随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一

目录：仅1年GitHubStar数翻倍，ApacheFlink做了什么？4Lyft基于ApacheFlink的大规模准实时数据分析平台15日均处理万亿数据！ApacheFlink在快手的应用实践与技术演进之路26bilibili实时平台的架构与实践47美团点评基于ApacheFlink的实时数仓平台实践70小米流式平台架构演进与实践90Netflix：EvolvingKeystonetoanOpenCollaborativeReal-timeETLPlatform108OPPO基于ApacheFlink的实时数仓实践115

内含从同步数据,实时的处理数据到可视化展现数据的操作需要的软件也都预备好了适合人群:学过离线数仓,会使用Flink,会Java

OPPO作为手机厂商，基于Android定制了自己的ColorOS系统，当前日活跃用户超过2亿。
围绕ColorOS，OPPO构建了很多互联网应用，比如应用商店、浏览器、信息流等。
在运营这些互联网应用的过程中，OPPO积累了大量的数据，上图右边是整体数据规模的演进：从2012年开始每年都是2~3倍的增长速度，截至目前总数据量已经超过100PB，日增数据量超过200TB。
要支撑这么大的一个数据量，OPPO研发出一整套的数据系统与服务，并逐渐构成了自己的数据中台体系。

基于Flink+Doris构建高功能高扩展的全端实时数据仓库教程，2021年5月新课，课程基于Flink1.11.3，DorisDB0.13.9版本。
本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解，基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。
课程具体数仓报表应用指标包括：实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等，数据涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。