同步链路重复建设
每张业务表都需要单独开发采集和清洗任务,脚本多、维护成本高且标准不一致。
用一套流批一体链路替代重复同步、重复加工和重复存储
面向中小企业的流批一体实时数据湖架构,以 YAML 配置驱动 CDC 入湖,使用 Paimon 统一存储与 Catalog,配套数据分层、任务管理和弹性部署。

核心主题可按需进一步做到秒级
通过冷热分层与统一明细减少重复存储
常规表同步无需重复开发作业
适合拥有多个 MySQL 业务库、离线报表链路冗长,希望缩短数据时效并控制大数据基础设施成本的中小型企业。
常规 CDC 接入从重复开发转为配置化交付
实时与离线数据加工基于同一份湖表
数据更新、删除和历史快照具备统一语义
冷热分层降低重复存储和长期保留成本
先把业务问题说清楚,再决定技术方案和项目边界。
每张业务表都需要单独开发采集和清洗任务,脚本多、维护成本高且标准不一致。
实时链路和离线数仓使用不同技术栈,口径、代码和资源重复,问题定位困难。
更新、删除和迟到数据处理复杂,下游无法稳定获取一致的历史快照和增量变化。
明细数据在 Kafka、Hive、ES 等多处重复保留,冷热数据没有分层,资源利用率低。
将复杂系统拆成可独立验证、可以分阶段交付的能力模块。
通过模板和元数据配置生成 CDC 作业,统一处理新增、更新、删除与 Schema 演进。
围绕 ODS、DWD、DWS、ADS 构建可更新的数据湖表,兼顾实时写入和批量查询。
统一管理 SQL 作业、依赖、发布、监控与血缘,降低实时任务运维门槛。
基于 Kubernetes 和 Flink Operator 部署计算任务,通过 Trino 提供交互式查询。
每个阶段都有明确输出,重要决策在进入下一阶段前完成确认。
盘点数据源、主题、任务、时效与成本,确定首期范围和容量规划。
部署 Flink、Paimon、Catalog、对象存储和任务管理组件,建立基础规范。
接入核心业务库,完成 ODS 到 ADS 分层模型及关键指标口径。
接入查询、报表或 API,补齐质量、血缘、监控与权限能力。
迁移既有报表和任务,进行并行校验、切换、培训与验收。
根据验证范围、正式交付和企业级要求分档,方便前期预算决策。
完成核心业务库到实时湖的首条链路
8–10 周形成可持续扩展的实时数仓平台
12–16 周覆盖多业务域、治理和高可用要求
16–24 周报价不包含云资源、对象存储流量和商业数据工具授权。
数据源数量、表数量、历史数据规模及主题复杂度决定最终工作量。
BI 报表重构、旧平台迁移和 7×24 驻场支持需单独评估。
建议以一个高价值主题域作为首期范围。
交付的不只是可运行代码,还包括上线、运维和后续迭代所需的完整资料。