# data-warehouse-learning
**Repository Path**: wzylzjtn/data-warehouse-learning
## Basic Information
- **Project Name**: data-warehouse-learning
- **Description**: 【2025最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 数据湖 建设方案及实战代码,涉及组件 #flink #paimon #doris #seatunnel #dolphinscheduler #datart #dinky #hudi #iceberg。
- **Primary Language**: Java
- **License**: Artistic-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 613
- **Forks**: 158
- **Created**: 2024-03-02
- **Last Updated**: 2025-09-10
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: flink, seatunnel, dolphinscheduler, doris, paimon
## README
## 开源不易,请各位朋友点个 ***★star★*** 支持一下,非常感谢~
[【 Github地址:https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning 】](https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning)
[【 Gitee 地址:https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning 】](https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning)
[【 推荐开发平台:https://github.com/642933588/jiron-cloud 】](https://github.com/642933588/jiron-cloud)
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## 1 介绍
"《实时/离线数仓实战》是一个以电商系统为基础,围绕电商业务指标统计需求而构建的数仓项目。该项目涵盖了基于Doris、Piamon、Hudi和Iceberg的离线数仓和实时数仓(数据湖)的构建。两种场景在数据处理逻辑上保持一致,但采用了不同的技术实现,为数仓建设提供了多样化的思路。
## 2 技术架构

电商数仓项目(实时/离线)的技术架构由四个关键部分组成:
1. 数据源模块:本模块通过 **JAVA** 编写的代码来生成电商业务数据,并将这些数据写入 **MySQL** 数据库。同时,生成的用户日志数据被写入 **Kafka** 消息队列。模块支持在配置文件中设定数据生成的日期,以满足不同时间点的数据需求。
2. 数据采集模块:利用 **Dinky** 开发的 **FlinkSQL** 代码,消费 **Kafka** 中的用户日志数据,并将其写入 **Doris** 、**Paimon** 、 **Hudi** 和 **Iceberg** 的在线数据存储(ODS)层。此外,使用 **DolphinScheduler** 配置 **SeaTunnel** 任务,以同步 **MySQL** 中的业务数据到 **Doris** 的ODS层。**FlinkSQL/CDC** 技术则用于从 **Kafka** 和 **MySQL** 采集数据,并将它们分别写入 **Paimon** 、**Hudi** 和 **Iceberg** 的ODS层。
3. 数仓模块:遵循行业标准的ODS(操作数据存储)-> DWD(数据仓库明细层)/ DIM(维度数据层)-> DWS(数据服务层)-> ADS(应用数据存储)的四级数据分层架构。数据在**Doris** 、**Paimon**、**Hudi** 和 **Iceberg** 中通过批量和实时两种调度方式进行有效流转。
4. 数据可视化:ADS层和DWS层的数据可以利用 **SuperSet** 和 **DataRT** 工具进行报表和数据大屏的制作与展示,以直观地呈现数据洞察。
## 3 软件版本
| 软件 | 版本 | 安装包 | 对应依赖包 |
|------------------|--------|------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Zookeeper | 3.9.1 | apache-zookeeper-3.9.1-bin.tar.gz | |
| Kafka | 3.6.1 | kafka_2.12-3.6.1.tgz | |
| Seatunnel | 2.3.3 | apache-seatunnel-2.3.3-bin.tar.gz | seatunnel-hadoop3-3.1.4-uber-2.3.3-optional.jar |
| Dolphinscheduler | 3.2.0 | apache-dolphinscheduler-3.2.0-bin.tar.gz | mysql-connector-java-8.0.16.jar |
| Doris | 2.0.4 | apache-doris-2.0.4-bin-x64.tar.gz | |
| Flink | 1.18.1 | flink-1.18.1-bin-scala_2.12.tgz | flink-sql-connector-mysql-cdc-2.4.2.jar
flink-sql-connector-kafka-3.1.0-1.18.jar
flink-sql-connector-hive-3.1.3_2.12-1.19.0.jar
flink-connector-jdbc-3.2.0-1.19.jar |
| Iceberg | 1.5.2 | iceberg-flink-runtime-1.18-1.5.2.jar | |
| Hudi | 0.15.0 | hudi-flink1.18-bundle-0.15.0.jar | |
| Paimon | 0.8 | paimon-flink-1.18-0.8-20240301.002155-30.jar | flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-9.0.jar |
| Dinky | 1.0.0 | dinky-release-1.18-1.0.0-rc4.tar.gz | |
| Hadoop | 3.1.3 | hadoop-3.1.3.tar.gz | |
| Hive | 3.1.3 | apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz | paimon-hive-connector-3.1-0.7.0-incubating.jar
iceberg-hive-runtime-1.5.2.jar
hudi-hadoop-mr-bundle-0.15.0.jar |
| Maven | 3.9.6 | apache-maven-3.9.6-bin.tar.gz | |
| Centos | 8 | CentOS-8.5.2111-x86_64-dvd1.iso | |
| OpenJDK | 8 | openlogic-openjdk-8u402-b06-linux-x64.tar.gz | |
# 通用部分
#### 1) 组件安装

#### 2) 模拟数据生成

生成业务库数据如下图所示:

生成用户日志数据如下图所示:

# 离线数仓建设部分(Doris)
涉及组件:**Kafka** + **Flink** + **Doris** + **Seatunnel** + **Dolphinscheduler**
#### 1) 数据采集
**Kafka** 数据通过 **Flink** 接入 **Doris**

**MySQL** 数据通过 **SeaTunnel** 接入 **Doris**

#### 2) **Doris ODS** 层建设
数据采集进 **Doris ODS** 层,实现效果如下图所示:

#### 3) **Doris DIM** 层建设
开发 **DorisSQL** 进行 **DIM** 层数据处理

**DIM** 层数据实现效果如下图:

#### 4) **Doris DWD** 层建设
开发 **DorisSQL** 进行 **DWD** 层数据处理

**DWD** 层数据实现效果如下图:

#### 5) **Doris DWS** 层建设
开发 **DorisSQL** 进行 **DWS** 层数据处理

**DWS** 层数据实现效果如下图:

#### 6) **Doris ADS** 层建设
开发 **DorisSQL** 进行 **ADS** 层数据处理

**ADS** 层数据实现效果如下图:

#### 7) 任务编排
最终的任务概览如下图所示

任务编排效果如下图所示

#### 8) 数据展示

# 实时数仓(数据湖)建设部分(Paimon/Hudi/Iceberg)
涉及组件:**Kafka** + **Flink(CDC/SQL/UDF)** + **Paimon/Hudi/Iceberg** + **Hive** + **Dinky**
#### 1) **Paimon ODS** 层建设
**Kafka** 数据通过 **FlinkSQL** 接入 **Paimon/Hudi/Iceberg** ,实际数据落到 **Hive**
**MySQL** 数据通过 **FlinkCDC** 接入 **Paimon/Hudi/Iceberg** ,实际数据落到 **Hive**

数据采集进 **Paimon ODS** 层,实现效果如下图所示:

#### 2) **Paimon DWD** 层建设
开发 **FlinkSQL** 进行 **DWD** 层数据处理

**DWD** 层数据实现效果如下图:

#### 3) **Paimon DIM** 层建设
开发 **FlinkSQL** 进行 **DIM** 层数据处理

**DIM** 层数据实现效果如下图:

#### 4) **Paimon DWS** 层建设
开发 **FlinkSQL** 进行 **DWS** 层数据处理

**DWS** 层数据实现效果如下图:

#### 5) **Paimon ADS** 层建设
开发 **FlinkSQL** 进行 **ADS** 层数据处理

**ADS** 层数据实现效果如下图:

#### 6) **Doris Catalog** 连接 **Paimon** + **DataRT** 进行数据展示

[【 Flink面试题答案 】](https://t.zsxq.com/DKAQ3)
[【 FlinkSQL面试精讲 】](https://t.zsxq.com/GyF7n)
[【 Flink源码分析 】](https://t.zsxq.com/4e96L)
[【 Flink数据倾斜优化 】](https://t.zsxq.com/uMt82)
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[【 数据仓库面试题 】](https://t.zsxq.com/DLg8y)
[【 Clickhouse 面试题 】](https://t.zsxq.com/LegAQ)
[【 ElasticSearch面试题 】](https://t.zsxq.com/FmCvD)
[【 kafka面试题 】](https://t.zsxq.com/6KhyV)
[【 Hbase 面试题 】](https://t.zsxq.com/KCHy1)
[【 Zookeeper 面试题 】](https://t.zsxq.com/aXyFm)
[【 数仓最新文档 】](https://t.zsxq.com/7zQQH)
[【 Flink学习文档v1.0 】](https://t.zsxq.com/NWSIR)
[【 Doris学习手册 】](https://t.zsxq.com/FDDIz)
[【 Dinky最新指南 】](https://t.zsxq.com/04NdO)
[【 Flink 学习文档V2.0 】](https://t.zsxq.com/d4cDB)
[【 Paimon 学习文档V2.0 】](https://t.zsxq.com/5N2Pc)
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[【 数据治理指南 V1.0 】](https://t.zsxq.com/JOGjG)
[【 Iceberg学习文档 V1.0 】](https://t.zsxq.com/oq0Ad)
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[【 Iceberg学习文档 V2.0 】](https://t.zsxq.com/qC8iJ)
[【 Flink反压问题解决方案 V1.0 】](https://t.zsxq.com/vXQ8Q)
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[【 数据湖选型 V1.0 】](https://t.zsxq.com/BB3LH)
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[【 大数据计算引擎发展历史】](https://t.zsxq.com/HlliS)
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[【 Spark学习文档十一章 V1.0 】](https://t.zsxq.com/PpsmT)
[【 Flink2.0学习文档十二章 V1.0 】](https://t.zsxq.com/3Wl1Z)
[【 基于Flink + Paimon的全流程数仓建设实践指南 V1.0 】](https://t.zsxq.com/RCYLl)
[【 Flink1.19 + Paimon1.2构建实时数仓教程文档 V1.0 】](https://t.zsxq.com/nJazP)
[【 K8s学习文档 V1.0 】](https://t.zsxq.com/MgFbT)
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[【 Flink 逐条处理模式详解:毫秒级延迟的实现原理与源码剖析 】](https://t.zsxq.com/Zro2i)
[【 Flink 流水线执行(Pipelined Execution)原理详解 】](https://t.zsxq.com/FgIlS)
[【 Flink异步Checkpoint机制详解:原理、流程与源码剖析 】](https://t.zsxq.com/wop5x)
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[【 Flink 三种时间语义(Time Semantics)详解:原理、源码与实践 】](https://t.zsxq.com/mhKiv)
[【 Flink Watermark 机制深度解析:原理、源码与实践 】](https://t.zsxq.com/ogHw7)
[【 Flink窗口机制(Windowing)详解:从原理到源码深度解析 】](https://t.zsxq.com/LVjsa)
[【 Flink分布式快照(Checkpoint)机制深度解析 】](https://t.zsxq.com/djU3s)
[【 Flink动态资源调整机制详解:原理、源码与实践 】](https://t.zsxq.com/zwoGd)
[【 Flink 内存模型详解:原理、源码与实践 】](https://t.zsxq.com/pSHT8)
[【 Spark RDD (Resilient Distributed Dataset) 机制详解 】](https://t.zsxq.com/6MKcb)
[【 Spark 调度模型深度解析:Stage 划分、任务调度与本地性优化 】](https://t.zsxq.com/Jisvo)
[【 Spark Tungsten执行引擎深度解析:突破JVM性能瓶颈的内存与计算优化 】](https://t.zsxq.com/USZgr)
[【 Spark内存管理模型详解:统一内存管理与堆外内存机制 】](https://t.zsxq.com/TpBgH)
[【 Spark 缓存机制详解:Storage Level 与序列化存储原理及源码分析 】](https://t.zsxq.com/dv6zP)
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[【 Spark分布式机器学习算法实现与模型持久化详解 】](https://t.zsxq.com/bVqVq)
[【 Spark Pregel模型详解:基于BSP的迭代图计算框架 】](https://t.zsxq.com/RxXU4)
[【 Spark图分区策略详解:Edge Partition与Vertex Partition优化及源码剖析 】](https://t.zsxq.com/HYPy9)
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[【 Spark Join 优化策略深度解析:Broadcast Join 与 Bucket Pruning 】](https://t.zsxq.com/mnGaD)
[【 Spark AQE (Adaptive Query Execution) 深度解析:动态优化查询执行 】](https://t.zsxq.com/C0AXT)
[【 Iceberg 基于文件的元数据管理:三层架构与源码深度解析 】](https://t.zsxq.com/dABYe)
[【 Iceberg 原子性操作与事务隔离深度解析 】](https://t.zsxq.com/9l0YM)
[【 Iceberg 时间旅行(Time Travel)深度解析:原理、实现与应用 】](https://t.zsxq.com/pijTh)
[【 Iceberg统计信息驱动优化:从列级统计到文件级过滤的深度解析 】](https://t.zsxq.com/EtJ6z)
[【 Iceberg数据布局优化深度解析:排序与Z-Order的多维性能提升 】](https://t.zsxq.com/KTSjC)
[【 Iceberg 分区演进(Partition Evolution)详解:无需重写数据的动态分区策略调整 】](https://t.zsxq.com/pFyST)
[【 Iceberg 快照过期与清理机制详解 】](https://t.zsxq.com/jiaxg)
[【 Iceberg 孤儿文件清理(Orphan File Cleanup)深度解析 】](https://t.zsxq.com/7fDkf)
[【 Iceberg数据校验与修复:深度解析rewrite_data_files与rewrite_manifests 】](https://t.zsxq.com/Vql3N)
[【 Iceberg 存储无关性深度解析:架构、实现与跨存储系统适配 】](https://t.zsxq.com/mWa47)
[【 Iceberg多引擎兼容性详解:统一数据访问的新范式 】](https://t.zsxq.com/Ya70i)
[【 Iceberg 流批一体支持详解:流式写入与增量读取的原理与实践 】](https://t.zsxq.com/803JX)
[【 Iceberg 物化视图详解:自动刷新机制与实现 】](https://t.zsxq.com/e976O)
[【 Iceberg 分支与标签详解:实现数据版本管理的强大功能 】](https://t.zsxq.com/MG79f)
[【 Iceberg行级删除与更新(Row-Level Deletes & Updates)深度解析 】](https://t.zsxq.com/UJdn9)
[【 Paimon LSM-Tree存储结构详解:高效写入与更新的核心引擎 】](https://t.zsxq.com/NCNZV)
[【 Paimon列式存储格式深度解析:基于Parquet/ORC的优化、压缩与谓词下推 】](https://t.zsxq.com/HoUG9)
[【 Spark 缓存机制详解:Storage Level 与序列化存储原理及源码分析 】](https://t.zsxq.com/dKHNq)
[【 Paimon流批一体架构深度解析:统一实时与批处理的数据湖技术 】](https://t.zsxq.com/QKXBT)
[【 Paimon实时数据更新技术深度解析:从主键行级更新到CDC场景实践 】](https://t.zsxq.com/c4VNo)
[【 Paimon 轻量级元数据(Lightweight Metadata)详解 】](https://t.zsxq.com/tWB0f)
[【 Paimon 分区与桶(Partitioning & Bucketing)详解:原理、源码与实践 】](https://t.zsxq.com/WMsyK)
[【 Paimon 小文件自动合并(Auto Compaction)技术详解 】](https://t.zsxq.com/A5pCS)
[【 Paimon事务支持详解:基于快照隔离的读写事务与数据一致性 】](https://t.zsxq.com/Y6Pb7)
[【 Doris 列式存储深度解析:原理、实现与性能优化 】](https://t.zsxq.com/TFX2z)
[【 Doris 前缀索引(Prefix Index)深度解析:原理、实现与性能优化 】](https://t.zsxq.com/mFe86)
[【 Doris 数据分桶与分片 (Bucketing & Sharding) 深度解析 】](https://t.zsxq.com/cvAvC)
[【 Doris数据模型与更新机制深度解析 】](https://t.zsxq.com/sR549)
[【 Doris 冷热数据分层(Tiered Storage)技术详解 】](https://t.zsxq.com/XCTH0)
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