基于Flink+MongoDB+Hologres的用户行为数据分析
用户行为数据通常具有庞大的数据量，存储成本较高，且缺乏统一的格式，导致处理难度较大。常用的宽表模型虽查询效率高，但冗余度高、存储空间大、维护复杂，更新慢。本文基于Flink+MongoDB+Hologres更好地实现宽表的数据分析，以游戏行业的用户行为数据分析为示例，构建用户行为数据宽表进行数据分析的方案。
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