在当今这个数据驱动的时代，企业对于数据的实时性、准确性和分析能力的要求越来越高。实时数仓作为数据处理与分析的重要工具，其架构选型不仅关系到数据处理的效率，还直接影响到企业的业务决策能力。本文将深入探讨实时数仓的架构选型，分析不同架构的特点及其适用场景，帮助企业更好地选择适合自己的实时数仓方案。
一、实时数仓的定义与特点
实时数仓是指企业从业务、数据和架构层面，构建一套全面的实时数据处理与分析系统。该系统能够实时或近实时地捕获、存储、处理和分析数据，为企业的业务决策提供即时、准确的数据支持。实时数仓具有以下特点：
- 数据流处理能力强：实时数仓能够高效地处理来自多种来源的持续不断的数据流，依赖于分布式计算技术和高性能的硬件架构。
- 低延迟：数据从产生到被处理和分析的时间非常短，这对于需要迅速做出决策的业务场景至关重要。
- 高可用性：系统在任何时候都能正常运行，具备自动故障恢复能力和冗余设计。
- 可扩展性：能够应对数据量和用户需求的增长，通过水平扩展和按需分配资源，实现动态扩展。
- 支持多种数据格式：能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，提供全面的数据处理能力。
- 数据一致性：确保数据在不同节点和存储之间保持一致，避免数据丢失和错误。
- 实时分析能力：允许用户在数据到达的瞬间进行分析和决策，支持复杂的分析操作和多维度的查询。
二、实时数仓架构选型
实时数仓的架构选型需要根据企业的业务需求、数据量、团队规模和技术水平等多方面因素进行综合考虑。以下是几种常见的实时数仓架构及其特点分析：
1. Lambda架构
Lambda架构将数据分为实时数据和离线数据，分别使用流式计算引擎（如Flink）和批量计算引擎（如Spark）进行计算，然后将计算结果存储在不同的存储引擎上对外提供数据服务。这种架构的优点是离线数据和实时数据各自计算，既能保障实时为业务提供服务，又能保障历史数据的快速分析。然而，离线数据和实时数据的一致性比较难保障，一般在离线数据产生后会使用离线数据清洗实时数据来保障数据的强一致性。
2. Kappa架构
Kappa架构是Lambda架构的优化版本，它将数据源的数据全部转换为流式数据，并将计算统一到流式计算引擎上。这种架构简化了架构，但要求数据必须是实时的，如果数据是离线的话也需要转化为流式数据的架构进行数据处理。Kappa架构将多源数据（用户日志、系统日志、BinLog日志）实时地发送到Kafka，然后通过Flink集群，按照不同的业务构建不同的流式计算任务，对数据进行数据分析和处理，并将计算结果输出到MySQL、ElasticSearch、HBase、Druid、KUDU等对应的数据源中，最终提供应用进行数据查询或者多维分析。
Kappa架构的优点是方案简单、数据实时。但缺点是用户每产生一个新的报表需求，都需要开发一个Flink流式计算任务，数据开发的人力成本和时间成本都较高。对于每天需要接入近百亿的数据平台，如果要分析近一个月的数据，则需要的Flink集群规模要求很大，且需要将很多计算的中间数据存储在内存中以便多流Join。
3. 基于标准分层+流计算的方案
为了解决Kappa架构中将所有数据放在一个层出现的开发维护成本高等问题，出现了基于标准分层+流计算的方案。该方案在传统数仓的分层标准上构建实时数仓，将数据分为ODS（数据接入层）、DWD（数据仓库层）、DWS（数据集市层）和ADS（数据应用层）。
- ODS层：负责数据接入，所有进入的数据首先会接入ODS层，该层数据粒度最细，数据复杂多样。
- DWD层：数据明细层，数据应是经过ODS清洗、转化后的一致的、准确的、干净的数据。DWD层数据粒度通常和ODS的粒度相同，但数据质量更高，字段更全面。
- DWS层：数据集市层，数据是面向主题来组织数据的，通常是星形或雪花结构的数据，数据粒度是轻度汇总级的数据。
- ADS层：数据应用层，完全为了满足具体的分析需求而构建的数据，也是星形或雪花结构的数据。
该方案首先将各种来源的数据接入ODS层，再对ODS层的数据使用Flink的实时计算进行过滤、清洗、转化、关联等操作，形成针对不同业务主题的DWD层，并将数据发送到Kafka集群。在DWD基础上，再使用Flink实时计算进行轻度的汇总操作，形成DWS层。最后再面向业务需求，在DWS层基础上进一步对数据进行组织进入ADS层，支持用户画像、用户报表等业务场景。
这种方案的优点是各层数据职责清晰，但缺点是多个Flink集群维护起来复杂，并且过多的数据驻留在Flink集群内也会增大集群的负载，不支持upset操作，同时Schema维护麻烦。
4. 标准分层体系+流计算+批量计算
为了解决标准分层体系+流计算方案不支持upset和Schema维护复杂等问题，在标准分层体系+流计算方案的基础上加入基于HDFS和Spark离线的方案，即离线数仓和实时数仓并行流转的方案。该方案既支持实时的OLAP查询，也支持离线的大规模数据分析。但缺点是数据质量管理复杂，需要构建一套兼容离线数据和实时数据血缘关系的数据管理体系；离线数据和实时数据Schema统一困难；架构不支持upset。
5. 标准分层体系+流计算+数据湖
为了解决数据质量管理和upset问题，出现了流批一体架构，这种架构基于数据湖三剑客Delta Lake、Hudi、Iceberg实现，通过Spark实现。以Iceberg为例，该方案在编程上将流计算和批计算统一到同一个SQL引擎上，基于同一个Flink SQL既可以进行流计算，也可以进行批计算。同时，将流计算和批计算的存储进行了统一，统一到Iceberg/HDFS上，简化了数据血缘关系的和数据质量体系的建立，统一了数据的Schema。
Iceberg能够承担起实时数仓的方案，主要因为它解决了长久以来流批统一时的难题，如解决小文件多的问题、支持批量以及流式的Upsert（Delete）功能、支持比较完整的OLAP生态等。
三、实时数仓架构选型建议
在选择实时数仓架构时，企业应综合考虑业务需求、数据量、团队规模和技术水平等多方面因素。以下是一些具体的选型建议：
- 对于业务简单，且以流式数据为主数据流的大数据架构：可以采用Kappa架构。
- 如果业务以流计算为主，对数据分层、数据权限、多主题数据要求比较高：建议使用基于标准分层+流计算的方案。
- 如果业务的流数据和批数据都比较多，且流数据和批数据直接的关联性不大：建议使用标准分层体系+流计算+批量计算的方案，分别发挥流式计算和批量计算各自的优势。
- 如果团队规模较大，需要支持更大规模和复杂的应用场景：可以考虑标准分层体系+流计算+数据湖的方案。
- 对于大数据研发组团队规模较小，需要维护像标准分层那样的实时数仓建设：建议采用一站式实现的简单实时数仓方案，如基于SelectDB等全场景MPP数据库构建的实时数仓。
四、实时数仓架构选型案例分析
以SelectDB为例，它是基于Apache Doris打造的新一代多云原生实时数据仓库，聚焦于满足企业级大数据实时分析需求。SelectDB具有高效存储与计算、优化器与并行执行、多负载支持、数据类型与联合查询、一键部署与运维、兼容性与集成、存算分离、按需付费、多重安全机制和数据备份与恢复等多重优点。
通过SelectDB，企业可以构建一套高效、易用、安全的实时数仓系统，支持实时或近实时的数据捕获、存储、处理和分析，为企业的业务决策提供即时、准确的数据支持。SelectDB已经在多个企业中得到成功应用，并获得了良好的用户反馈和业务效益。
五、结语
实时数仓架构选型是企业构建实时数据处理与分析系统的重要步骤。企业应综合考虑业务需求、数据量、团队规模和技术水平等多方面因素，选择适合自己的实时数仓方案。通过合理选择实时数仓架构，企业可以实现数据的高效处理和分析，为业务决策提供即时、准确的数据支持，推动企业的数字化转型和业务创新。
