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實時數倉主要是為了解決傳統數倉數據時效性低的問題，實時數倉通常會用在實時的OLAP分析、實時的數據看板、業務指標實時監控等場景。雖然關于實時數倉的架構及技術選型與傳統的離線數倉會存在差異，但是關于數倉建設的基本方法論是一致的。本文會分享基于Flink SQL從0到1搭建一個實時數倉的demo，涉及數據采集、存儲、計算、可視化整個處理流程。通過本文你可以了解到：

實時數倉的基本架構
實時數倉的數據處理流程
Flink1.11的SQL新特性
Flink1.11存在的bug
完整的操作案例

古人學問無遺力，少壯工夫老始成。

紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。

案例簡介

本文會以電商業務為例，展示實時數倉的數據處理流程。另外，本文旨在說明實時數倉的構建流程，所以不會涉及太復雜的數據計算。為了保證案例的可操作性和完整性，本文會給出詳細的操作步驟。為了方便演示，本文的所有操作都是在Flink SQL Cli中完成的。

架構設計

具體的架構設計如圖所示：首先通過canal解析MySQL的binlog日志，將數據存儲在Kafka中。然后使用Flink SQL對原始數據進行清洗關聯，并將處理之后的明細寬表寫入kafka中。維表數據存儲在MySQL中，通過Flink SQL對明細寬表與維表進行JOIN，將聚合后的數據寫入MySQL，最后通過FineBI進行可視化展示。

image

業務數據準備

訂單表（order_info）

CREATE TABLE `order_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '編號',
  `consignee` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '收貨人',
  `consignee_tel` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '收件人電話',
  `total_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '總金額',
  `order_status` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '訂單狀態',
  `user_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '用戶id',
  `payment_way` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '付款方式',
  `delivery_address` varchar(1000) DEFAULT NULL COMMENT '送貨地址',
  `order_comment` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '訂單備注',
  `out_trade_no` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '訂單交易編號（第三方支付用)',
  `trade_body` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '訂單描述(第三方支付用)',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
  `operate_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '操作時間',
  `expire_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '失效時間',
  `tracking_no` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '物流單編號',
  `parent_order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '父訂單編號',
  `img_url` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '圖片路徑',
  `province_id` int(20) DEFAULT NULL COMMENT '地區',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='訂單表';

訂單詳情表（order_detail）

CREATE TABLE `order_detail` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '編號',
  `order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '訂單編號',
  `sku_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'sku_id',
  `sku_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 'sku名稱（冗余)',
  `img_url` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '圖片名稱（冗余)',
  `order_price` decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '購買價格(下單時sku價格）',
  `sku_num` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '購買個數',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='訂單詳情表';

商品表（sku_info）

CREATE TABLE `sku_info` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'skuid(itemID)',
  `spu_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'spuid',
  `price` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '價格',
  `sku_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 'sku名稱',
  `sku_desc` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '商品規格描述',
  `weight` decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT '重量',
  `tm_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '品牌(冗余)',
  `category3_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '三級分類id（冗余)',
  `sku_default_img` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '默認顯示圖片(冗余)',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商品表';

商品一級類目表（base_category1）

CREATE TABLE `base_category1` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '編號',
  `name` varchar(10) NOT NULL COMMENT '分類名稱',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='一級分類表';

商品二級類目表（base_category2）

CREATE TABLE `base_category2` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '編號',
  `name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '二級分類名稱',
  `category1_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '一級分類編號',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='二級分類表';

商品三級類目表（base_category3）

CREATE TABLE `base_category3` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '編號',
  `name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '三級分類名稱',
  `category2_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '二級分類編號',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='三級分類表';

省份表（base_province）

CREATE TABLE `base_province` (
  `id` int(20) DEFAULT NULL COMMENT 'id',
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '省名稱',
  `region_id` int(20) DEFAULT NULL COMMENT '大區id',
  `area_code` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '行政區位碼'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

區域表（base_region）

CREATE TABLE `base_region` (
  `id` int(20) NOT NULL COMMENT '大區id',
  `region_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '大區名稱',
   PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

注意：以上的建表語句是在MySQL中完成的，完整的建表及模擬數據生成腳本見：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1fcMgDHGKedOpzqLbSRUGwA 提取碼：zuqw

數據處理流程

ODS層數據同步

關于ODS層的數據同步參見我的另一篇文章基于Canal與Flink實現數據實時增量同步(一)。主要使用canal解析MySQL的binlog日志，然后將其寫入到Kafka對應的topic中。由于篇幅限制，不會對具體的細節進行說明。同步之后的結果如下圖所示：

image

DIM層維表數據準備

本案例中將維表存儲在了MySQL中，實際生產中會用HBase存儲維表數據。我們主要用到兩張維表：區域維表和商品維表。處理過程如下：

區域維表

首先將mydw.base_province和mydw.base_region這個主題對應的數據抽取到MySQL中，主要使用Flink SQL的Kafka數據源對應的canal-json格式，注意：在執行裝載之前，需要先在MySQL中創建對應的表，本文使用的MySQL數據庫的名字為dim，用于存放維表數據。如下：

-- -------------------------
--   省份
--   kafka Source
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `ods_base_province`;
CREATE TABLE `ods_base_province` (
  `id` INT,
  `name` STRING,
  `region_id` INT ,
  `area_code`STRING
) WITH(
'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.base_province',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- -------------------------
--   省份
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `base_province`;
CREATE TABLE `base_province` (
    `id` INT,
    `name` STRING,
    `region_id` INT ,
    `area_code`STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'base_province', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--   省份
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 
INSERT INTO base_province
SELECT *
FROM ods_base_province;

-- -------------------------
--   區域
--   kafka Source
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `ods_base_region`;
CREATE TABLE `ods_base_region` (
  `id` INT,
  `region_name` STRING
) WITH(
'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.base_region',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- -------------------------
--   區域
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `base_region`;
CREATE TABLE `base_region` (
    `id` INT,
    `region_name` STRING,
     PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'base_region', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--   區域
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 
INSERT INTO base_region
SELECT *
FROM ods_base_region;

經過上面的步驟，將創建維表所需要的原始數據已經存儲到了MySQL中，接下來就需要在MySQL中創建維表，我們使用上面的兩張表，創建一張視圖：dim_province作為維表：

-- ---------------------------------
-- DIM層,區域維表,
-- 在MySQL中創建視圖
-- ---------------------------------
DROP VIEW IF EXISTS dim_province;
CREATE VIEW dim_province AS
SELECT
  bp.id AS province_id,
  bp.name AS province_name,
  br.id AS region_id,
  br.region_name AS region_name,
  bp.area_code AS area_code
FROM base_region br 
     JOIN base_province bp ON br.id= bp.region_id
;

這樣我們所需要的維表：dim_province就創建好了，只需要在維表join時，使用Flink SQL創建JDBC的數據源，就可以使用該維表了。同理，我們使用相同的方法創建商品維表，具體如下：

-- -------------------------
--  一級類目表
--   kafka Source
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `ods_base_category1`;
CREATE TABLE `ods_base_category1` (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING
)WITH(
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.base_category1',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ;

-- -------------------------
--  一級類目表
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `base_category1`;
CREATE TABLE `base_category1` (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
     PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'base_category1', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--  一級類目表
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 

INSERT INTO base_category1
SELECT *
FROM ods_base_category1;

-- -------------------------
--  二級類目表
--   kafka Source
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `ods_base_category2`;
CREATE TABLE `ods_base_category2` (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `category1_id` BIGINT
)WITH(
'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.base_category2',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ;

-- -------------------------
--  二級類目表
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `base_category2`;
CREATE TABLE `base_category2` (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `category1_id` BIGINT,
     PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'base_category2', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--  二級類目表
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 
INSERT INTO base_category2
SELECT *
FROM ods_base_category2;

-- -------------------------
-- 三級類目表
--   kafka Source
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `ods_base_category3`;
CREATE TABLE `ods_base_category3` (
  `id` BIGINT,
  `name` STRING,
  `category2_id` BIGINT
)WITH(
'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.base_category3',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- -------------------------
--  三級類目表
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `base_category3`;
CREATE TABLE `base_category3` (
    `id` BIGINT,
    `name` STRING,
    `category2_id` BIGINT,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'base_category3', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--  三級類目表
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 
INSERT INTO base_category3
SELECT *
FROM ods_base_category3;

-- -------------------------
--   商品表
--   Kafka Source
-- ------------------------- 

DROP TABLE IF EXISTS `ods_sku_info`;
CREATE TABLE `ods_sku_info` (
  `id` BIGINT,
  `spu_id` BIGINT,
  `price` DECIMAL(10,0),
  `sku_name` STRING,
  `sku_desc` STRING,
  `weight` DECIMAL(10,2),
  `tm_id` BIGINT,
  `category3_id` BIGINT,
  `sku_default_img` STRING,
  `create_time` TIMESTAMP(0)
) WITH(
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.sku_info',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- -------------------------
--   商品表
--   MySQL Sink
-- ------------------------- 
DROP TABLE IF EXISTS `sku_info`;
CREATE TABLE `sku_info` (
  `id` BIGINT,
  `spu_id` BIGINT,
  `price` DECIMAL(10,0),
  `sku_name` STRING,
  `sku_desc` STRING,
  `weight` DECIMAL(10,2),
  `tm_id` BIGINT,
  `category3_id` BIGINT,
  `sku_default_img` STRING,
  `create_time` TIMESTAMP(0),
   PRIMARY KEY (tm_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'sku_info', -- MySQL中的待插入數據的表
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'sink.buffer-flush.interval' = '1s'
);

-- -------------------------
--   商品
--   MySQL Sink Load Data
-- ------------------------- 
INSERT INTO sku_info
SELECT *
FROM ods_sku_info;

經過上面的步驟，我們可以將創建商品維表的基礎數據表同步到MySQL中，同樣需要提前創建好對應的數據表。接下來我們使用上面的基礎表在mySQL的dim庫中創建一張視圖：dim_sku_info，用作后續使用的維表。

-- ---------------------------------
-- DIM層,商品維表,
-- 在MySQL中創建視圖
-- ---------------------------------
CREATE VIEW dim_sku_info AS
SELECT
  si.id AS id,
  si.sku_name AS sku_name,
  si.category3_id AS c3_id,
  si.weight AS weight,
  si.tm_id AS tm_id,
  si.price AS price,
  si.spu_id AS spu_id,
  c3.name AS c3_name,
  c2.id AS c2_id,
  c2.name AS c2_name,
  c3.id AS c1_id,
  c3.name AS c1_name
FROM
(
  sku_info si 
  JOIN base_category3 c3 ON si.category3_id = c3.id
  JOIN base_category2 c2 ON c3.category2_id =c2.id
  JOIN base_category1 c1 ON c2.category1_id = c1.id
);

至此，我們所需要的維表數據已經準備好了，接下來開始處理DWD層的數據。

DWD層數據處理

經過上面的步驟，我們已經將所用的維表已經準備好了。接下來我們將對ODS的原始數據進行處理，加工成DWD層的明細寬表。具體過程如下：

-- -------------------------
--   訂單詳情
--   Kafka Source
-- ------------------------- 

DROP TABLE IF EXISTS `ods_order_detail`;
CREATE TABLE `ods_order_detail`(
  `id` BIGINT,
  `order_id` BIGINT,
  `sku_id` BIGINT,
  `sku_name` STRING,
  `img_url` STRING,
  `order_price` DECIMAL(10,2),
  `sku_num` INT,
  `create_time` TIMESTAMP(0)
) WITH(
 'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.order_detail',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- -------------------------
--   訂單信息
--   Kafka Source
-- -------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `ods_order_info`;
CREATE TABLE `ods_order_info` (
  `id` BIGINT,
  `consignee` STRING,
  `consignee_tel` STRING,
  `total_amount` DECIMAL(10,2),
  `order_status` STRING,
  `user_id` BIGINT,
  `payment_way` STRING,
  `delivery_address` STRING,
  `order_comment` STRING,
  `out_trade_no` STRING,
  `trade_body` STRING,
  `create_time` TIMESTAMP(0) ,
  `operate_time` TIMESTAMP(0) ,
  `expire_time` TIMESTAMP(0) ,
  `tracking_no` STRING,
  `parent_order_id` BIGINT,
  `img_url` STRING,
  `province_id` INT
) WITH(
'connector' = 'kafka',
 'topic' = 'mydw.order_info',
 'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
 'properties.group.id' = 'testGroup',
 'format' = 'canal-json' ,
 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset' 
) ; 

-- ---------------------------------
-- DWD層,支付訂單明細表dwd_paid_order_detail
-- ---------------------------------
DROP TABLE IF EXISTS dwd_paid_order_detail;
CREATE TABLE dwd_paid_order_detail
(
  detail_id BIGINT,
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  province_id INT,
  sku_id BIGINT,
  sku_name STRING,
  sku_num INT,
  order_price DECIMAL(10,0),
  create_time TIMESTAMP(0),
  pay_time TIMESTAMP(0)
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'dwd_paid_order_detail',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);
-- ---------------------------------
-- DWD層,已支付訂單明細表
-- 向dwd_paid_order_detail裝載數據
-- ---------------------------------
INSERT INTO dwd_paid_order_detail
SELECT
  od.id,
  oi.id order_id,
  oi.user_id,
  oi.province_id,
  od.sku_id,
  od.sku_name,
  od.sku_num,
  od.order_price,
  oi.create_time,
  oi.operate_time
FROM
    (
    SELECT * 
    FROM ods_order_info
    WHERE order_status = '2' -- 已支付
    ) oi JOIN
    (
    SELECT *
    FROM ods_order_detail
    ) od 
    ON oi.id = od.order_id;

image

ADS層數據

經過上面的步驟，我們創建了一張dwd_paid_order_detail明細寬表，并將該表存儲在了Kafka中。接下來我們將使用這張明細寬表與維表進行JOIN，得到我們ADS應用層數據。

ads_province_index

首先在MySQL中創建對應的ADS目標表：ads_province_index

CREATE TABLE ads.ads_province_index(
  province_id INT(10),
  area_code VARCHAR(100),
  province_name VARCHAR(100),
  region_id INT(10),
  region_name VARCHAR(100),
  order_amount DECIMAL(10,2),
  order_count BIGINT(10),
  dt VARCHAR(100),
  PRIMARY KEY (province_id, dt) 
) ;

向MySQL的ADS層目標裝載數據：

-- Flink SQL Cli操作
-- ---------------------------------
-- 使用 DDL創建MySQL中的ADS層表
-- 指標：1.每天每個省份的訂單數
--      2.每天每個省份的訂單金額
-- ---------------------------------
CREATE TABLE ads_province_index(
  province_id INT,
  area_code STRING,
  province_name STRING,
  region_id INT,
  region_name STRING,
  order_amount DECIMAL(10,2),
  order_count BIGINT,
  dt STRING,
  PRIMARY KEY (province_id, dt) NOT ENFORCED  
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/ads',
    'table-name' = 'ads_province_index', 
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe'
);
-- ---------------------------------
-- dwd_paid_order_detail已支付訂單明細寬表
-- ---------------------------------
CREATE TABLE dwd_paid_order_detail
(
  detail_id BIGINT,
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  province_id INT,
  sku_id BIGINT,
  sku_name STRING,
  sku_num INT,
  order_price DECIMAL(10,2),
  create_time STRING,
  pay_time STRING
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'dwd_paid_order_detail',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);

-- ---------------------------------
-- tmp_province_index
-- 訂單匯總臨時表
-- ---------------------------------
CREATE TABLE tmp_province_index(
    province_id INT,
    order_count BIGINT,-- 訂單數
    order_amount DECIMAL(10,2), -- 訂單金額
    pay_date DATE
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'tmp_province_index',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);
-- ---------------------------------
-- tmp_province_index
-- 訂單匯總臨時表數據裝載
-- ---------------------------------
INSERT INTO tmp_province_index
SELECT
      province_id,
      count(distinct order_id) order_count,-- 訂單數
      sum(order_price * sku_num) order_amount, -- 訂單金額
      TO_DATE(pay_time,'yyyy-MM-dd') pay_date
FROM dwd_paid_order_detail
GROUP BY province_id,TO_DATE(pay_time,'yyyy-MM-dd')
;
-- ---------------------------------
-- tmp_province_index_source
-- 使用該臨時匯總表，作為數據源
-- ---------------------------------
CREATE TABLE tmp_province_index_source(
    province_id INT,
    order_count BIGINT,-- 訂單數
    order_amount DECIMAL(10,2), -- 訂單金額
    pay_date DATE,
    proctime as PROCTIME()   -- 通過計算列產生一個處理時間列
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'tmp_province_index',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);

-- ---------------------------------
-- DIM層,區域維表,
-- 創建區域維表數據源
-- ---------------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `dim_province`;
CREATE TABLE dim_province (
  province_id INT,
  province_name STRING,
  area_code STRING,
  region_id INT,
  region_name STRING ,
  PRIMARY KEY (province_id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'dim_province', 
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'scan.fetch-size' = '100'
);

-- ---------------------------------
-- 向ads_province_index裝載數據
-- 維表JOIN
-- ---------------------------------

INSERT INTO ads_province_index
SELECT
  pc.province_id,
  dp.area_code,
  dp.province_name,
  dp.region_id,
  dp.region_name,
  pc.order_amount,
  pc.order_count,
  cast(pc.pay_date as VARCHAR)
FROM
tmp_province_index_source pc
  JOIN dim_province FOR SYSTEM_TIME AS OF pc.proctime as dp 
  ON dp.province_id = pc.province_id;

當提交任務之后：觀察Flink WEB UI：

image

查看ADS層的ads_province_index表數據：

image

ads_sku_index

首先在MySQL中創建對應的ADS目標表：ads_sku_index

CREATE TABLE ads_sku_index
(
  sku_id BIGINT(10),
  sku_name VARCHAR(100),
  weight DOUBLE,
  tm_id BIGINT(10),
  price DOUBLE,
  spu_id BIGINT(10),
  c3_id BIGINT(10),
  c3_name VARCHAR(100) ,
  c2_id BIGINT(10),
  c2_name VARCHAR(100),
  c1_id BIGINT(10),
  c1_name VARCHAR(100),
  order_amount DOUBLE,
  order_count BIGINT(10),
  sku_count BIGINT(10),
  dt varchar(100),
  PRIMARY KEY (sku_id,dt)
);

向MySQL的ADS層目標裝載數據：

-- ---------------------------------
-- 使用 DDL創建MySQL中的ADS層表
-- 指標：1.每天每個商品對應的訂單個數
--      2.每天每個商品對應的訂單金額
--      3.每天每個商品對應的數量
-- ---------------------------------
CREATE TABLE ads_sku_index
(
  sku_id BIGINT,
  sku_name VARCHAR,
  weight DOUBLE,
  tm_id BIGINT,
  price DOUBLE,
  spu_id BIGINT,
  c3_id BIGINT,
  c3_name VARCHAR ,
  c2_id BIGINT,
  c2_name VARCHAR,
  c1_id BIGINT,
  c1_name VARCHAR,
  order_amount DOUBLE,
  order_count BIGINT,
  sku_count BIGINT,
  dt varchar,
  PRIMARY KEY (sku_id,dt) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/ads',
    'table-name' = 'ads_sku_index', 
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe'
);

-- ---------------------------------
-- dwd_paid_order_detail已支付訂單明細寬表
-- ---------------------------------
CREATE TABLE dwd_paid_order_detail
(
  detail_id BIGINT,
  order_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  province_id INT,
  sku_id BIGINT,
  sku_name STRING,
  sku_num INT,
  order_price DECIMAL(10,2),
  create_time STRING,
  pay_time STRING
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'dwd_paid_order_detail',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);

-- ---------------------------------
-- tmp_sku_index
-- 商品指標統計
-- ---------------------------------
CREATE TABLE tmp_sku_index(
    sku_id BIGINT,
    order_count BIGINT,-- 訂單數
    order_amount DECIMAL(10,2), -- 訂單金額
    order_sku_num BIGINT,
    pay_date DATE
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'tmp_sku_index',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);
-- ---------------------------------
-- tmp_sku_index
-- 數據裝載
-- ---------------------------------
INSERT INTO tmp_sku_index
SELECT
      sku_id,
      count(distinct order_id) order_count,-- 訂單數
      sum(order_price * sku_num) order_amount, -- 訂單金額
      sum(sku_num) order_sku_num,
      TO_DATE(pay_time,'yyyy-MM-dd') pay_date
FROM dwd_paid_order_detail
GROUP BY sku_id,TO_DATE(pay_time,'yyyy-MM-dd')
;

-- ---------------------------------
-- tmp_sku_index_source
-- 使用該臨時匯總表，作為數據源
-- ---------------------------------
CREATE TABLE tmp_sku_index_source(
    sku_id BIGINT,
    order_count BIGINT,-- 訂單數
    order_amount DECIMAL(10,2), -- 訂單金額
    order_sku_num BIGINT,
    pay_date DATE,
    proctime as PROCTIME()   -- 通過計算列產生一個處理時間列
 ) WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'tmp_sku_index',
    'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
    'properties.bootstrap.servers' = 'kms-3:9092',
    'format' = 'changelog-json'
);
-- ---------------------------------
-- DIM層,商品維表,
-- 創建商品維表數據源
-- ---------------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `dim_sku_info`;
CREATE TABLE dim_sku_info (
  id BIGINT,
  sku_name STRING,
  c3_id BIGINT,
  weight DECIMAL(10,2),
  tm_id BIGINT,
  price DECIMAL(10,2),
  spu_id BIGINT,
  c3_name STRING,
  c2_id BIGINT,
  c2_name STRING,
  c1_id BIGINT,
  c1_name STRING,
  PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://kms-1:3306/dim',
    'table-name' = 'dim_sku_info', 
    'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver',
    'username' = 'root',
    'password' = '123qwe',
    'scan.fetch-size' = '100'
);
-- ---------------------------------
-- 向ads_sku_index裝載數據
-- 維表JOIN
-- ---------------------------------
INSERT INTO ads_sku_index
SELECT
  sku_id ,
  sku_name ,
  weight ,
  tm_id ,
  price ,
  spu_id ,
  c3_id ,
  c3_name,
  c2_id ,
  c2_name ,
  c1_id ,
  c1_name ,
  sc.order_amount,
  sc.order_count ,
  sc.order_sku_num ,
  cast(sc.pay_date as VARCHAR)
FROM
tmp_sku_index_source sc 
  JOIN dim_sku_info FOR SYSTEM_TIME AS OF sc.proctime as ds
  ON ds.id = sc.sku_id
  ;

當提交任務之后：觀察Flink WEB UI：

image

查看ADS層的ads_sku_index表數據：

image

FineBI結果展示

其他注意點

Flink1.11.0存在的bug

當在代碼中使用Flink1.11.0版本時，如果將一個change-log的數據源insert到一個upsert sink時，會報如下異常：

[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:
org.apache.flink.table.api.TableException: Provided trait [BEFORE_AND_AFTER] can't satisfy required trait [ONLY_UPDATE_AFTER]. This is a bug in planner, please file an issue. 
Current node is TableSourceScan(table=[[default_catalog, default_database, t_pick_order]], fields=[order_no, status])

該bug目前已被修復，修復可以在Flink1.11.1中使用。

總結

本文主要分享了構建一個實時數倉的demo案例，通過本文可以了解實時數倉的數據處理流程，在此基礎之上，對Flink SQL的CDC會有更加深刻的認識。另外，本文給出了非常詳細的使用案例，你可以直接上手進行操作，在實踐中探索實時數倉的構建流程。

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實時數倉|基于Flink1.11的SQL構建實時數倉探索實踐

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案例簡介

架構設計

業務數據準備

數據處理流程

ODS層數據同步

DIM層維表數據準備

DWD層數據處理

ADS層數據

FineBI結果展示

其他注意點

Flink1.11.0存在的bug

總結

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DWD層數據處理

ADS層數據

FineBI結果展示

其他注意點

Flink1.11.0存在的bug

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