使用 Flink Hudi 处理变更数据流并通过 Redshift Spectrum 进行数据分析实践
原文中文，约5100字，阅读约需13分钟。发表于：。这是一个典型的数据分析场景，分散在不同业务数据库里的表格数据，需要汇总到数据湖或数据仓库中进行统一分析。运营人员希望尽可能的实时查询到这些数据，他们需要第一手的订单数据以便快速做出决策。 为实现这类场景需求，有很多种办法，本文介绍通过可视化交互开发平台 Zeppelin 上使用 Flink SQL 实现 ETL 任务，并支持近实时高并发 Upsert 到数据湖，利用 Redshift...
本文介绍了使用Zeppelin上的Flink SQL实现ETL任务，支持近实时高并发Upsert到数据湖，并利用Redshift Spectrum进行快速分析查询。文章详细介绍了背景、架构设计、Hudi和Redshift Spectrum的特点和功能，并给出了示例操作。通过本文的方法，可以实现稳定的CDC数据捕获和流式数据湖方案，并提供高性能的查询能力。
