业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事实数据写回 Kafka 作为业务数据的 DWD 层
由于 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这样显然不利于日后的数据处理。所以需要把各个表拆开处理。但是由于每个表有不同的特点，有些表是维度表，有些表是事实表。
在实时计算中一般把维度数据写入存储容器，一般是方便通过主键查询的数据库比如HBase,Redis,MySQL 等。一般把事实数据写入流中，进行进一步处理，最终形成宽表。
维度数据不放 Redis 的原因：User 用户维度数据量很大，其它维度还行。
为什么不放 MySQL： 并发压力大
这样的配置不适合写在配置文件中，因为这样的话，业务端随着需求变化每增加一张表，就要修改配置重启计算程序。所以这里需要一种动态配置方案，把这种配置长期保存起来，一旦配置有变化，实时计算可以自动感知。
这种可以有两个方案实现
一种是用 Zookeeper 存储，通过 Watch 感知数据变化；
另一种是用 mysql 数据库存储，周期性的同步；(有配置表，指定哪些表的数据发给哪些主题)
另一种是用 mysql 数据库存储，使用广播流。
这里选择第二种方案，主要是 MySQL 对于配置数据初始化和维护管理，使用 FlinkCDC 读取配置信息表，将配置流作为广播流与主流进行连接。
获取执行环境
消费Kafka ods_base_db 主题数据创建流
将每行数据转换为JSON对象并过滤(delete) 主流
使用FlinkCDC消费配置表并处理成 广播流
连接主流和广播流
分流 处理数据 广播流数据,主流数据(根据广播流数据进行处理)
提取Kafka流数据和HBase流数据
将Kafka数据写入Kafka主题,将HBase数据写入Phoenix表
启动任务
table_process
| table_process | 主健：sourceTable + type |
|---|---|
| sourceTable | 根据表名分流 |
| type | 用来区分新增、变更的数据，不同类型的数据放到不同主题表不 |
| sinkType | 放Kafka还是其它地方 |
| sinkTable | 如果是维度表，就是Phoenix表名，如果是 kafka 就是 主题 |
| sinkColumns | 提供字段，为了自动建表 |
| pk | Phoenix 建表必须有主健 |
| extend | 指定要不要做分区表，等等 |
Demo
| sourceTable | type | sinkType | sinkTable |
|---|---|---|---|
| base_trademark | insert | hbase | dim_xxx(Phoenix 表名) |
| order_info | insert | kafka | dwd_xxx(主题名) |
CREATE TABLE `table_process` (
`source_table` varchar(200) NOT NULL COMMENT '来源表',
`operate_type` varchar(200) NOT NULL COMMENT '操作类型 insert,update,delete',
`sink_type` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '输出类型 hbase kafka',
`sink_table` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '输出表(主题)',
`sink_columns` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '输出字段',
`sink_pk` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '主键字段',
`sink_extend` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '建表扩展',
PRIMARY KEY (`source_table`,`operate_type`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1.读取状态2.过滤数据
3.分流
1.过滤脏数据 --> 侧输出流 脏数据率
2.新老用户校验 --> 前台校验不准
3.分流 --> 侧输出流 页面、启动、曝光、动作、错误
4.写入Kafka
1.过滤数据-->删除数据
2.读取配置表创建广播流
3.连接主流和广播流并处理
1）广播流数据:
2）主流数据
4.提取Kafka和 HBase 流，分别对应的位置
5.HBase流：自定义 Sink
6.Kafka流：自定义序列化方式
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