1. 实时数仓Hologres特点
专注实时场景：数据实时写入、实时更新，写入即可见，与Flink原生集成，支持高吞吐、低延时、有模型的实时数仓开发，满足业务洞察实时性需求。
亚秒级交互式分析：支持海量数据亚秒级交互式分析，无需预计算，支持多维分析、即席分析、探索式分析、MaxCompute加速分析，满足所见即所得分析体验。
统一数据服务出口：支持多维分析、高性能点查、数据检索等多个场景，支持负载隔离，简化数据架构，统一数据访问接口，实践分析服务一体化(HSAP)。
开放生态：标准SQL协议，无缝对接主流BI和SQL开发框架，无需应用重写。支持数据湖场景，支持JSON等半结构化数据，OSS、DLF简易入仓。
2. 实时计算Flink服务
全托管Flink服务：开箱即用、开发远维全周期、计费灵活
丰富的企业级能力：流批一体的一站式开发运维平台、Flink CDC实时入湖入仓、动态CEP助力实时风控/营销、作业自动调优充分利用资源、智能冷断快速定位
性能强劲：内核引擎优化: CPU超秒数十万记录处理能力、Nexmark 测试性能技开源提升200%、状态存储后端优化
100%兼容开源：100%兼容Apache Flink、支持开源 Flink平滑迁移上云、无缝对接主流开源大教据生态
开放被集成能力强：自定义连按器、UXF能力扩展、Open API帮助用户集成自身系统、用户开发能力扩展与沉淀复用、用户自身系统集成
业界认可：中国信通院权威认证、中国唯一进入 Forrester 象限的实时流计算产品、金融实时数仓方案入围工信部信创典型目录
3. 数据仓库概念
数据仓库定义 ( Data Warehouse )：为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。
传统的离线数仓无法实现当天数据的及时分析数据，所以需要开发实时数仓开填补空缺。
4. 阿里云技术框架
| 阿里云产品 | 简介 | 类比 |
| Flink实时计算平台 | 大数据计算框架 | Hadoop集群+Flink+调度器 |
| Hologres | 大数据存储框架 | Kafka+Redis+HBase+ClickHouse |
| DataHub | 数据流存储 | Kafka+元数据管理 |
| RDS | 关系型数据库 | MySql |
| DataV | 可视化数据展示工具 | Tableau、Echarts、Kibana |
5. 系统数据流程设计
5. Hologres的购买和基础介绍
后来我总是找不到实例在哪。（我等了两个小时终于实例出来啦）
点击登录实例
点击连接实例
双击 登录库
可以编辑SQL
SELECT table_name
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'public' -- 可以根据需要更改模式名称
AND table_type = 'BASE TABLE';
6. Flink实时计算
开通之后点击立即试用
7. 数据总线Datahub
数据总线datahub是阿里云免费提供的服务，相当于大数据框架中的kafka，可以用作数据的缓存。
进入到datahub的主页面之后，点击项目管理，之后再点击新建项目。填写项目名称之后即可完成创建。
8. 业务表
一共7个表
9. 同步策略
数据同步策略的类型包括：全量同步（每天把完整的数据同步）、增量同步（有一条数据变化就同步过来）
实时数仓统一都要选择增量同步，细节在于维度表数据需要保持和业务数据库始终一致，同步修改和删除。而业务流程数据需要记录下每一次数据的变化。
10. RDS服务器购买
阿里云关系型数据库（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。
使用的都是内网
导入数据库
11. ODS数据同步
ODS层的数据同步需要将数据从业务表格监控数据的实时变化，将变化数据写入到DataHub中，同步业务表格RDS（MySQL）的变更数据有多种方法，较为简单的方法，可以直接使用阿里云的DataWorks数据同步功能，此处选择更加泛用的flinkCDC方法来实现。
12. FlinkCDC
CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件(datahub,类似kafka)中以供其他服务进行订阅及消费。
CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式，我们主要了解一下这两种之间的区别：
基于批处理/基于流处理
Flink社区开发了 flink-cdc-connectors 组件，这是一个可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。目前也已开源，
13. Flink Stream API完成数据同步
在数据总线DataHub中，先创建项目gmall_realtime，之后创建主题ods_table_ri用于接收数据，同时填写元数据信息。
13.1 创建IDEA项目
解决错误 “Plugin ‘maven-shade-plugin:3.1.1‘ not found“ 的方法详解
找到对应文件夹，更改成对应的版本号
解决方式是，删掉.idea这个文件夹，再导入一次项目
运行之后出现，需要把依赖添加进来
13.2 创建工具类
推荐使用阿里云官方提供的DataHubSink写出数据，可以直接添加DataHub的元数据对应。
下面这些信息都在阿里的DataHub中找信息，使用的是外网
运行CDCToDataHub，就可以看到在官网上的结果。
13.3 打包上传
点击Maven的packeage功能。
在Flink平台部署jar包
测试是否能连通DataHub？
但是我这里是报错的
需要买公网IP，才不会报错
DataHub成功访问
RDS访问成功
启动成功
14. DIM层
本次实时数仓将维度表存放到实时数仓hologres中，而维度表的原始数据在RDS中，所有DIM层的搭建就是将RDS中的维度表同步至hologres中，同时要能够实现实时更新的功能。
14.1 添加RDS的元数据连接
添加RDS和hologres的catalog元数据，让flink实时计算平台能够连接对应的数据存储。
14.2 添加hologres的元数据连接
使用内网vpc的endpoint，对应的dbname
14.3 创建hologres的维度表
按照行存，分区分组
14.4 创建实时同步数据到hologres
创建集群
运行成功
提交到hologres中
点击部署
点击启动
启动成功之后，可以看到数据已经发送过来了
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-756151.html
全部的部署
15. DWD层
新建文件夹
复制with里面的内容
15.1 读取ODS业务数据
造数据
得到新生成的数据
15.2 Interval join合并业务表
之后进行interval join将订单表和订单明细表合并起来。文档地址：
IntervalJoin语句_实时计算Flink版-阿里云帮助中心
按住滚轮往下滑， ctrl + shift + ’->‘ 就可以选到每行首个单词
使用 Interval join合并业务表 的时候出现这个问题文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-756151.html
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