flink CDC 的技术优势包括： 1. 支持分布式并行读取，便于水平扩展。 2. 实现无锁读取机制，对线上数据库的影响极小，几乎不改变原有的业务流程。 3. 自动完成全量和增量数据的衔接工作，无需人工干预。 4. 原生支持 Flink 生态系统中的各种工具和服务。 主要应用场景包括： 1. 数据库变更实时同步到湖仓中：可以将数据库的变化即时更新至数据仓库或数据湖内。 2. 表结构变化自动同步处理：能够检测并响应表结构的任何更改，保持与源数据库的一致性。 3. 整个数据库的数据迁移：支持整个数据库的内容复制和传输。 面临的技术挑战包括： 1. 处理大规模数据的能力要求高。 2. 必须满足实时性的严格需求。 3. 能够灵活应对表结构的动态变化。 为解决这些问题，可以考虑以下几种方案： - 结合 InLong 使用提供更优的数据集成服务 - 与 Canal 或 Debezium 集成以增强数据捕获和传输能力 - 利用 DataX 和 Sqoop 等工具进行额外支持
     
  • Flink与Doris结合的实时数仓实战教程
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    本教程深入浅出地讲解如何将Apache Flink与Doris集成，构建高效稳定的实时数据仓库系统。适合大数据处理工程师学习实践。 一、实时数据仓库的定义 实时数据仓库是一种能够即时处理并分析数据的技术方案，确保其内部的数据是最新的且准确无误，并能迅速回应用户的查询请求与业务需求。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更侧重于提供快速响应能力和高时效性。传统方式通常采用每日、每周或每月的周期进行ETL操作（抽取-转换-加载），更新频率较低，无法支持即时的数据检索和分析功能。相比之下，实时数据仓库能够迅速应对任何新的业务需求，并在数据变动时立即回应用户的查询要求。 二、Flink 安装指南 步骤 1：下载 首先，请确保您的计算机上已经安装了 Java 11 版本的环境。 使用命令 `java -version` 验证 Java 是否正确设置。然后，下载并解压 Flink 的 release 1.20-SNAPSHOT 版本。 ```bash $ tar -xzf flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12.tgz $ cd flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12 ``` 步骤 2：启动集群 Flink 提供了一个 bash 脚本来帮助您快速地启动和运行 Flink 集群。
     
  • 基于 FlinkCDC 的达梦数据库日志实时同步方案
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    本方案采用Apache Flink CDC技术，实现对达梦数据库变更日志的实时捕获与传输，确保数据的即时更新和高效处理。 FlinkCDC 支持达梦数据库基于日志的实时同步功能，并且可以应用于JAVA程序和SQL环境中。
     
  • 实战Flink与Doris的实时数仓建设
    优质
    本课程专注于实战讲解如何利用Apache Flink和Doris构建高效的实时数据仓库系统，涵盖架构设计、性能优化及应用案例。适合数据工程师和技术爱好者深入学习。 我推荐一套实战Flink+Doris实时数仓课程，这套课程包含源码、文档以及虚拟机资源。