数据仓库各层该如何设计数据模型?
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发布时间：2024-04-16 11:56
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时间：2024-04-21 23:33
数据仓库各层次设计：实时处理与高效分析
在现代商业环境中，企业对实时数据的需求日益迫切，传统离线数据仓库的时效性已无法满足决策者即时的需求（T+1）。随着实时计算框架的成熟，如Apache Storm、Spark Streaming和Flink，实时数仓的建设不仅解决了离线数仓的不足，还扩展了应用场景，涵盖实时OLAP分析、数据看板、业务监控和接口服务。
实时数仓的建设目标清晰，旨在处理实时数据，而非历史记录，以应对业务的即时变化。滴滴顺风车的实时数仓案例便是一个成功的实践，通过简化层次结构，降低了数据延迟，存储策略多样，如订单信息在Kafka，维度信息在HBase，为实时决策提供了强大支持。
从数据流动的源头开始，ODS（操作数据存储）层通过Flink将源系统日志实时同步至Kafka，命名规则如realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}。DWD（详细维度数据）层则基于业务流程处理宽表，存储于Kafka和Druid，如realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域}_{过程}_{自定义}，用于交易、财务等领域。
DIM（维度表）层，如dim_{业务/pub}_{维度定义}_{自定义}，确保公共维度的一致性，其数据来源包括Flink和离线任务，存储在MySQL、Hbase或FusionDB中。DWM（汇总数据）层则借鉴离线数仓，处理共性和个性化指标，命名规则如realtime_dwm_{业务/pub}_{数据域}_{主粒度}_{自定义}。
实时数仓的建设不仅关注时效，还面临挑战，如1%的数据差异标准，5分钟的SLA，以及处理万亿级数据量和复杂组件依赖。为了确保数据质量，实施了严格的监控、模型验证和异常修复措施，同时通过数据源延迟监控和压测评估来保障时效，通过限流和演练保障系统稳定性。
快手场景中，针对数据标准化和DAU计算，快手采用了Flink SQL的Early Fire分桶聚合和Cumulate Window技术，解决了数据一致性的问题，同时面对海量数据和高时延要求，通过创新的去重策略和高效的数据处理，实现了稳定性和性能的平衡。
最后，总结实时数仓设计的关键要素，包括实时计算引擎如Flink，高性能存储引擎如ClickHouse，以及应用层的简化开发。实时数仓通过*度消息队列的设计，降低了开发成本，简化了大屏开发流程。同时，通过深度优化存储策略，如HBase和ClickHouse的使用，实现数据的高效存储和查询。
总的来说，实时数仓的建设旨在构建一个既能满足实时分析需求，又能兼顾离线处理的灵活架构，通过Kappa架构的改进和Flink+Iceberg的融合，实现了数据处理的高效与一致性，为企业决策提供了强有力的支持。
