数仓架构发展变化

数仓架构发展变化

导言

随着数据量的爆发式增长和数据应用需求的不断增加，数据仓库（Data Warehouse）在企业中扮演着越来越重要的角色。然而，随着数据仓库的发展，其架构也在不断演变。本文将介绍数仓架构的发展变化，并通过代码示例进行说明。

传统数仓架构

传统的数据仓库架构采用的是批量处理方式，具有以下特点：

• 数据存储层和计算层分离，即将数据存储在关系型数据库或者分布式文件系统中，然后通过ETL（Extract-Transform-Load）工具将数据从存储层抽取、转换和加载到计算层，再进行各种分析和报表生成。
• 数据存储层采用星型或雪花型模型，即将数据按照维度和事实进行建模，通过关系型数据库的关联查询实现数据的分析和报表生成。
• 数据处理采用批量处理的方式，即定期（如每天、每周）执行ETL任务，将新的数据加载到计算层进行分析。

public class ETLJob {

    public void extract() {
        // 从数据源抽取数据
    }

    public void transform() {
        // 转换数据
    }

    public void load() {
        // 加载数据到计算层
    }

    public void run() {
        extract();
        transform();
        load();
    }
}

public class ReportGenerationJob {

    public void generate() {
        // 生成报表
    }

    public void run() {
        generate();
    }
}

新一代数仓架构

随着大数据技术的发展和应用场景的不断增加，传统的数据仓库架构逐渐无法满足需求。新一代的数仓架构采用以下特点：

• 数据存储层和计算层融合，即将数据存储和计算引擎合并在一起，如Hadoop生态系统中的HDFS和MapReduce、Spark生态系统中的Spark SQL等。
• 数据存储采用列式存储，即将数据按列进行存储，提高查询性能和压缩比。
• 数据处理采用流式处理的方式，即实时地处理数据，而不是批量处理。

public class RealtimeProcessingJob {

    public void process() {
        // 实时处理数据
    }

    public void run() {
        process();
    }
}

public class StreamProcessingJob {

    public void process() {
        // 流式处理数据
    }

    public void run() {
        process();
    }
}

数仓架构演进

数仓架构的演进可以分为以下几个阶段：

阶段一：传统数仓

传统数仓采用批量处理方式，适用于数据量不是很大、处理延迟要求不高的场景。

classDiagram
    class ETLJob
    class ReportGenerationJob
    ETLJob --> ReportGenerationJob

阶段二：大数据数仓

大数据数仓采用融合存储和计算的方式，适用于数据量很大、处理延迟要求不高的场景。

classDiagram
    class RealtimeProcessingJob
    class StreamProcessingJob
    RealtimeProcessingJob --> StreamProcessingJob

阶段三：实时数仓

实时数仓采用流式处理方式，适用于数据量很大、处理延迟要求很高的场景。

stateDiagram
    [*] --> RealtimeProcessingJob
    RealtimeProcessingJob --> [*]

结论

随着数据量的不断增长和数据应用需求的不断增加，数仓架构也在不断演进。传统数仓架构的批量处理方式已经无法满足实时性要求，因此新一代的数仓架构采用融合