除了数据湖 + Flink之外，目前实时数仓的建设中还有其他主流且高效的方案。每种方案都有特定的优势和适用场景，主要取决于业务需求、数据量级、实时性要求以及团队技术栈。以下是一些主流方案的总结：
1. Kafka + Flink/Doris
架构
- 数据源：使用 Kafka 作为实时数据流入口。
- 实时计算：用 Flink 进行实时 ETL，完成数据清洗、聚合、分区等操作。
- 数据存储和查询：使用 Apache Doris 作为存储和查询引擎。
优势
- Kafka 提供高吞吐、低延迟的数据流管道，非常适合处理大规模实时数据。
- Flink 的流批一体化能力简化了实时和离线计算流程。
- Doris 支持 MPP（大规模并行处理）架构，查询速度快，尤其适合交互式分析。
适用场景
- 实时数据看板、监控系统（如电商实时交易、运营监控）。
- 数据量较大、查询延迟要求低的场景。
2. Kafka + ClickHouse
架构
- 数据源：Kafka 采集实时数据。
- 数据处理：可以直接使用 Kafka Connect 或 Flink 处理数据。
- 数据存储和查询：ClickHouse 作为 OLAP 数据库存储实时计算结果。
优势
- ClickHouse 是高性能的列式存储数据库，支持复杂的分析查询。
- 对于一些简单的实时场景，可以跳过 Flink，直接用 Kafka Connect 将数据从 Kafka 写入 ClickHouse，简化架构。
适用场景
- 数据量较大但查询逻辑相对简单的场景。
- 实时日志分析、Web 流量监控、广告点击流分析等。
3. Kafka + Spark Streaming
架构
- 数据源：Kafka 作为实时数据流入口。
- 实时计算：使用 Spark Streaming（或 Structured Streaming）进行数据处理。
- 数据存储：可以存储到 HDFS、S3 或 OLAP 数据库（如 ClickHouse、Doris）。
优势
- Spark 生态完善，适合团队已有 Spark 技术栈的场景。
- Spark Structured Streaming 的流批一体化支持高吞吐的实时计算。
适用场景
- 实时计算复杂度较高，需要与离线数据计算统一的场景。
- Spark 已广泛使用的团队。
4. 数据湖 + Apache Hudi/Iceberg + Presto/Trino
架构
- 数据源：数据流通过 Kafka 或 Flink Sink 写入数据湖。
- 数据湖：使用 Apache Hudi 或 Iceberg 管理数据湖的增量更新和历史版本。
- 查询引擎：Presto 或 Trino 用于实时和交互式查询。
优势
- Hudi 和 Iceberg 支持 ACID 事务，便于在数据湖中存储实时数据。
- Presto 和 Trino 查询性能高，支持多租户和大规模并发查询。
适用场景
- 需要批流一体化和统一数据存储（如同时支持历史数据和实时数据分析）。
- 数据湖场景下的实时业务监控。
5. Pulsar + Flink
架构
- 数据源：使用 Apache Pulsar 作为消息队列和存储。
- 实时计算：用 Flink 处理数据并生成实时结果。
- 数据存储：将结果存储到 OLAP 数据库（如 Doris 或 ClickHouse）或数据湖。
优势
- Pulsar 原生支持多租户和分层存储，适合海量数据实时传输和存储。
- Flink 完美适配 Pulsar，适合需要低延迟和高吞吐的实时计算场景。
适用场景
- 需要消息队列与存储结合的场景。
- 多租户业务数据隔离。
6. Kafka + Materialize
架构
- 数据源：Kafka 作为实时数据流。
- 数据处理：Materialize 直接从 Kafka 消费数据流，并进行增量计算和存储。
- 查询：直接查询 Materialize 的增量物化视图。
优势
- Materialize 是专为实时增量计算设计的数据库，支持 SQL 查询，实时性极高。
- 大幅简化了实时数据流的架构，不需要单独的流式计算引擎。
适用场景
- 小型团队，想快速构建实时数仓的场景。
- 复杂计算需求少，但实时性要求极高的场景。
7. 数据湖 + Spark Structured Streaming
架构
- 数据源：实时流数据通过 Kafka 写入数据湖（如 Hudi、Delta Lake、Iceberg）。
- 数据处理：使用 Spark Structured Streaming 处理实时数据并生成增量结果。
- 数据消费：直接用 Spark、Presto 或 BI 工具查询。
优势
- Spark Structured Streaming 与数据湖结合很好，支持实时写入和查询。
- Spark 强大的计算能力适合复杂的实时计算场景。
适用场景
- 实时性要求高，同时需要复杂的计算逻辑。
- 批量处理与实时处理结合的场景。
8. Kafka + Apache Pinot
架构
- 数据源：Kafka 作为数据流入口。
- 实时存储和查询：Apache Pinot 直接从 Kafka 消费数据，支持实时和批量查询。
优势
- Apache Pinot 是一款实时 OLAP 数据库，支持复杂多维查询。
- 内置 Kafka 数据连接器，简化了架构设计。
适用场景
- 实时多维分析（如实时监控、广告投放效果分析）。
- 查询延迟要求在毫秒级的场景。
方案对比
| 方案 | 实时性 | 复杂度 | 成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 数据湖 + Flink | 毫秒级 | 中等 | 低 | 复杂实时分析、批流一体化 |
| Kafka + ClickHouse | 毫秒级 | 较低 | 中等 | 实时日志、流量监控 |
| Kafka + Flink/Doris | 毫秒级 | 较高 | 中等 | 实时监控、报表分析 |
| Kafka + Spark Streaming | 秒级 | 中等 | 中高 | 复杂计算、Spark 技术栈 |
| 数据湖 + Hudi/Iceberg | 毫秒到秒级 | 较高 | 低 | 历史 + 实时分析 |
| Pulsar + Flink | 毫秒级 | 较高 | 中高 | 海量实时数据、多租户 |
| Kafka + Materialize | 毫秒级 | 低 | 中低 | 小型团队的快速实现实时数仓 |
| Kafka + Apache Pinot | 毫秒级 | 低 | 中等 | 多维实时分析 |
总结
- 如果实时性要求高且需要复杂计算：数据湖 + Flink 或 Kafka + Flink/Doris 是不错的选择。
- 如果倾向于快速实现：可以考虑 Kafka + ClickHouse 或 Kafka + Materialize。
- 如果数据量大且需要统一存储与查询：数据湖 + Hudi/Iceberg + Presto/Trino 是更好的选择。
