在大数据时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何高效地处理、存储和分析这些数据，以支持企业的快速决策和业务创新，成为了数据仓库领域的重要课题。实时数仓架构的出现，正是对这一需求的积极响应。本文将从实时数仓架构的发展史出发，深入解析几种主流的实时数仓架构，并重点探讨以Flink+Doris为核心的实时数仓架构的优势与特点。
一、实时数仓架构发展史
实时数仓的概念并非一蹴而就，它是随着数据处理技术的不断发展和业务需求的日益复杂化而逐渐形成的。从早期的数据仓库概念提出，到如今的实时数仓架构，其发展历程大致可以分为以下几个阶段：
-
传统数据仓库阶段（1990年代）： 这一时期，数据仓库主要服务于企业的决策分析，以支持运营报表、企业营销、用户画像等需求。传统数据仓库通常采用关系型数据库作为存储引擎，通过ETL（Extract, Transform, Load）工具对数据进行采集、处理和存储。然而，这种架构在应对海量数据和高并发查询时显得力不从心，难以满足实时性要求。
-
MPP架构数据仓库阶段（2000年代）： 随着数据量的爆炸性增长，基于MPP（Massively Parallel Processing）架构的数据仓库应运而生。MPP架构通过并行处理多个节点上的数据，显著提高了数据处理和查询性能。Teradata、Greenplum等是该阶段的代表性产品。然而，MPP架构仍然存在存算耦合、扩展性受限等问题，难以完全满足实时性需求。
-
离线数据湖、在线实时数仓阶段（2010年代）： 随着大数据技术的兴起，Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架的出现，为实时数仓的构建提供了强大的技术支持。实时数仓架构开始采用流处理框架（如Flink）和分布式存储系统（如HDFS、HBase）相结合，实现了数据的实时采集、处理和查询。同时，OLAP引擎（如Doris）的加入，进一步提升了实时数仓的查询性能和分析能力。
-
现代化云原生数据仓库阶段： 进入云计算时代，Snowflake、SelectDB等引领了现代化云原生数据仓库的潮流。这些系统充分利用云计算的弹性伸缩能力，实现了资源的按需分配与高效利用。Snowflake以其独特的分离式计算与存储架构，以及强大的半结构化数据处理能力，成为了业界的佼佼者。SelectDB（作为示例，具体细节依据产品发展变化）也强调云原生特性，通过分布式MPP架构优化，支持大规模数据集的高效处理与实时分析，克服了传统MPP架构的扩展性瓶颈，满足了企业对数据洞察的即时性需求。
二、主流实时数仓架构解析
- Lambda 架构
Lambda 架构是实时数仓架构的先驱之一，由Twitter工程师Nathan Marz提出。该架构分为批处理层、实时处理层和服务层三层。批处理层负责处理历史数据，保证数据的准确性；实时处理层负责处理最新数据，提供低延迟的查询服务；服务层则负责合并两个层次的结果，对外提供统一的数据视图。Lambda 架构的优势在于灵活性和可扩展性，但缺点是需要维护两套系统，增加了复杂性。
- Kappa 架构
Kappa 架构是Lambda架构的简化版，由LinkedIn的Jay Kreps提出。Kappa 架构的核心思想是“一个数据流，一个处理方式”，即所有数据都通过流处理来处理，不再区分实时和离线。这种架构简化了系统架构，但要求流处理系统具备处理历史数据的能力。
- Apache Doris 统一实时数仓架构
Apache Doris 统一实时数仓架构是一种基于MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构的高性能、实时的分析型数据库架构，专为满足现代数据仓库的复杂需求而设计。它以其高效、简单、统一的特点被广泛应用于实时数据仓库的建设中。
三、Apache Doris 统一实时数仓架构优势
-
高性能：
- 基于MPP架构和列式存储，实现高效的数据处理和查询。
- 支持向量化查询引擎和多种索引结构，大幅提高查询性能。
-
高并发：
- 能够支持成千上万的QPS（每秒查询数），满足高并发查询需求。
- 通过分布式存储和计算架构，实现数据的负载均衡和查询的并行处理。
-
高可用性和高可靠性：
- 元数据通过Paxos协议保证高可用性和一致性。
- 数据通过多副本机制实现高可靠性，确保数据不丢失。
-
易扩展性：
- FE和BE节点都可以横向扩展，支持单集群数百台机器和数十PB的存储容量。
- 易于根据业务需求进行动态扩容和缩容。
-
兼容性：
- 高度兼容MySQL语法，支持标准SQL，方便用户迁移和使用。
- 支持多种主流的BI工具，如SmartBI、DataEase、FineBI等，实现无缝对接。
-
低运维成本：
- 高度集成的架构设计，降低了分布式系统的运维成本。
- 简单易用的特性，减少了学习的成本。
-
丰富的功能：
- 支持多种存储模型和索引结构，满足不同场景下的查询需求。
- 支持实时计算引擎，满足实时数据查询和分析的需求。
- 支持数据湖联邦查询，通过外表方式分析位于Hive、Iceberg、Hudi等离线湖仓中的数据。
四、基于 Apache Doris 统一实时数仓架构的商业化产品介绍
SelectDB Cloud：SelectDB Cloud 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，为客户提供极致性价比、简单易用的数据分析服务。全托管的实时数仓服务，多云原生，当前已经上线阿里云、华为云和腾讯云；
SelectDB Enterprise：SelectDB Enterprise 是 SelectDB 为 Apache Doris 提供的商业化版本，推荐在 物理机、虚拟机或 K8s 中使用 ，以获得比社区版本更好的运维、开发体验，以及更强的安全、稳定性支持。
五、实时数仓总结与展望
实时数仓架构的演进和发展为企业提供了更加高效、灵活和可靠的数据处理和分析方案。基于 Apache Doris 统一实时数仓架构作为当前较为流行的一种实时数仓架构方案，以其高实时性、强查询性能、易于扩展和运维友好等特点受到了广泛关注和应用。
随着大数据技术的不断发展和业务需求的不断变化，实时数仓架构也将继续演进和完善。未来，我们可以期待更多创新的技术和解决方案的出现，以进一步提升实时数仓的性能和效率，为企业创造更大的价值。
