看完了这篇实时数仓建设，才发现以前的都白看了

️你的数据仓库，还在用“昨天”的数据做今天的决策吗？

在瞬息万变的商业环境中，等一天才能看到分析结果？这已经过时了。️实时数仓（Real-time Data Warehouse）让数据从产生到洞察几乎“零延迟”，彻底告别“T+1”的等待。

如果你还在为数据时效性发愁，或者觉得之前的数仓方案总差那么点意思，那么这篇文章正是为你准备的。今天，我们就将深入浅出地拆解实时数仓：️它到底是什么？有什么优势？架构如何一步步进化而来？看完你会发现，关于实时数仓建设，之前的理解可能真的“白看”了。

简单来说，️实时数仓（Real-time Data Warehouse）是一个用于存储和处理实时数据的系统。和传统的“T+1”数据仓库不一样，实时数仓的️数据的处理和分析是即时进行的，数据几乎立即进入数仓并可以立即用于分析和决策。说白了，它能让企业能更快地拿到有用的数据，更快地做决策。

️1. 速度快

实时数仓的数据延迟非常低，从数据产生到能被查询使用，只需要短短几秒甚至几毫秒。有了这么快的响应速度，企业能及时看到数据变化，及时调整策略。

️2. 数据流处理

实时数仓的运行离不开消息队列和计算框架的配合。像 Kafka、Pulsar 这些消息队列，负责接收和传递数据；Flink、Spark Streaming 这些计算框架，则对数据进行实时计算和处理。它们相互协作，让数据源源不断地流动起来。

️3. 实时分析

实时数仓支持很多实用的场景，比如对业务数据进行即时监控，一旦出现异常情况，马上发出预警；还能实时更新用户画像，帮助企业更好地了解客户需求，提供个性化服务。

️4. 吞吐量大

在一些高并发的业务场景下，比如电商平台的双 11 大促，实时数仓的单集群通常要能处理百万级的 QPS（每秒查询率）。只有具备这么强的高吞吐能力，才能保证系统稳定运行，不出现卡顿、崩溃的情况。

️5. 复杂性

不过，要实现实时数仓可不容易。在处理数据的过程中，会遇到很多复杂的问题，像数据顺序错乱、保证数据只被处理一次，也就是精确一次处理，Exactly-once，还有数据状态管理等等。这些问题都需要一一解决，对技术要求很高。

这里也提醒大家，有些企业把 “T+1 小时” 的数据处理说成是 “准实时”，其实还是慢了一拍。真正的实时数仓，必须是秒级响应。

从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构、离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及由Flink 的火热带出的流批一体架构，数据架构技术不断演进，本质是在往流批一体的方向发展，让用户能以最自然、最小的成本完成实时计算。

️1. 传统数仓架构

这是比较传统的一种方式，结构或半结构化数据通过离线ETL定期加载到离线数仓，之后通过计算引擎取得结果，供前端使用。这里的离线数仓+计算引擎，通常是使用大型商业数据库来承担，例如Oracle、DB2、Teradata等。

️2. 离线大数据架构

随着数据规模的不断增大，传统数仓方式难以承载海量数据。随着大数据技术的普及，采用大数据技术来承载存储与计算任务。数据源通过离线的方式导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求选择直接读取 DM 或加一层数据服务，比如 MySQL 或 Redis。

数据仓库从模型层面分为三层：

（1）ODS，操作数据层，保存原始数据；

（2）DWD，数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据；

（3）DM，数据集市/轻度汇总层，在 DWD 层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总。

当然，也可以使用传传统数据库集群或MPP架构数据库来完成。例如Hadoop+Hive/Spark、Oracle RAC、GreenPlum等。

️3. Lambda架构

随着业务的发展，随着业务的发展，人们对数据实时性提出了更高的要求。此时，出现了Lambda架构，其将对实时性要求高的部分拆分出来，增加条实时计算链路。从源头开始做流式改造，将数据发送到消息队列中，实时计算引擎消费队列数据，完成实时数据的增量计算。与此同时，批量处理部分依然存在，实时与批量并行运行。最终由统一的数据服务层合并结果给于前端。一般是以批量处理结果为准，实时结果主要为快速响应。

️4. Kappa架构

而Lambda架构，一个比较严重的问题就是需要维护两套逻辑。一部分在批量引擎实现，一部分在流式引擎实现，维护成本很高。此外，对资源消耗也较大。随后诞生的Kappa架构，正是为了解决上述问题。其在数据需要重新处理或数据变更时，可通过历史数据重新处理来完成。方式是通过上游重放完成，即从数据源拉取数据重新计算。

可Kappa架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。

️5. 混合架构

上述架构各有其适应场景，有时需要综合使用上述架构组合满足实际需求。当然这也必将带来架构的复杂度。用户应根据自身需求，有所取舍。在一般大多数场景下，是可以使用单一架构解决问题。现在很多产品在流批一体、海量、实时性方面也有非常好的表现，可以考虑这种“全能手”解决问题。

构建实时数仓需要根据业务需求选择合适的技术架构，并通过ETL工具来实现数据的实时采集、处理和分析，最终将结果存储到实时数据仓库中，并进行数据可视化和应用开发。我平时工作中常用的数据集成与治理工具FineDataLink，提供了一套完整而灵活的解决方案，可以快速构建可靠的高时效/近实时数据仓库系统。

具体来说，FineDataLink在以下几个方面帮我省下不少力：

️1.

无代码配置，字段自动映射，无需专业的编程能力即可完成任务配置。

2.统一的数据管理

提供统一的错误队列管理、预警机制、日志管理，支持脏数据阈值设置和通知功能，可通过短信、邮件、平台消息等进行消息提醒，保证企业敏感数据的安全性。

️3. 打破数据壁垒

实现低成本业务系统的数据实时同步，从多个业务数据库实时捕获源数据库的变化并毫秒内更新到目的数据库。

数仓建设是企业数据管理和决策支持的关键环节，但在实践中，企业需要根据自身业务需求和数据规模，选择合适的数仓建设方案和技术方案，以提高企业数据资产的价值和利用效率。

️实时数仓的建设，标志着数据处理能力从离线批处理向即时流处理的根本性跃迁。它不仅仅是技术的更新迭代，更是️业务决策模式向敏捷化、智能化的转变。从最早的“T+1”到现在的秒级响应，技术是越来越先进了。不过，建实时数仓也不是一蹴而就的，️得考虑架构、开发、存储、数据质量这些方方面面，并采用科学的建设方案，才能释放数据实时价值。不妨从此刻起，拥抱实时化，让数据价值最大化。