Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和（近实时）OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。

点击流数仓分层设计

点击流实时数仓的分层设计仍然可以借鉴传统数仓的方案，以扁平为上策，尽量减少数据传输中途的延迟。简图如下。

* DIM 层：维度层，MySQL 镜像库，存储所有维度数据。

* ODS 层：贴源层，原始数据由 Flume 直接进入 Kafka 的对应 topic。

* DWD 层：明细层，通过 Flink 将 Kafka 中数据进行必要的 ETL 与实时维度 join 操作，形成规范的明细数据，并写回 Kafka 以便下游与其他业务使用。再通过 Flink 将明细数据分别写入 ClickHouse 和 Hive 打成大宽表，前者作为查询与分析的核心，后者作为备份和数据质量保证（对数、补数等）。

* DWS 层：服务层，部分指标通过 Flink 实时汇总至 Redis，供大屏类业务使用。更多的指标则通过 ClickHouse 物化视图等机制周期性汇总，形成报表与页面热力图。特别地，部分明细数据也在此层开放，方便高级 BI 人员进行漏斗、留存、用户路径等灵活的 ad-hoc 查询，这些也是 ClickHouse 远超过其他 OLAP 引擎的强大之处。