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实时数仓当前主流架构（精简总结收藏！！）

目录

  • 1-实时数仓架构特点
    • 1.1-数仓分层明显少于离线数仓
    • 1.2-数据存储的多样化
    • 1.3-技术难度远高于离线数仓
  • 2-实时数仓应用场景
  • 3-实时数仓架构
    • 3.1-lamdba架构
    • 3.2-kappa架构
    • 3.3-架构对比

1-实时数仓架构特点

1.1-数仓分层明显少于离线数仓

一般实时数仓主要是公共层的模型层，缩短数据处理时间，保证数据及时性。

1.2-数据存储的多样化

离线数仓的数据一般存储于hdfs，但是对于实时数仓的数据，一般使用kafka存储ods贴源层，dwd明细数据，dim维度数据更多的存储在HBase中，也可能存储在redis中

1.3-技术难度远高于离线数仓

目前实时数仓技术栈主要是canal+kafka+flink+hbase+clickhouse，相对于写hivesql来说，难度提升了不少，而且实时数仓对数据的准确性及实时性要求比较高。

2-实时数仓应用场景

实时监控，实时推荐

3-实时数仓架构

3.1-lamdba架构

实时数仓当前主流架构（精简总结收藏！！）_第1张图片

3.2-kappa架构

实时数仓当前主流架构（精简总结收藏！！）_第2张图片
与 lamdba架构不同点在于，kappa架构全部移除离线部分，用实时生产替代

3.3-架构对比

实时数仓当前主流架构（精简总结收藏！！）_第3张图片

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