实时数据仓库建设思路

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摘要：文章内容主要实时数据仓库建设实践思路，详细分为以下四个部分：

1. 实时数仓的产生

2. 离线数仓与实时数仓对比

3. 实时数仓建设思路

4. 指标体系建设中的困难

5. 总结升华

6. 文末公众号福利

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正文

一、实时数仓的产生

传统意义上的数据仓库主要处理T+1（有的也称为D+1）数据（即：今天产生的数据分析结果明天才能看到），T+1的概念来源于股票交易，是一种股票交易制度，即当日买进的股票，要到下一个交易日才能卖出。

随着数据时效性在企业运营中的重要性日益凸现，例如，实时推荐、精准营销、广告投放效果、实时物流等。数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素，最初阶段企业主要采用来一个需求，编写一个实时计算任务的方式来处理实时数据，随着需求的增多，计算任务也相应增多，并且不同任务的开发人员不同，导致开发风格差异化，该阶段的实时数据处理缺乏统一的规划，代码风格差异化严重，在维护成本和开发效率上有很大障碍。

为避免上述问题，人们参照数据仓库的概念和模型来重新规划和设计实时数据处理，在此基础上产生了实时数据仓库（实时数仓）。

二、离线vs实时数仓对比

在这里简单说一下大数据数据仓库的架构：

• 离线大数据架构：HDFS存储，hive、mr、spark进行离线计算；

• Lambda架构：在离线大数据架构的基础上增加新链路用于实时数据处理，需要维护离线处理和实时处理两套代码；

• Kappa架构：批流合一，离线处理和实时处理整合成一套代码，运维成本小，这就是现今flink之所以火的原因。Kappa架构已成为数据仓库架构的新趋势。

关于数仓架构，可回顾我们之前分享的文章，更多请移步：系列 | 漫谈数仓第一篇NO.1『基础架构』

三、实时数仓建设思路

• 计算框架选型：storm/flink等实时计算框架，强烈推荐flink，其『批量合一』的特性及活跃的开源社区，有逐渐替代spark的趋势。

• 数据存储选型：首要考虑查询效率，其次是插入、更新等问题，可选择apache druid，不过在数据更新上存在缺陷，选型时注意该问题频繁更新的数据建议不要采用该方案。当然存储这块需要具体问题具体分析，不同场景下hbase、redis等都是可选项。

• 实时数仓分层：为更好的统一管理数据，实时数仓可采用离线数仓的数据模型进行分层处理，可以分为实时明细层写入druid等查询效率高的存储方便下游使用；轻度汇总层对数据进行汇总分析后供下游使用。

• 数据流转方案：实时数仓的数据来源可以为kafka消息队列，这样可以做到队列中的数据即可以写入数据湖用于批量分析，也可以实时处理，下游可以写入数据集市供业务使。

四、指标体系建设中的困难

我们在日常处理数据需求时，经常会碰到相同指标名称统计结果不一致的现象。一旦出现该现象，排查原因和解释成本比较高。老指标应对新规则以及指标定义频繁变化是指标体系建设过程中遇到的比较大的问题。

在摸索实践中发现分类治理可以解决该问题。我们将数据指标分为活跃指标和稳定指标两类，具体定义和处理方式如下：

五、总结语

综上，实时数仓主要解决数据时效性问题，如实时大屏、实时监控、实时风控等。结合机器学习框架也可以处理实时推荐、实时获取广告投放效果等智能化业务场景。

实时数仓的建设应早日提上日程，未来企业对数据时效性的要求会越来越高，实时数仓会很好的解决该问题。同时，对于我们的技术栈，也提出了新的要求，Flink/Flink SQL也要熟练掌握，才能走的更远。

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