实时数仓方案并不是“搬过来”,而是根据业务“演化来”的,具体设计的时候需要根据自身业务情况,找到最适合自己当下的实时数仓架构。实时计算一般都是针对海量数据进行的,并且要求为秒级。由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink,StarRocks等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。


















作为全球领先的智能设备制造者和创新者,OPPO 拥有数十亿终端用户,业务覆盖智能制造、IoT生态、互联网等业务,业态丰富。在此背景下,海量数据、时效性提升、多源异构,是摆在OPPO企业大数据平台部门面前的核心问题。随着业务的发展,实时数据的分析需求日益增多,尤其在营销推荐、归因分析、业务辅助决策等场景下,
实时数据分析所带来的效益提升是离线数据所不能比拟的。
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