OPPO 数据中台之基石：基于 Flink SQL 构建实数据仓库
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议，分享嘉宾张俊，目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人，也是 Apache Flink contributor。 本文主要内容如下： OPPO 实时数仓的演进思路； 基于 Flink SQL 的扩展工作； 构建实时数仓的应用案例； 未来工作的思考和展望。 一.OPPO 实时数仓的演进思路 1.1.OPPO 业务与数据规模 大家都知道 OPPO 是做智能手机的，但并不知道 OPPO 与互联网以及大数据有什么关系，下图概要介绍了 OPPO 的业务与数据情况： 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，并逐渐形成了自己的数据中台体系。 1.2.OPPO 数据中台 今年大家都在谈数据中台，OPPO 是如何理解数据中台的呢？我们把它分成了 4 个层次： 最下层是统一工具体系，涵盖了 "