在使用Flink进行实时处理时，是否需要将所有数据导入到Hologres？

如果要将基于MaxCompute的T-1批处理订单表转换为实时增量数据加载到Hologres，你不需要将所有历史数据一次性导入Hologres。而是可以采取以下步骤实现实时同步：

1. 使用Flink CDC或实时ETL：

   • 使用Apache Flink的CDC连接器（如Debezium等）监听源数据库中的订单表变更，并将这些变更实时流式传输至Hologres。
   • 或者，如果源数据不是直接来自数据库，也可以通过Flink实时从MaxCompute中抽取新增的数据变化，并实时写入到Hologres。

2. 创建Hologres外部表支持实时查询MaxCompute数据：

   • Hologres支持与MaxCompute的无缝连接，但通常这种连接是用来加速对MaxCompute中静态数据的查询，而非实时增量数据同步。对于实时增量数据，建议直接将Flink作业的结果实时写入Hologres内部表。

3. 配置Hologres实时写入：

   • 确保在Hologres中创建目标表，并设置适当的主键和索引以便高效地接收并处理实时数据流。

4. Flink Sink到Hologres：

   • 在Flink作业中配置一个Hologres的Sink，将实时处理后的数据直接写入到Hologres内部表中。

总结来说，对于实时增量数据，你并不需要把所有数据都导入Hologres，而是通过实时流处理框架（如Flink）捕获增量数据并实时写入到Hologres中即可。同时，如果你有大量存量数据需要分析，可以结合Hologres与MaxCompute之间的外部表功能来加速对MaxCompute存量数据的访问。

建议直接到hologres，链路短，实时性高，也比再过一遍mc稳定。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”