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1991年，比爾·恩門(mén)（Bill Inmon）出版了他的第一本關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的書(shū)《Building the Data Warehouse》，標(biāo)志著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念的確立。

我們所常說(shuō)的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Enterprise Data Warehouse (EDW) ，就是一個(gè)用于聚合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)（比如事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和操作數(shù)據(jù)庫(kù)），然后方便進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)、分析和報(bào)告的系統(tǒng)（例如銷(xiāo)售交易數(shù)據(jù)、移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)和CRM數(shù)據(jù)），只要數(shù)據(jù)匯集到數(shù)倉(cāng)中，整個(gè)企業(yè)都訪問(wèn)和使用，從而方便大家來(lái)全面的了解業(yè)務(wù)。我們的數(shù)據(jù)工程師和業(yè)務(wù)分析師可以將這些不同來(lái)源的相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)智能（BI）和人工智能（AI）等方面，以便帶來(lái)更好的預(yù)測(cè)，并最終為我們作出更好的業(yè)務(wù)決策。

企業(yè)為什么需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要處理T+1數(shù)據(jù)，即今天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析結(jié)果明天才能看到，T+1的概念來(lái)源于股票交易，是一種股票交易制度，即當(dāng)日買(mǎi)進(jìn)的股票要到下一個(gè)交易日才能賣(mài)出。

隨著互聯(lián)網(wǎng)以及很多行業(yè)線上業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，讓數(shù)據(jù)體量以前所未有的速度增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)時(shí)效性在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的重要性日益凸現(xiàn)，企業(yè)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理有了更高要求，如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、快速批處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、全量數(shù)據(jù)挖掘等。由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建模路徑較長(zhǎng)，面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力有限，企業(yè)急需提升大數(shù)據(jù)處理時(shí)效，以更經(jīng)濟(jì)的方式發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理能力也成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的一大因素。

數(shù)據(jù)處理流程

在了解數(shù)倉(cāng)如何實(shí)時(shí)處理之前，我們先來(lái)了解數(shù)據(jù)的分層。每個(gè)企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求可以分成不同的層次，但是最基礎(chǔ)的分層思想，理論上數(shù)據(jù)分為三個(gè)層：貼源層（ODS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層（DW）、數(shù)據(jù)服務(wù)層(APP/DWA)。基于這個(gè)基礎(chǔ)分層之上滿(mǎn)足不同的業(yè)務(wù)需求。

ODS：Operation Data Store，也稱(chēng)為貼源層。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)源頭系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表通常會(huì)原封不動(dòng)的存儲(chǔ)一份，這稱(chēng)為ODS層，是后續(xù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加工數(shù)據(jù)的來(lái)源。
DW數(shù)據(jù)分層，由下到上一般分為DWD，DWB，DWS。

DWD：Data Warehouse Details 細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)層，是業(yè)務(wù)層與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的隔離層。主要對(duì)ODS數(shù)據(jù)層做一些數(shù)據(jù)清洗(去除空值、臟數(shù)據(jù)、超過(guò)極限范)和規(guī)范化的操作。
DWB：Data Warehouse Base 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層，存儲(chǔ)的是客觀數(shù)據(jù)，一般用作中間層，可以認(rèn)為是大量指標(biāo)的數(shù)據(jù)層。
DWS：Data Warehouse Service 數(shù)據(jù)服務(wù)層，基于DWB上的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，主要是對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行輕度聚合，整合匯總成分析某一個(gè)主題域的服務(wù)數(shù)據(jù)層，一般是寬表。用于提供后續(xù)的業(yè)務(wù)查詢(xún)，OLAP分析，數(shù)據(jù)分發(fā)等。

數(shù)據(jù)服務(wù)層/應(yīng)用層(APP/DWA)：該層主要是提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)，我們通過(guò)說(shuō)的報(bào)表數(shù)據(jù)，或者說(shuō)那種大寬表，一般就放在這里。

實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的常見(jiàn)方案

當(dāng)前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被分為離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，離線數(shù)倉(cāng)一般是傳統(tǒng)的T+1型數(shù)據(jù)ETL方案，而實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)一般是分鐘級(jí)甚至是秒級(jí)ETL方案。并且，離線數(shù)倉(cāng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的底層架構(gòu)也不一樣，離線數(shù)倉(cāng)一般采用傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)模式搭建，而實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)則采用Lambda、Kappa等架構(gòu)搭建。

LAMBDA & KAPPA 實(shí)時(shí)架構(gòu)

目前，實(shí)時(shí)處理有兩種典型的架構(gòu)：Lambda 和 Kappa 架構(gòu)。出于歷史原因，這兩種架構(gòu)的產(chǎn)生和發(fā)展都具有一定局限性。

Lambda架構(gòu)：在離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上增加新鏈路用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，需要維護(hù)離線處理和實(shí)時(shí)處理兩套代碼；

Lambda 架構(gòu)通過(guò)把數(shù)據(jù)分解為服務(wù)層（Serving Layer）、速度層（Speed Layer，亦即流處理層）、批處理層（Batch Layer）三層來(lái)解決不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)需求。在批處理層主要對(duì)離線數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將接入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和存儲(chǔ)，查詢(xún)直接在預(yù)處理結(jié)果上進(jìn)行，不需再進(jìn)行完整的計(jì)算，最后以批視圖的形式提供給業(yè)務(wù)應(yīng)用。

在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的部署通?？梢詤⒁?jiàn)下圖，一般要通過(guò)一系列不同的存儲(chǔ)和計(jì)算引擎 (HBase、Druid、Hive、Presto、Redis 等) 復(fù)雜協(xié)同才能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)需求，此外多個(gè)存儲(chǔ)之間需要通過(guò)數(shù)據(jù)同步任務(wù)保持大致的同步。Lambda 架構(gòu)在實(shí)際落地過(guò)程中極其復(fù)雜，使整個(gè)業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)耗費(fèi)了大量的時(shí)間。

缺點(diǎn)：

(1) 由多個(gè)引擎和系統(tǒng)組合而成，批處理 (Batch)、流處理 (Streaming) 以及合并查詢(xún) (Merged Query) 的實(shí)現(xiàn)需要使用不同的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，造成開(kāi)發(fā)、維護(hù)和學(xué)習(xí)成本較高；

(2) 數(shù)據(jù)在不同的視圖 (View) 中存儲(chǔ)多份，浪費(fèi)存儲(chǔ)空間，數(shù)據(jù)一致性的問(wèn)題難以解決。

Kappa架構(gòu)：希望做到批流合一，離線處理和實(shí)時(shí)處理整合成一套代碼，減小運(yùn)維成本。Kappa 架構(gòu)在 Lambda 架構(gòu)的基礎(chǔ)上移除了批處理層，利用流計(jì)算的分布式特征，加大流數(shù)據(jù)的時(shí)間窗口，統(tǒng)一批處理和流處理，處理后的數(shù)據(jù)可以直接給到業(yè)務(wù)層使用。因?yàn)樵?Kappa 架構(gòu)下，作業(yè)處理的是所有歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)，其產(chǎn)生的結(jié)果我們稱(chēng)之為實(shí)時(shí)批視圖（Realtime_Batch_View）。

Kappa 架構(gòu)的流處理系統(tǒng)通常使用 Spark Streaming 或者 Flink 等實(shí)現(xiàn)，服務(wù)層通常使用MySQL 或 HBase 等實(shí)現(xiàn)。

Kappa 架構(gòu)部署圖

缺點(diǎn)：

(1) 依賴(lài) Kafka 等消息隊(duì)列來(lái)保存所有歷史，而Kafka 難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的更新和糾錯(cuò)，發(fā)生故障或者升級(jí)時(shí)需要重做所有歷史，周期較長(zhǎng)；

(2) Kappa 依然是針對(duì)不可變更數(shù)據(jù)，無(wú)法實(shí)時(shí)匯集多個(gè)可變數(shù)據(jù)源形成的數(shù)據(jù)集快照，不適合即席查詢(xún)。

因?yàn)樯鲜龅娜秉c(diǎn)，Kappa架構(gòu)在現(xiàn)實(shí)中很少被應(yīng)用。

湖倉(cāng)一體能否解決實(shí)時(shí)問(wèn)題？

時(shí)下熱門(mén)的湖倉(cāng)一體能否解決實(shí)時(shí)問(wèn)題呢？湖倉(cāng)一體有何標(biāo)準(zhǔn)？Gartner 認(rèn)為湖倉(cāng)一體是將數(shù)據(jù)湖的靈活性和數(shù)倉(cāng)的易用性、規(guī)范性、高性能結(jié)合起來(lái)的融合架構(gòu)，無(wú)數(shù)據(jù)孤島。

作為數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的完美結(jié)合，新一代的湖倉(cāng)一體架構(gòu)重點(diǎn)關(guān)注和解決了近年來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)難點(diǎn)，具體包括如下以下方面：

實(shí)時(shí)性成為了提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心手段。目前的湖、倉(cāng)、或者湖倉(cāng)分體都是基于 T+1 設(shè)計(jì)的，面對(duì) T+0 的實(shí)時(shí)按需分析，用戶(hù)的需求無(wú)法滿(mǎn)足。
所有用戶(hù)（BI 用戶(hù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家等）可以共享同一份數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)孤島。
超高并發(fā)能力，支持?jǐn)?shù)十萬(wàn)用戶(hù)使用復(fù)雜分析查詢(xún)并發(fā)訪問(wèn)同一份數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng) Hadoop 在事務(wù)支持等方面的不足被大家詬病，在高速發(fā)展之后未能延續(xù)熱度，持續(xù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)管理，因此事務(wù)支持在湖倉(cāng)一體架構(gòu)中應(yīng)得到改善和提升。
云原生數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)逐漸成熟，基于存算分離技術(shù)，可以給用戶(hù)帶來(lái)多種價(jià)值：降低技術(shù)門(mén)檻、減少維護(hù)成本、提升用戶(hù)體驗(yàn)、節(jié)省資源費(fèi)用，已成為了湖倉(cāng)一體落地的重要法門(mén)。
為釋放數(shù)據(jù)價(jià)值提升企業(yè)智能化水平，數(shù)據(jù)科學(xué)家等用戶(hù)角色必須通過(guò)多種類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行全域數(shù)據(jù)挖掘，包括但不限于歷史的、實(shí)時(shí)的、在線的、離線的、內(nèi)部的、外部的、結(jié)構(gòu)化的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) + Omega實(shí)時(shí)架構(gòu) 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)湖倉(cāng)

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)完全的存算分離

云原生數(shù)據(jù)庫(kù)如 OushuDB 和 Snowflake 突破了傳統(tǒng) MPP 和 Hadoop 的局限性，實(shí)現(xiàn)了存算完全分離，計(jì)算和存儲(chǔ)可部署在不同物理集群，并通過(guò)虛擬計(jì)算集群技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高并發(fā)，同時(shí)保障事務(wù)支持，成為湖倉(cāng)一體實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。

以 OushuDB 為例，實(shí)現(xiàn)了存算分離的云原生架構(gòu)，并通過(guò)虛擬計(jì)算集群技術(shù)在數(shù)十萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模集群上實(shí)現(xiàn)了高并發(fā)，保障事務(wù)支持，提供實(shí)時(shí)能力，一份數(shù)據(jù)再無(wú)數(shù)據(jù)孤島。

基于Omega實(shí)時(shí)框架的湖倉(cāng)方案

我們前面提到，既然 Kappa 架構(gòu)實(shí)際落地困難，Lambda 架構(gòu)又很難保障數(shù)據(jù)的一致性，兩個(gè)架構(gòu)又都很難處理可變更數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中不停變化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)），那么自然需要一種新的架構(gòu)滿(mǎn)足企業(yè)實(shí)時(shí)分析的全部需求，這就是 Omega 全實(shí)時(shí)架構(gòu)，Omega 架構(gòu)由偶數(shù)科技根據(jù)其在各行業(yè)的實(shí)踐提出，同時(shí)滿(mǎn)足實(shí)時(shí)流處理、實(shí)時(shí)按需分析和離線分析。

Omega 架構(gòu)由流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)構(gòu)成。相比 Lambda 和 Kappa，Omega 架構(gòu)新引入了實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)和快照視圖 (Snapshot View) 的概念，快照視圖是歸集了可變更數(shù)據(jù)源和不可變更數(shù)據(jù)源后形成的 T+0 實(shí)時(shí)快照，可以理解為所有數(shù)據(jù)源在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)中的鏡像和歷史，隨著源庫(kù)的變化實(shí)時(shí)變化。

因此，實(shí)時(shí)查詢(xún)可以通過(guò)存儲(chǔ)于實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的快照視圖得以實(shí)現(xiàn)。實(shí)時(shí)快照提供的場(chǎng)景可以分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是多個(gè)源庫(kù)匯集后的跨庫(kù)查詢(xún)，比如一個(gè)保險(xiǎn)用戶(hù)的權(quán)益視圖；另一類(lèi)是任意時(shí)間粒度的分析查詢(xún)，比如最近 5 分鐘的交易量、最近 10 分鐘的信用卡開(kāi)卡量等等。

另外，任意時(shí)間點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)都可以通過(guò) T+0 快照得到（為了節(jié)省存儲(chǔ)，T+0 快照可以拉鏈形式存儲(chǔ)在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) ODS 中，所以快照視圖可以理解為實(shí)時(shí)拉鏈），這樣離線查詢(xún)可以在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)中完成，離線查詢(xún)結(jié)果可以包含最新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，完全不再需要通過(guò)傳統(tǒng)MPP+Hadoop湖倉(cāng)分體組合來(lái)處理離線跑批及分析查詢(xún)。

Omega 架構(gòu)邏輯圖

流處理系統(tǒng)既可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)連續(xù)的流處理，也可以實(shí)現(xiàn) Kappa 架構(gòu)中的批流一體，但與Kappa 架構(gòu)不同的是，OushuDB 實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)存儲(chǔ)來(lái)自 Kafka 的全部歷史數(shù)據(jù)（詳見(jiàn)下圖），而在 Kappa 架構(gòu)中源端采集后通常存儲(chǔ)在 Kafka 中。

Omega 架構(gòu)部署圖

因此，當(dāng)需要流處理版本變更的時(shí)候，流處理引擎不再需要訪問(wèn) Kafka，而是訪問(wèn)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng) OushuDB 獲得所有歷史數(shù)據(jù)，規(guī)避了 Kafka 難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新和糾錯(cuò)的問(wèn)題，大幅提高效率。此外，整個(gè)服務(wù)層也可以在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)中實(shí)現(xiàn)，而無(wú)需額外引入 MySQL、HBase 等組件，極大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了湖倉(cāng)市一體（數(shù)據(jù)湖、數(shù)倉(cāng)、集市一體）。實(shí)現(xiàn)了全實(shí)時(shí) Omega 架構(gòu)的湖倉(cāng)一體，我們也稱(chēng)之為實(shí)時(shí)湖倉(cāng)一體。

Omega vs. Lambda vs. Kappa

結(jié)語(yǔ)：

面對(duì)復(fù)雜多變的新業(yè)務(wù)場(chǎng)景，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)不斷成熟，新的實(shí)時(shí)技術(shù)棧會(huì)出現(xiàn)，數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)經(jīng)歷分離與融合。目前，融合的趨勢(shì)比較明顯，如實(shí)時(shí)湖倉(cāng)一體，將實(shí)時(shí)處理能力融入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。不論企業(yè)如何選型實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)棧的建設(shè)一般都應(yīng)該遵循三條基本原則：

架構(gòu)層面要保持靈活開(kāi)放，支持多種技術(shù)兼容性并存。目前，企業(yè)已經(jīng)部署了多個(gè)系統(tǒng)，有自己的一套架構(gòu)體系，技術(shù)融合落地時(shí)需要最大化利用企業(yè)原有IT資產(chǎn)，保護(hù)客戶(hù)投資。
有效利用資源，降本增效。原來(lái)傳統(tǒng)的技術(shù)棧，所有資源參與計(jì)算，造成IT資源浪費(fèi)。比如，云原生資源池化，可以實(shí)現(xiàn)資源隔離與動(dòng)態(tài)管理，便于最大化利用資源。
滿(mǎn)足更高的用戶(hù)體驗(yàn)。從用戶(hù)角度來(lái)看，在技術(shù)條件具備的前提下，比如高性能、高并發(fā)、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)，便具備了更強(qiáng)的信息加工能力，能夠在很短的時(shí)間內(nèi)滿(mǎn)足用戶(hù)各種各樣的數(shù)據(jù)服務(wù)需求，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

隨著實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景日益增多，實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)等具備實(shí)時(shí)處理能力的產(chǎn)品與解決方案將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用。

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云原生數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)完全的存算分離

基于Omega實(shí)時(shí)框架的湖倉(cāng)方案

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