clickhouse做数仓

Question

clickhouse做数仓，在clickhosue上做分层ods,dwd,dws,ads，每层通过spark或flink处理数据是否可行？

Answer 1

POwner 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

是的，使用ClickHouse作为数据仓库，并通过Spark或Flink对数据进行处理是可行的。

以下是一种实现ClickHouse做数仓的分层架构和处理数据的方案：

1. 数据层次划分： 将数据层次划分为原始数据层(ODS)，数据加工层(DWD)，数据查询层(DWS)和数据分析层(ADS)。这是常见的数仓分层架构。

2. 数据处理工具： 使用Spark或Flink作为数据处理工具。这两个工具都是用于分布式数据处理的开源框架，都具有高可靠性、高扩展性和高性能的特点。

3. ODS层数据处理： 使用Spark或Flink从源系统将原始数据流式导入到ClickHouse的ODS层中。可以使用基于事件时间的窗口、过滤、转换等操作进行数据的清洗和加工。

4. DWD层数据处理： 使用Spark或Flink将ODS层的数据流式导入到ClickHouse的DWD层中。在DWD层进行数据加工，如数据关联、维度归一化、数据清洗和去重等。

5. DWS层数据处理： 使用Spark或Flink将DWD层的数据导入到ClickHouse的DWS层中。在DWS层进行数据预处理，如数据聚合、汇总、缓存和索引等，以提供高性能的数据查询。

6. ADS层数据处理： 使用Spark或Flink将DWS层的数据导入到ClickHouse的ADS层中。在ADS层进行数据分析，如数据挖掘、机器学习、数据可视化和报表生成等。

7. **数据同步机制：**使用Spark或Flink提供的流式处理能力，实时将数据从一层传递到下一层。可以使用Kafka作为中间消息队列，实现不同层之间的数据同步。

综上所述，使用ClickHouse做数仓，在ClickHouse上进行分层的ODS、DWD、DWS和ADS设计，并使用Spark或Flink来处理数据是可行的。通过流式处理和数据同步机制，可以实现从原始数据到数据分析的全程数据处理。