一、滴滴实时数仓项目
在公司内部，我们数据团队有幸与顺风车业务线深入合作，在满足业务方实时数据需求的同时，不断完善实时数仓内容，通过多次迭代，基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求，初步建立起顺风车实时数仓，完成了整体数据分层，包含明细数据和汇总数据，统一了DWD层，降低了大数据资源消耗，提高了数据复用性，可对外输出丰富的数据服务。
数仓具体架构如下图所示：
从数据架构图来看，顺风车实时数仓和对应的离线数仓有很多类似的地方。例如分层结构；比如ODS层，明细层，汇总层，乃至应用层，他们命名的模式可能都是一样的。但仔细比较不难发现，两者有很多区别：
- 与离线数仓相比，实时数仓的层次更少一些
- 从目前建设离线数仓的经验来看，数仓的数据明细层内容会非常丰富，处理明细数据外一般还会包含轻度汇总层的概念，另外离线数仓中应用层数据在数仓内部，但实时数仓中，app应用层数据已经落入应用系统的存储介质中，可以把该层与数仓的表分离。
- 应用层少建设的好处：实时处理数据的时候，每建一个层次，数据必然会产生一定的延迟。
- 汇总层少建的好处：在汇总统计的时候，往往为了容忍一部分数据的延迟，可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例，在统计跨天相关的订单事件中的数据时，可能会等到 00:00:05 或者 00:00:10再统计，确保 00:00 前的数据已经全部接受到位了，再进行统计。所以，汇总层的层次太多的话，就会更大的加重人为造成的数据延迟。* 与离线数仓相比，实时数仓的数据源存储不同
- 在建设离线数仓的时候，目前滴滴内部整个离线数仓都是建立在 Hive 表之上。但是，在建设实时数仓的时候，同一份表，会使用不同的方式进行存储。比如常见的情况下，明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面，但是像城市、渠道等维度信息需要借助Hbase，mysql或者其他KV存储等数据库来进行存储。 接下来，根据顺风车实时数仓架构图，对每一层建设做具体展开：
2.1 ODS 贴源层建设
根据顺风车具体场景，目前顺风车数据源主要包括订单相关的binlog日志，冒泡和安全相关的public日志，流量相关的埋点日志等。这些数据部分已采集写入kafka或ddmq等数据通道中，部分数据需要借助内部自研同步工具完成采集，最终基于顺风车数仓ods层建设规范分主题统一写入kafka存储介质中。
命名规范：ODS层实时数据源主要包括两种。
- 一种是在离线采集时已经自动生产的DDMQ或者是Kafka topic，这类型的数据命名方式为采集系统自动生成规范为：cn-binlog-数据库名-数据库名 eg：cn-binlog-ihap_fangyuan-ihap_fangyuan
- 一种是需要自己进行采集同步到kafka topic中，生产的topic命名规范同离线类似：ODS层采用：realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}/ods_log_{日志名} eg: realtime_ods_binlog_ihap_fangyuan
2.2 DWD 明细层建设
根据顺风车业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表；结合顺风车分析师在离线侧的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，完成宽表化处理，之后基于当前顺风车业务方对实时数据的需求重点，重点建设交易、财务、体验、安全、流量等几大模块；该层的数据来源于ODS层，通过大数据架构提供的Stream SQL完成ETL工作，对于binlog日志的处理主要进行简单的数据清洗、处理数据漂移和数据乱序，以及可能对多个ODS表进行Stream Join，对于流量日志主要是做通用的ETL处理和针对顺风车场景的数据过滤，完成非结构化数据的结构化处理和数据的分流；该层的数据除了存储在消息队列Kafka中，通常也会把数据实时写入Druid数据库中，供查询明细数据和作为简单汇总数据的加工数据源。
命名规范：DWD层的表命名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，总长度不能超过40个字符，并且应遵循下述规则：realtime_dwd_{业务/pub}{数据域缩写}[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]
- {业务/pub}：参考业务命名
- {数据域缩写}：参考数据域划分部分
- {自定义表命名标签缩写}：实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称，该名称应该准确表述实体所代表的业务含义 样例：realtime_dwd_trip_trd_order_base
2.3 DIM 层
- 公共维度层，基于维度建模理念思想，建立整个业务过程的一致性维度，降低数据计算口径和算法不统一风险；
- DIM 层数据来源于两部分：一部分是Flink程序实时处理ODS层数据得到，另外一部分是通过离线任务出仓得到；
- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研KV存储) 三种存储引擎，对于维表数据比较少的情况可以使用 MySQL，对于单条数据大小比较小，查询 QPS 比较高的情况，可以使用 fusion 存储，降低机器内存资源占用，对于数据量比较大，对维表数据变化不是特别敏感的场景，可以使用HBase 存储。
命名规范：DIM层的表命名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，总长度不能超过30个字符，并且应遵循下述规则：dim_{业务/pub}{维度定义}[{自定义命名标签}]：
- {业务/pub}：参考业务命名
- {维度定义}：参考维度命名
- {自定义表命名标签缩写}：实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称，该名称应该准确表述实体所代表的业务含义 样例：dim_trip_dri_base
2.4 DWM 汇总层建设
在建设顺风车实时数仓的汇总层的时候，跟顺风车离线数仓有很多一样的地方，但其具体技术实现会存在很大不同。
第一：对于一些共性指标的加工，比如pv，uv，订单业务过程指标等，我们会在汇总层进行统一的运算，确保关于指标的口径是统一在一个固定的模型中完成。对于一些个性指标，从指标复用性的角度出发，确定唯一的时间字段，同时该字段尽可能与其他指标在时间维度上完成拉齐，例如行中异常订单数需要与交易域指标在事件时间上做到拉齐。
第二：在顺风车汇总层建设中，需要进行多维的主题汇总，因为实时数仓本身是面向主题的，可能每个主题会关心的维度都不一样，所以需要在不同的主题下，按照这个主题关心的维度对数据进行汇总，最后来算业务方需要的汇总指标。在具体操作中，对于pv类指标使用Stream SQL实现1分钟汇总指标作为最小汇总单位指标，在此基础上进行时间维度上的指标累加；对于uv类指标直接使用druid数据库作为指标汇总容器，根据业务方对汇总指标的及时性和准确性的要求，实现相应的精确去重和非精确去重。
第三：汇总层建设过程中，还会涉及到衍生维度的加工。在顺风车券相关的汇总指标加工中我们使用Hbase的版本机制来构建一个衍生维度的拉链表，通过事件流和Hbase维表关联的方式得到实时数据当时的准确维度
命名规范：DWM层的表命名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，总长度不能超过40个字符，并且应遵循下述规则：realtime_dwm_{业务/pub}{数据域缩写}{数据主粒度缩写}[{自定义表命名标签缩写}]{统计时间周期范围缩写}：
- {业务/pub}：参考业务命名
- {数据域缩写}：参考数据域划分部分
- {数据主粒度缩写}：指数据主要粒度或数据域的缩写，也是联合主键中的主要维度
- {自定义表命名标签缩写}：实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称，该名称应该准确表述实体所代表的业务含义
- {统计时间周期范围缩写}：1d:天增量；td:天累计(全量)；1h:小时增量；th:小时累计(全量)；1min:分钟增量；tmin:分钟累计(全量) 样例：realtime_dwm_trip_trd_pas_bus_accum_1min
2.5 APP 应用层
该层主要的工作是把实时汇总数据写入应用系统的数据库中，包括用于大屏显示和实时OLAP的Druid数据库(该数据库除了写入应用数据，也可以写入明细数据完成汇总指标的计算)中，用于实时数据接口服务的Hbase数据库，用于实时数据产品的mysql或者redis数据库中。
命名规范：基于实时数仓的特殊性不做硬性要求
二、美团OneData数仓项目
OneData: 阿里巴巴提出的数仓建设标准
摘要
美团基于OneData思想和现有业务架构情况，提出了新的标准和目标：
实现方法：统一归口和出口 统一归口：业务归口统一、设计归口统一和应用归口统一，从底层保证了数仓建设的三特性和三效果 统一出口：
- 交付标准化
- 数据资产管理：统一维度，指标元数据出口等
基于此，实现了分层模型：
正常开发应遵循ODS-DWD—DWT-DWA-APP的流程，同时根据架构做出 开发规范:
- 正常流向：ODS>DWD->DWT->DWA->APP，当出现ODS >DWD->DWA->APP这种关系时，说明主题域未覆盖全。应将DWD数据落到DWT中，对于使用频度非常低的表允许DWD->DWA。尽量避免出现DWA宽表中使用DWD又使用（该DWD所归属主题域）DWT的表。
- 同一主题域内对于DWT生成DWT的表，原则上要尽量避免，否则会影响ETL的效率。
- DWT、DWA和APP中禁止直接使用ODS的表，
- ODS的表只能被DWD引用。
- 禁止出现反向依赖，例如DWT的表依赖DWA的表。
