实时数仓架构是一种专为实时或近实时数据处理和分析设计的架构模式，它能够极大地提升数据的处理速度和响应速度，使企业能够更快地获取业务洞察并做出决策。以下是对实时数仓架构的解析，以及它与传统数仓架构的区别：
一、实时数仓架构解析
实时数仓架构的核心在于其数据源、数据处理、数据存储和数据服务四个关键组件：
- 数据源：实时数仓架构的起点是数据源，可以包括各种在线交易系统、业务数据库、日志、传感器数据等。这些数据源提供了实时数仓所需的各种数据，是构建实时数仓的基础。
- 数据处理：数据处理层负责从数据源捕获数据，并进行实时或准实时的处理和分析。这一层通常采用流处理技术，如Apache Flink、Kafka等，确保数据在传输和处理过程中的可靠性和一致性。
- 数据存储：数据存储层负责存储和处理实时数据流。这一层通常采用分布式存储架构，如Hadoop、Spark等，以支持大规模数据的存储和处理。同时，实时数仓存储层还需要支持实时计算功能，如SQL查询、机器学习等，以满足企业对数据的实时分析需求。
- 数据服务：数据服务层是实时数仓架构的最后一环，负责向外部应用或用户提供数据访问接口。这一层通常采用RESTful API、GraphQL等技术，使得外部应用或用户可以方便地访问实时数仓中的数据。
此外，实时数仓架构有多种类型，如Lambda架构、Kappa架构和基于Apache Doris的统一实时数仓架构等。这些架构各有特点，企业在选择时应根据自身的业务需求、技术能力和资源状况进行综合考虑。
二、实时数仓架构与传统数仓架构的区别
- 数据处理方式：
- 实时数仓能够即时捕获、传输和处理数据，以秒或亚秒级的速度响应业务需求。它支持实时数据流的处理，使得数据几乎在产生的同时就能被分析和利用。
- 传统数据仓库主要处理T+1的数据，即今天产生的数据通常要等到第二天才能进行分析和查询。数据的加载和处理通常需要经过一系列的转换、清洗和装载等过程，以批量形式进行，这导致数据的实时性较差。
- 应用场景：
- 实时数仓更适用于需要对实时数据进行监控、预警、决策的场景，如股票市场分析、城市交通管理、能源监控、实时用户行为分析等。它能够为业务提供即时的数据分析和可视化，支持快速决策和实时业务监控。
- 传统数据仓库主要用于历史数据的查询和分析，如企业的财务数据、销售数据等。它支持决策支持系统和在线分析处理等应用，适合进行深入的数据分析和挖掘。
- 技术架构：
- 实时数仓架构通常采用分布式存储和处理技术，以提高系统的可扩展性和弹性。它还需要具备高并发处理能力和低延迟性，以应对大量实时数据的处理需求。
- 传统数据仓库的结构相对简单，通常采用大型商业数据库来承担数据的存储和管理任务。数据处理过程通常包括数据的抽取、转换和加载，以确保数据的完整性和准确性。
- 性能要求：
- 实时数仓对系统的稳定性和性能有更高要求，需要确保在高并发、低延迟的环境下稳定运行。数据质量管理也是实时数仓的重要方面，需要保证数据的质量和准确性。
- 传统数据仓库虽然也要求数据的完整性和准确性，但在性能方面的要求相对较低，因为数据的处理和分析通常是批量进行的。
综上所述，实时数仓架构和传统数仓架构在数据处理方式、应用场景、技术架构以及性能要求等方面存在明显的区别。企业应根据自身的业务需求和数据处理能力，选择最适合自己的数据管理模式。
