尚硅谷大数据技术：Flink构建实时数仓

"尚硅谷大数据技术之Flink电商实时数仓数据采集的详细解析，包括实时数仓的分层结构和实时计算与离线计算的比较。" 在大数据领域，实时数仓已经成为处理和分析海量实时数据的重要工具。相较于传统的实时计算，实时数仓更注重数据的复用性和处理流程的规划。《01_实时数仓_数据采集层_V2.0.pdf》主要介绍了电商领域的实时数仓构建，并对比了实时计算与实时数仓与普通实时计算的区别。 首先，普通实时计算强调的是数据处理的时效性，数据从源头采集后经过实时计算直接得出结果，虽然能快速响应，但缺乏中间结果的沉淀，导致在面对多样化的实时需求时，计算的复用性差，开发成本高。而实时数仓借鉴了数据仓库的理念，通过分层处理，提高了数据的复用性，降低了开发成本。 实时数仓通常包含以下几个层次： 1. ODS（Original Data Store）：原始数据层，存储未经处理的日志和业务数据，保持数据的原始特性。 2. DWD（Data Warehouse Detail）：数据明细层，根据数据对象进行细分，如订单、页面访问等，便于后续处理。 3. DIM（Dimension）：维度数据层，存储描述性的、静态或缓慢变化的元数据，如用户信息、商品信息等。 4. DWM（Data Warehouse Modeling）：数据模型层，对部分数据进行深度加工，形成宽表，可能涉及维度的关联。 5. DWS（Data Warehouse Service）：数据服务层，依据特定主题聚合多个事实数据，形成主题宽表，提供业务查询。 6. ADS（Analysis Data Store）：分析数据层，针对可视化需求，对数据进行筛选和聚合，通常用于前端展示。 接下来，文档对比了离线计算与实时计算的特性。离线计算通常在计算前已知所有输入数据，适用于大计算量和长计算时间的场景，如MapReduce，适用于按日生成报表，对时效性要求不高。而实时计算则能处理连续输入的数据流，计算时间短，适用于需要快速响应的应用场景。 实时数仓在电商领域的应用能够提供更加实时、高效的业务洞察，通过合理分层优化了数据处理流程，提高了数据的可用性和价值。同时，文档还提供了尚硅谷的相关学习资源，对于想要深入理解和实践Flink及实时数仓的读者来说，是一份宝贵的参考资料。