实时数仓：实时数仓3.0的演进之路

实时数仓1.0 传统意义上我们通常将数据处理分为离线数据处理和实时数据处理。 从业界情况来看，当前主流的实时数仓架构基本都是基于Kafka+Flink的架构（为了行文方便，就称为实时数仓1.0）。 基于上图所示实时数仓架构方案，笔者整理了一个目前业界比较主流的整体数仓架构方案： 上图中上层链路是离线数仓数据流转链路，下层链路是实时数仓数据流转链路，当然实际情况可能是很多公司在实时数仓建设中并没有严格按照数仓分层结构进行分层 实时数仓3.0 按照批流一体上面的探讨，如果计算引擎做到了批流一体的统一，就可以做到SQL统一、计算统一以及存储统一，这时就迈入实时数仓3.0时代。 对于业界目前实时数仓的一个发展预估，个人觉得目前业界大多公司都还往实时数仓1.0这个架构上靠；而在接下来1到2年时间随着数据湖技术的成熟，实时数仓2.0架构会成为越来越多公司的选择，其实到了2.0时代之后

实时数仓

背景说明         一方面互联网行业对实时化服务的要求日益增多，尤其在信息流，短视频应用最为显著，同时随着实时技术引擎的发展能够提供高效，稳定的实时数据服务能力。 另一方面初期实时计算都是以需求为导向，采用"一路到底"的开发模式，没有形成完整的，统一的，规范化的实时数据体系。 为了避免我们同事踩坑，总结自己的过往实时开发经验，梳理对应实时数据体系。 二. 实时数仓技术架构和应用 根据离线数据的开发，过往实时开发经验，对应实时计算架构和分层如下图所示： image.png 通常离线数仓，采用空间换取时间的方式，所以层级划分比较多从而提高数据计算效率 ；而对于实时数仓考虑时效，分层越少越好，减少分层也是为了减少中间流程出错的可能，主流的是数据接入 → 数据汇总 → 结果输出 这三层。 实时存储规范          实时数据输出是在线系统侧遵从业务方命名规范，如果是数据中心自己的存储，使用实时任务一致的命名规范。 四.

实时数仓：Iceberg

答案是肯定的，这就是本文要介绍的流批一体、仓湖融合的升级架构解决方案以及高效的数据入湖配套方案。 升级架构 升级之后的架构如下，我们引入了 Iceberg。 Transaction，否则会造成文件数量膨胀 Flink 写入以 Checkpoint 为单位，物理数据写入 Iceberg 之后并不能直接查询，当触发了 Checkpoint 之后才会写 Metadata 文件，这时数据由不可见变为可见 本地实操可参考 Flink CDC构建实时数据湖 [1]。企业级实战请使用 腾讯云流计算Oceanus [2]。 参考连接 [1] FlinkCDC构建实时数据湖: https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.2/content/quickstart

实时数仓-Iceberg

答案是肯定的，这就是本文要介绍的流批一体、仓湖融合的升级架构解决方案以及高效的数据入湖配套方案。升级架构升级之后的架构如下，我们引入了 Iceberg。 Transaction，否则会造成文件数量膨胀Flink 写入以 Checkpoint 为单位，物理数据写入 Iceberg 之后并不能直接查询，当触发了 Checkpoint 之后才会写 Metadata 文件，这时数据由不可见变为可见 本地实操可参考Flink CDC构建实时数据湖[1]。企业级实战请使用腾讯云流计算Oceanus[2]。 参考连接 [1] FlinkCDC构建实时数据湖: https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.2/content/quickstart

漫谈实时数仓

实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。总之就是一句话：实时数仓是在离线数仓的基础上进一步满足时效性的要求。 实时数仓可能更偏向一个解决方案，不同行业不同业务场景，对实时数仓有不同选型。离线数仓与实时数仓都是数据仓库，离线分析一般会对大数据量进行批量处理，而实时一般会从大数据量中选小数据量进行处理。 实时数仓挺火，但是应用场景可能也没有那么多，实时数仓整体上还处在初级发展阶段，即便是一些中大型企业，实时业务场景也不是很多，有的企业可能没有专门的实时数仓技术团队，或者团队规模很小，几十甚至上百人做离线数仓 ，只有几个人做实时数仓。 实时数仓的展望 实时数仓未来会有以下发展趋势，一是云会是实时数仓的重要发展趋势，公有云可能更有成本优势。

实时数仓：Lambda架构

实时数仓：Lambda架构 在某些场景中，数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统大数据离线数仓的基础上，逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。 于是随之诞生了大数据实时数仓，并且衍生出了两种技术架构Lambda和Kappa。 Lambda架构 其中Lambda架构是较早的解决方案，使用流处理和批处理两种架构进行数据处理。 其中流处理部分负责实时数据的处理，但流处理因为数据可靠性并不高，所以需要批处理部分定期进行运算稽查。 流处理相当于作为临时视图存在，满足数据实时性要求。而准确数据以批处理计算为主。 ?

数仓分层简介(实时数仓架构)

数仓分层简介 1.数仓分层好处：复杂问题简单化；减少重复开发；隔离原始数据。 2.数仓分层具体实现 ODS(Operation Data Store)层:原始数据层，存原始数据，直接加载原始日志、数据 DWD(Data Warehouse Detail)层：明细数据层也有叫DWI

什么是实时数仓？实时数仓又有哪些应用场景？

这不，实时数仓就应运而生了。那它到底是个啥？能解决哪些实际问题？咱们今天就掰开了揉碎了好好讲讲。一、实时数仓的定义与特点1. 实时数仓是什么？​​ 简单来说​​，实时数仓就是让企业能​​秒级获取业务动态​​的数据系统。传统数仓隔天才能更新数据（比如T+1模式），而实时数仓能做到数据从产生到分析​​不超过1分钟​​。听着是不是很熟？ 时效性：快是硬道理传统数仓像​​每晚汇总的报纸​​，早上才能看昨天新闻；实时数仓是​​随时刷新的直播​​——举个实例：物流公司用传统数仓时，故障车6小时后才被发现；换成实时数仓后，车辆异常3分钟触发警报 就像医院既需要体检报告（传统数仓），也需要心电图监测仪（实时数仓）。三、技术架构怎么做？关键四层1. 实时数仓能做到什么呢？简单来说，就是每一笔交易进来都能在毫秒级完成风险扫描。听着是不是很熟？就像你刷卡时突然收到银行确认短信，那就是实时数仓在后台工作。2.

“实时数仓”若干问？

近期接受ITPUB的专访，谈到关于实时数仓的若干问题。下面挑选其精华分享如下： 实时数仓、数据库、湖仓一体傻傻分不清？ 尽管实时数仓的最终实现效果都是为了数据实时性要求，但实际表现形式却“五花八门”，很多企业用云数仓、湖仓一体架构解决实时数仓需求。您如何看待这种变化?到底什么才是实时数仓？？ 今天我们在这个场合会跟大家共同去探讨数仓技术以及实时数仓能给我们企业带来什么样的不同，什么样的价值。 实时数据仓库经历了哪几个重要发展阶段？从底层架构来看，实时数仓和离线数仓的最根本区别是什么？ 当然我们讲到传统数仓的技术对现有的实时数仓仍然具有很大的支撑的意义，包括比较典型的像MPP的架构，在我们实时数仓当中仍然是主流的实现的技术。 那么实时数仓的出现也为这些行业打开了一个新的一种业务的发展的可能性。 所以我说实时数仓在各个行业领域都会有着比较好的发展，当然受限于不同的行业发展阶段，实时数仓在不同行业的发展也有所差异。

实时数仓：Kappa架构

上一期讲了Lambda架构，对于实时数仓而言，Lmabda架构有很明显的不足，首先同时维护两套系统，资源占用率高，其次这两套系统的数据处理逻辑相同，代码重复开发。 它是随着流处理引擎的逐步完善后，由LinkedIn公司提出的一种实时数仓架构。 ? 但T-1的数据，是在0点之后通过ETL抽取到离线系统进行计算，而计算过程需要一段时间，假设凌晨2点计算完成，那2点之前的实时数据在计算时，使用的依然是T-2的旧维度数据。 这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储

实时数仓|基于Flink1.11的SQL构建实时数仓探索实践

实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。 虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异，但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。 通过本文你可以了解到： 实时数仓的基本架构 实时数仓的数据处理流程 Flink1.11的SQL新特性 Flink1.11存在的bug 完整的操作案例 古人学问无遗力，少壮工夫老始成。 案例简介 本文会以电商业务为例，展示实时数仓的数据处理流程。另外，本文旨在说明实时数仓的构建流程，所以不会涉及太复杂的数据计算。为了保证案例的可操作性和完整性，本文会给出详细的操作步骤。 总结 本文主要分享了构建一个实时数仓的demo案例，通过本文可以了解实时数仓的数据处理流程，在此基础之上，对Flink SQL的CDC会有更加深刻的认识。

实时数仓：流式数据建模

但T-1的数据，是在0点之后通过ETL抽取到离线系统进行计算，而计算过程需要一段时间，假设凌晨2点计算完成，那2点之前的实时数据在计算时，使用的依然是T-2的旧维度数据。 这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储

实时数仓项目架构分层

一、滴滴实时数仓项目 在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓 数仓具体架构如下图所示： 从数据架构图来看，顺风车实时数仓和对应的离线数仓有很多类似的地方。例如分层结构；比如ODS层，明细层，汇总层，乃至应用层，他们命名的模式可能都是一样的。 但仔细比较不难发现，两者有很多区别： 与离线数仓相比，实时数仓的层次更少一些 从目前建设离线数仓的经验来看，数仓的数据明细层内容会非常丰富，处理明细数据外一般还会包含轻度汇总层的概念，另外离线数仓中应用层数据在数仓内部 ，但实时数仓中，app应用层数据已经落入应用系统的存储介质中，可以把该层与数仓的表分离。 * 与离线数仓相比，实时数仓的数据源存储不同 在建设离线数仓的时候，目前滴滴内部整个离线数仓都是建立在 Hive 表之上。但是，在建设实时数仓的时候，同一份表，会使用不同的方式进行存储。

实时数仓混沌演练实践

一、背景介绍目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要，不再是单独的报表展示等功能，特别是提供给下游规则引擎的相关数据，直接对投放运营的广告投放产生直接影响，数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失 从投放管理平台的链路全景图来看，实时数仓是不可或缺的一环,可以快速处理海量数据，并迅速分析出有效信息，同时支持投放管理平台的手动控盘。 二、演练范围为了能更细致反应出混沌演练情况，根据演练的内容不同，将实时数仓混沌分为两部分：技术侧和业务侧。 本篇主要和大家分享基于业务侧的实时数仓混沌演练过程：1.编写演练SOPSOP是一种标准的作业程序，就是将某一事件的操作步骤和要求，进行细化、量化及优化，形成一种标准的操作过程，关于业务侧混沌，尤其是实时数仓数据相关的演练 测试人员组成蓝军：负责制定混沌演练方案，执行目标系统故障注入，详细记录演练过程；实时数仓开发为红军：负责发现故障、应急响应、排除故障，同时验证系统在不同故障场景下的容错能力、监控能力、人员响应能力、恢复能力等可靠性能力

大数据开发：离线数仓与实时数仓

数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。 1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 2、实时数仓 实时数仓最开始是在日志数据分析业务中被广泛使用，后来在各种实时战报大屏的推动，实时数仓开始应用。 实时数据计算好结果后，可以落地到各种数据库中，也可以直接对接到大屏进行展示。 3、大数据环境下的两种数仓架构 Lambda 架构 Lambda架构核心就三个：批数据处理层、流数据处理层和服务层。 批数据处理层应对历史长时间数据计算，流数据处理层应对短时间实时数据计算。如果一个需求要历史到当前所有数据的累加结果，那就在服务层将两部分数据进行累加。

离线数仓和实时数仓架构与设计

前言：离线数仓和实时数仓架构与设计讲解 离线数仓和实时数仓架构与设计 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例 1、Lambda架构 1.Lambda 架构存在的问题 2、Kappa架构 1.Kappa架构典型案例 2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓 vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢 6、现状：混合架构大行其道 7、数仓的发展趋势 五、疑问解答与加群交流学习 一、数仓架构演变（场景驱动） 二、离线大数据架构 三、离线数仓分层 四、离线大数据架构典型案例 2、Kappa架构 1.Kappa架构典型案例 2.Kappa架构典型案例（一Kylin为例） 3.Kappa架构的重新处理过程 3、Lambda架构 vs Kappa架构的对比 4、实时数仓 vs 离线数仓 5、实际业务中如何选择呢 6、现状：混合架构大行其道 7、数仓的发展趋势 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142435.html

CDH离线数仓实操

链接：https://github.com/markgrover/cloudcon-hive

实时数仓保障与治理实践

业务侧能拿到第一手准确的实时数据，就能根据准确，快速的数据做出业务策略调整，扩大收益。但是正向结果是我们预期的目标，开发所要做的就是解决达成预期目标过程中的各种不稳定因素，这些不稳定因素就是负向结果。 实时数仓相比于离线，还存在几个保障难点，具体体现在以下几个方面：高时效性。相比于离线的执行时间，实时情况下，延迟分钟级就要介入运维，对时效性要求很高。

打造轻量级实时数仓实践

Flink 和 ClickHouse 分别是实时计算和（近实时）OLAP 领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台、实时数仓，效果很好。 关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。 按照 Kimball 的维度建模理论，点击流数仓遵循典型的星形模型，简图如下。 点击流数仓分层设计 点击流实时数仓的分层设计仍然可以借鉴传统数仓的方案，以扁平为上策，尽量减少数据传输中途的延迟。 因此，我们采用了一种比较曲折的方法：将原表重命名，在所有节点上建立与原表 schema 相同的新表，将实时数据写入新表，同时用 clickhouse-copier 工具将历史数据整体迁移到新表上来，再删除原表

京东—实时数仓治理与实战