基于Flink+Hologres搭建实时数仓

Apache Paimon是一种流批统一的数据湖存储格式，结合Flink及Spark构建流批处理的实时湖仓一体架构。Paimon创新地将湖格式与LSM技术结合起来，给数据湖带来了实时流更新以及完整的流处理能力。借助实时计算Flink版与Apache Paimon，可以快速地在云端OSS上构建数据湖存储服务。

Apache Paimon提供以下核心能力：

实时入湖能力增强：实时计算Flink版提供了丰富的入湖方式，支持自动同步Schema变更，允许快速将包括MySQL在内的多种数据库系统的实时变化同步至数据湖，在千万级数据规模下也能保持高效率与低延迟。
湖上流批一体处理：Paimon结合Flink提供了完整的流处理能力，结合Spark提供了完整的批处理能力。基于统一的数据湖存储，提供数据口径一致的流批一体处理，提高易用性并降低成本。
全面生态集成拓展：Paimon与众多计算紧密集成，实时计算Flink版、E-MapReduce（Spark、StarRocks、Hive或Trino）、MaxCompute都与Paimon有着较为完善的集成度，统一存储，计算无边界。
湖仓存储格式革新：Paimon在流批技术处理的基础上，提出Deletion Vectors和索引来增强查询性能，在分钟级时效性基础上满足流、批、OLAP等场景的全方位支持。

更多信息请参见Apache Paimon。

使用指南

初次使用

如果您想要快速开始体验Paimon，详情请参见Paimon快速开始：基本功能。
如果您需要根据主键更新数据，请使用Paimon主键表。如果您没有更新数据的需求，仅需要将无主键的数据导入Paimon表，请使用Paimon Append Only表（非主键表）。
如果您想要了解Paimon的时效性与一致性，详情请参见Paimon的时效性与一致性。
如果您想要了解利用Flink+Paimon构建流式湖仓的方法，详情请参见基于Flink+Paimon搭建流式湖仓。

创建Paimon Catalog

Paimon Catalog可以方便地管理同一个目录下的所有Paimon表，并与其它阿里云产品连通。我们支持通过Paimon Catalog创建并操作Paimon表。

如果您想要创建并使用Paimon Catalog，详情请参见管理Paimon Catalog。
如果您想要将Paimon表的元数据同步至数据湖构建DLF，详情请参见管理Paimon Catalog。
如果您想要在云原生大数据计算服务MaxCompute中同步创建Paimon外表，以便后续从MaxCompute中对Paimon表进行查询，详情请参见管理Paimon Catalog。
如果您想要同时将Paimon表的元数据同步至DLF，并在MaxCompute中创建Paimon外表，详情请参见管理Paimon Catalog。

创建Paimon表

如果您想要在Paimon Catalog中创建Paimon表，详情请参见使用Paimon Catalog。
如果您想要利用CREATE TABLE AS（CTAS）语句或CREATE DATABASE AS（CDAS）语句，从MySQL、消息队列Kafka等数据源将表同步到Paimon Catalog中，详情请参见通过CREATE TABLE AS（CTAS）语句或REATE DATABASE AS（CDAS）语句创建表。

向Paimon表写入数据

如果您想要往Paimon表写入数据或更新数据，详情请参见向Paimon表写入数据。
如果您想要在Paimon表中进行数据的打宽和聚合等操作，详情请参见数据合并机制。
如果您想要覆写Paimon表的分区，或覆写整张Paimon表，详情请参见通过INSERT OVERWRITE语句覆写数据。
如果您想要从Paimon表中删除数据或部分分区，详情请参见通过DELETE语句删除数据。
如果您想要删除Paimon表的部分分区，详情请参见管理Paimon Catalog。

从Paimon表消费数据

如果您想要从Paimon表中查询或消费数据，详情请参见从Paimon表消费数据。如果您想要对Paimon主键表进行流式消费，请先了解变更数据产生机制。
如果您想要从指定位点开始流式消费Paimon表，详情请参见从指定位点消费Paimon表。
如果您想保存Paimon表的消费进度，或防止正在被流式消费的快照文件因过期被删除，详情请参见指定Consumer ID。
如果您想要利用批作业查询Paimon表过去的状态，详情请参见Batch Time Travel。

Paimon表的维护

如果您想要了解Paimon的常见问题，详情请参见上下游存储。
如果您想要了解读写Paimon表的常见优化，详情请参见Paimon性能优化。
如果您想要查询Paimon表目前有哪些分区，文件总数是多少等数据，详情请参见Paimon系统表。
如果您想要修改Paimon Catalog表结构，例如增加一列，或修改列名等，详情请参见管理Paimon Catalog。
如果您想要删除Paimon Catalog表，详情请参见删除Paimon Catalog表。
如果您想要调整Paimon的分桶数量，详情请参见调整固定分桶表的分桶数量。
如果您想要清理表目录下的废弃文件，详情请参见清理过期数据。

使用Flink+Hologres搭建实时数仓可以充分利用Flink强大的实时处理能力和Hologres提供的Binlog、行列共存和资源强隔离等能力，实现高效、可扩展的实时数据处理和分析，帮助您更好地应对不断增长的数据量和实时业务需求。本文介绍如何通过实时计算Flink版和实时数仓Hologres搭建实时数仓。

背景信息

随着社会数字化发展，企业对数据时效性的需求越来越强烈。除传统的面向海量数据加工场景设计的离线场景外，大量业务需要解决面向实时加工、实时存储、实时分析的实时场景问题。传统离线数仓搭建的方法论比较明确，通过定时调度实现数仓分层（ODS->DWD->DWS->ADS）；但对于实时数仓的搭建，目前缺乏明确的方法体系。基于Streaming Warehouse理念，实现数仓分层之间实时数据的高效流动，可以解决实时数仓分层问题。

方案架构

实时计算Flink版是强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据高效处理。Hologres是一站式实时数仓，支持数据实时写入与更新，实时数据写入即可查。Hologres与Flink深度集成，能够提供一体化的实时数仓联合解决方案。本文基于Flink+Hologres搭建实时数仓的方案架构如下：

Flink将数据源写入Hologres，形成ODS层。
Flink订阅ODS层的Binlog进行加工，形成DWD层再次写入Hologres。
Flink订阅DWD层的Binlog，通过计算形成DWS层，再次写入Hologres。
最后由Hologres对外提供应用查询。

该方案有如下优势：

Hologres的每一层数据都支持高效更新与修正、写入即可查，解决了传统实时数仓解决方案的中间层数据不易查、不易更新、不易修正的问题。
Hologres的每一层数据都可单独对外提供服务，数据的高效复用，真正实现数仓分层复用的目标。
模型统一，架构简化。实时ETL链路的逻辑是基于Flink SQL实现的；ODS层、DWD层和DWS层的数据统一存储在Hologres中，可以降低架构复杂度，提高数据处理效率。

该方案依赖于Hologres的3个核心能力，详情如下表所示。

Hologres核心能力	详情
Binlog	Hologres提供Binlog能力，用于驱动Flink进行实时计算，以此作为流式计算的上游。Hologres的Binlog能力详情请参见订阅Hologres Binlog。
行列共存	Hologres支持行列共存的存储格式。一张表同时存储行存数据和列存数据，并且两份数据强一致。该特性保证中间层表不仅可以作为Flink的源表，也可以作为Flink的维表进行主键点查与维表Join，还可以供其他应用（OLAP、线上服务等）查询。Hologres的行列共存能力详情请参见表存储格式：列存、行存、行列共存。
资源强隔离	Hologres实例的负载较高时，可能影响中间层的点查性能。Hologres支持通过主从实例读写分离部署（共享存储）或计算组实例架构实现资源强隔离，从而保证Flink对Hologres Binlog的数据拉取不影响线上服务。

实践场景

本文以某个电商平台为例，通过搭建一套实时数仓，实现数据的实时加工清洗和对接上层应用数据查询，形成实时数据的分层和复用，支撑各个业务方的报表查询（交易大屏、行为数据分析、用户画像标签）以及个性化推荐等多个业务场景。

构建ODS层：业务数据库实时入仓

MySQL有orders（订单表），orders_pay（订单支付表），product_catalog（商品类别字典表）3张业务表，这3张表通过Flink实时同步到Hologres中作为ODS层。
构建DWD层：实时主题宽表

将订单表、商品类别字典表、订单支付表进行实时打宽，生成DWD层宽表。
构建DWS层：实时指标计算

实时消费宽表的binlog，事件驱动地聚合出相应的DWS层指标表。

注意事项

仅实时计算引擎VVR 6.0.7及以上版本支持该实时数仓方案。
仅1.3及以上版本的独享Hologre实例支持该实时数仓方案。
实时计算Flink版、RDS MySQL和Hologres需要在同一VPC。如果不在同一VPC，需要先打通跨VPC的网络或者使用公网的形式访问，详情请参见如何访问跨VPC的其他服务？和Flink全托管如何访问公网？。
通过RAM用户或RAM角色等身份访问实时计算Flink、Hologres和RDS MySQL资源时，需要其具备对应资源的权限。

准备工作

创建RDS MySQL实例并准备数据源

创建RDS MySQL实例，详情请参见创建RDS MySQL实例。
创建数据库和账号。

为目标实例创建名称为order_dw的数据库和具有对应数据库读写权限的普通账号。具体操作请参见创建数据库和账号和管理数据库。

准备MySQL CDC数据源。

在目标实例详情页面，单击上方的登录数据库。
在弹出的DMS页面中，填写创建的数据库账号名和密码，然后单击登录。
登录成功后，在左侧双击order_dw数据库，切换数据库。

在SQL Console区域编写三张业务表的建表DDL以及插入的数据语句。

CREATE TABLE `orders` (
  order_id bigint not null primary key,
  user_id varchar(50) not null,
  shop_id bigint not null,
  product_id bigint not null,
  buy_fee numeric(20,2) not null,   
  create_time timestamp not null,
  update_time timestamp not null default now(),
  state int not null 
);


CREATE TABLE `orders_pay` (
  pay_id bigint not null primary key,
  order_id bigint not null,
  pay_platform int not null,
  create_time timestamp not null
);


CREATE TABLE `product_catalog` (
  product_id bigint not null primary key,
  catalog_name varchar(50) not null
);

-- 准备数据
INSERT INTO product_catalog VALUES(1, 'phone_aaa'),(2, 'phone_bbb'),(3, 'phone_ccc'),(4, 'phone_ddd'),(5, 'phone_eee');

INSERT INTO orders VALUES
(100001, 'user_001', 12345, 1, 5000.05, '2023-02-15 16:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100002, 'user_002', 12346, 2, 4000.04, '2023-02-15 15:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100003, 'user_003', 12347, 3, 3000.03, '2023-02-15 14:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100004, 'user_001', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 13:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100005, 'user_002', 12348, 5, 1000.01, '2023-02-15 12:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100006, 'user_001', 12348, 1, 1000.01, '2023-02-15 11:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100007, 'user_003', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 10:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1);

INSERT INTO orders_pay VALUES
(2001, 100001, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2002, 100002, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2003, 100003, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2004, 100004, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2005, 100005, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2006, 100006, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2007, 100007, 0, '2023-02-15 18:40:56');

单击执行，单击直接执行。

创建Hologres实例和计算组

创建独享Hologres实例，详情请参见购买Hologres。

为了体验Hologres通过读写分离实现资源强隔离的核心能力，本文以计算组型实例为例为您进行介绍。
在HoloWeb页面连接目标实例后，创建数据库并授权。

创建名为order_dw的数据库（需要开启简单权限模型），并授予用户admin权限。数据库创建和授权操作，请参见DB管理。

说明
- 如果在被授权账号的下拉列表找不到对应的账号，则说明该账号并未添加至当前实例，您需要前往用户管理页面添加用户为SuperUser。
- Hologres2.0之后版本默认开启binlog扩展，无需手动执行。Hologres1.3版本在创建完数据库后，需要执行create extension hg_binlog命令才能开启binlog扩展。
新增计算组。

您可以通过不同的计算组实现资源隔离，使用初始计算组init_warehouse用于写入数据，使用read_warehouse_1计算组用于服务查询。

预留计算资源会全部分配给初始计算组init_warehouse，需先减少计算组资源，再新增计算组。详情请参见场景1：创建全新的计算组实例。
1. 单击安全中心 > 计算组管理，确认实例名为目标实例名称。
2. 单击已有资源组init_warehouse操作列下的调整配置，调小资源后单击确认。
3. 单击新增计算组，新增名称为read_warehouse_1的计算组，单击确认。

创建Flink工作空间和Catalog

创建Flink工作空间，详情请参见开通实时计算Flink版。
登录实时计算控制台，单击目标工作空间操作列下的控制台。
创建Session集群，为后续创建Catalog和查询脚本提供执行环境，详情请参见步骤一：创建Session集群。

创建Hologres Catalog。

在数据开发 > 数据查询页面的查询脚本页签，将如下代码拷贝到查询脚本，并修改目标参数取值，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

CREATE CATALOG dw WITH (
  'type' = 'hologres',
  'endpoint' = '<ENDPOINT>', 
  'username' = '<USERNAME>',
  'password' = '<PASSWORD>',
  'dbname' = 'order_dw@init_warehouse', --数据库名称，并指定连接init_warehouse计算组。
  'binlog' = 'true', -- 创建catalog时可以设置源表、维表和结果表支持的with参数，之后在使用此catalog下的表时会默认添加这些默认参数。
  'sdkMode' = 'jdbc', -- 推荐使用jdbc模式。
  'cdcmode' = 'true',
  'connectionpoolname' = 'the_conn_pool',
  'ignoredelete' = 'true',  -- 宽表merge需要开启，防止回撤。
  'partial-insert.enabled' = 'true', -- 宽表merge需要开启此参数，实现部分列更新。
  'mutateType' = 'insertOrUpdate', -- 宽表merge需要开启此参数，实现部分列更新。
  'table_property.binlog.level' = 'replica', --也可以在创建catalog时传入持久化的hologres表属性，之后创建表时，默认都开启binlog。
  'table_property.binlog.ttl' = '259200'
);

您需要修改以下参数取值为您实际Hologres服务信息。

参数	说明	备注
endpoint	Hologres的Endpoint地址。	详情请参见实例配置。
username	阿里云账号的AccessKey ID。	当前配置的AccessKey对应的用户需要能够访问所有的Hologres数据库，Hologres数据库权限请参见Hologres权限模型概述。
password	阿里云账号的AccessKey Secret。

说明

创建Catalog时可以设置默认的源表、维表和结果表的WITH参数，也可以设置创建Hologres物理表的默认属性，例如上方table_property开头的参数。详情请参见管理Hologres Catalog和实时数仓Hologres WITH参数。

创建MySQL Catalog。

将如下代码拷贝到查询脚本，并修改目标参数取值，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

CREATE CATALOG mysqlcatalog WITH(
  'type' = 'mysql',
  'hostname' = '<hostname>',
  'port' = '<port>',
  'username' = '<username>',
  'password' = '<password>',
  'default-database' = 'order_dw'
);

您需要修改以下参数取值为您实际的MySQL服务信息。

参数	说明
hostname	MySQL数据库的IP地址或者Hostname。
port	MySQL数据库服务的端口号，默认值为3306。
username	MySQL数据库服务的用户名。
password	MySQL数据库服务的密码。

搭建实时数仓

构建ODS层：业务数据库实时入仓

基于Catalog的CREATE DATABASE AS（CDAS）语句功能，可以一次性把ODS层建出来。ODS层一般不直接做OLAP或SERVING（KV点查），主要作为流式作业的事件驱动，开启binlog即可满足需求。Binlog是Hologres的核心能力之一，Hologres连接器也支持先全量读取再增量消费Binlog的全增量模式。

创建CDAS同步作业ODS。
1. 在数据开发 > ETL页面，新建名为ODS的SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器。
```
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dw.order_dw   -- 创建catalog时设置了table_property.binlog.level参数，因此通过CDAS创建的所有表都开启了binlog。
AS DATABASE mysqlcatalog.order_dw INCLUDING all tables -- 可以根据需要选择上游数据库需要入仓的表。
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;   -- 指定mysql-cdc实例server-id范围。
```
  说明
  - 本示例默认将数据同步到数据库order_dw的Public Schema下。您也可以将数据同步到Hologres目标库的指定Schema中，详情请参见作为CDAS的目标端Catalog，指定后使用Catalog时的表名格式也会发生变化，详情请参见使用Hologres Catalog。
  - 如果源表的数据结构发生变化，则需要等待源表的数据出现变更（删除、插入、更新），结果表的数据结构才会看到变化。
2. 单击右上方的部署，进行作业部署。
3. 单击左侧导航栏的运维中心 > 作业运维，单击刚刚部署的ODS作业操作列的启动，选择无状态启动后单击启动。
向计算组加载数据。

Table Group是Hologres中数据的载体。使用read_warehouse_1查询order_dw数据库中Table Group（本示例为order_dw_tg_default）的数据时，为计算组read_warehouse_1加载order_dw_tg_default，以实现使用init_warehouse计算组写入数据，使用read_warehouse_1计算组进行服务查询。

在HoloWeb开发页单击SQL编辑器，确认实例名和数据库名称后，执行如下命令。更多详情请参见场景1：创建全新的计算组实例。加载后，可以查看到read_warehouse_1已经加载了order_dw_tg_default Table Group的数据。
```
--查看当前数据库有哪些Table Group
SELECT tablegroup_name FROM hologres.hg_table_group_properties GROUP BY tablegroup_name;

--为计算组加载Table Group
CALL hg_table_group_load_to_warehouse ('order_dw.order_dw_tg_default', 'read_warehouse_1', 1);

--查看计算组加载Table Group的情况
select * from hologres.hg_warehouse_table_groups;
```
在右上角切换计算组为read_warehouse_1，后续使用read_warehouse_1进行查询分析。

在HoloWeb中执行如下命令，查看MySQL同步到Hologres的3张表数据。

---查orders中的数据。
SELECT * FROM orders;

---查orders_pay中的数据。
SELECT * FROM orders_pay;

---查product_catalog中的数据。
SELECT * FROM product_catalog;

构建DWD层：实时主题宽表

构建DWD层用到了Hologres连接器特有的部分列更新能力，可以使用INSERT DML方便地表达部分列更新的语义。作业中需要对不同的维表进行查询，是基于Hologres行存以及行列共存表提供的高性能的点查能力。同时，Hologres资源强隔离的架构，可以保证写入、读取、分析等作业之间互不干扰。

通过Flink Catalog功能在Hologres中建DWD层的宽表dwd_orders。

在数据开发 > 数据查询页面的查询脚本页签，将如下代码拷贝到查询脚本后，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

-- 宽表字段要nullable，因为不同的流写入到同一张结果表，每一列都可能出现null的情况。
CREATE TABLE dw.order_dw.dwd_orders (
  order_id bigint not null,
  order_user_id string,
  order_shop_id bigint,
  order_product_id bigint,
  order_product_catalog_name string,
  order_fee numeric(20,2),
  order_create_time timestamp,
  order_update_time timestamp,
  order_state int,
  pay_id bigint,
  pay_platform int comment 'platform 0: phone, 1: pc', 
  pay_create_time timestamp,
  PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
);

-- 支持通过catalog修改Hologres物理表属性。
ALTER TABLE dw.order_dw.dwd_orders SET (
  'table_property.binlog.ttl' = '604800' --修改binlog的超时时间为一周。
);

实现实时消费ODS层orders、orders_pay表的binlog。

在数据开发 > ETL页面，新建名为DWD的SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器后，部署并启动作业。通过如下SQL作业，orders表会与product_catalog表进行维表关联，将最终结果写入dwd_orders表中，实现数据的实时打宽。

BEGIN STATEMENT SET;

INSERT INTO dw.order_dw.dwd_orders 
 (
   order_id,
   order_user_id,
   order_shop_id,
   order_product_id,
   order_fee,
   order_create_time,
   order_update_time,
   order_state,
   order_product_catalog_name
 ) SELECT o.*, dim.catalog_name 
   FROM dw.order_dw.orders as o
   LEFT JOIN dw.order_dw.product_catalog FOR SYSTEM_TIME AS OF proctime() AS dim
   ON o.product_id = dim.product_id;

INSERT INTO dw.order_dw.dwd_orders 
  (pay_id, order_id, pay_platform, pay_create_time)
   SELECT * FROM dw.order_dw.orders_pay;

END;

查看宽表dwd_orders数据。

在HoloWeb开发页面连接Hologres实例并登录目标数据库后，在SQL编辑器上执行如下命令。
```
SELECT * FROM dwd_orders;
```

构建DWS层：实时指标计算

通过Flink Catalog功能，在Hologres中创建dws层的聚合dws_users以及dws_shops。

在数据开发 > 数据查询页面的查询脚本页签，将如下代码拷贝到查询脚本后，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

-- 用户维度聚合指标表。
CREATE TABLE dw.order_dw.dws_users (
  user_id string not null,
  ds string not null,
  paied_buy_fee_sum numeric(20,2) not null comment '当日完成支付的总金额',
  primary key(user_id,ds) NOT ENFORCED
);

-- 商户维度聚合指标表。
CREATE TABLE dw.order_dw.dws_shops (
  shop_id bigint not null,
  ds string not null,
  paied_buy_fee_sum numeric(20,2) not null comment '当日完成支付总金额',
  primary key(shop_id,ds) NOT ENFORCED
);

实时消费DWD层的宽表dw.order_dw.dwd_orders，在Flink中做聚合计算，最终写入Hologres中的DWS表。

在数据开发 > ETL页面，新建名为DWS的SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器后，部署并启动作业。

BEGIN STATEMENT SET;

INSERT INTO dw.order_dw.dws_users
  SELECT 
    order_user_id,
    DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd') as ds,
    SUM (order_fee)
    FROM dw.order_dw.dwd_orders c
    WHERE pay_id IS NOT NULL AND order_fee IS NOT NULL -- 订单流和支付流数据都已写入宽表。
    GROUP BY order_user_id, DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd');

INSERT INTO dw.order_dw.dws_shops
  SELECT 
    order_shop_id,
    DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd') as ds,
    SUM (order_fee)
   FROM dw.order_dw.dwd_orders c
   WHERE pay_id IS NOT NULL AND order_fee IS NOT NULL -- 订单流和支付流数据都已写入宽表。
   GROUP BY order_shop_id, DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd');
END;

查看DWS层的聚合结果，其结果会根据上游数据的变更实时更新。
1. 在Hologres控制台查看变更前数据
  - 查询dws_users表结果。
```
SELECT * FROM dws_users;
```
  - 查询dws_shops表结果。
```
SELECT * FROM dws_shops;
```
2. 在RDS控制台向order_dw数据库orders和orders_pay表中分别插入1条新数据。
```
INSERT INTO orders VALUES
(100008, 'user_003', 12345, 5, 6000.02, '2023-02-15 09:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1);

INSERT INTO orders_pay VALUES
(2008, 100008, 1, '2023-02-15 19:40:56');
```
3. 在Hologres控制台查看变更后的数据。
  - dwd_orders表
  - dws_users表
  - dws_shops表

数据探查

因为开启了Binlog，所以可直接探查到数据的变化情况。如果对中间结果需要即席（Ad-hoc）性质的业务数据探查，或者对最终计算结果进行数据正确性排查，此方案的每一层数据都实现了持久化，可以便捷地探查中间过程。

流模式探查

新建并启动数据探查流作业。

在数据开发 > ETL页面，新建名为Data-exploration的SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器后，部署并启动作业。

-- 流模式探查，打印到print可以看到数据的变化情况。
CREATE TEMPORARY TABLE print_sink(
  order_id bigint not null,
  order_user_id string,
  order_shop_id bigint,
  order_product_id bigint,
  order_product_catalog_name string,
  order_fee numeric(20,2),
  order_create_time timestamp,
  order_update_time timestamp,
  order_state int,
  pay_id bigint,
  pay_platform int,
  pay_create_time timestamp,
  PRIMARY KEY(order_id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

INSERT INTO print_sink SELECT *
FROM dw.order_dw.dwd_orders /*+ OPTIONS('startTime'='2023-02-15 12:00:00') */ --这里的startTime是binlog生成的时间
WHERE order_user_id = 'user_001';

查看数据探查结果。

在运维中心 > 作业运维详情页面，单击目标作业名称，在作业日志页签下左侧运行日志页签，单击运行Task Managers页签下的Path, ID。在Stdout页面搜索user_001相关的日志信息。

批模式探查

在数据开发 > ETL页面，创建SQL流作业，并将如下代码拷贝到SQL编辑器后，单击调试。详情请参见作业调试。

批模式探查是获取当前时刻的终态数据，在Flink作业开发界面调试结果如下图所示。
```
SELECT *
FROM dw.order_dw.dwd_orders /*+ OPTIONS('binlog'='false') */ 
WHERE order_user_id = 'user_001' and order_create_time > '2023-02-15 12:00:00'; --批量模式支持filter下推，提升批作业执行效率。
```

使用实时数仓

上一小节展示了通过Flink Catalog，可以仅在Flink侧搭建一个基于Flink和Hologres的Streaming Warehouse实时分层数仓。本节则展示数仓搭建完成之后的一些简单应用场景。

Key-Value服务

根据主键查询DWS层的聚合指标表，支持百万级RPS。

在HoloWeb开发页面查询指定用户指定日期的消费额的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT * FROM dws_users WHERE user_id ='user_001' AND ds = '20230215';

明细查询

对DWD层宽表进行OLAP分析。

在HoloWeb开发页面查询某个客户23年2月特定支付平台支付的订单明细的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT * FROM dwd_orders
WHERE order_create_time >= '2023-02-01 00:00:00'  and order_create_time < '2023-03-01 00:00:00'
AND order_user_id = 'user_001'
AND pay_platform = 0
ORDER BY order_create_time LIMIT 100;

实时报表

基于DWD层宽表数据展示实时报表，Hologres的行列共存以及列存表有非常优秀的OLAP分析能力，支持秒级响应。

在HoloWeb开发页面查询23年2月内每个品类的订单总量和订单总金额的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT
  TO_CHAR(order_create_time, 'YYYYMMDD') AS order_create_date,
  order_product_catalog_name,
  COUNT(*),
  SUM(order_fee)
FROM
  dwd_orders
WHERE
  order_create_time >= '2023-02-01 00:00:00'  and order_create_time < '2023-03-01 00:00:00'
GROUP BY
  order_create_date, order_product_catalog_name
ORDER BY
  order_create_date, order_product_catalog_name;