数据仓库是数据分析的基础设施，实时数仓则支持低延迟的数据处理和分析。

参考：CSDN 数据仓库专栏

实现实时数仓可以从以下几个方面入手：

技术选型

• 计算框架：目前常用的实时计算框架有 Storm、Spark Streaming 和 Flink。Storm 在早期被广泛使用，具有高性能和低延迟的特点。Spark Streaming 则适合与 Spark 生态系统集成，提供了丰富的 API 和工具。Flink 是近年来崛起的实时计算框架，具有高吞吐、低延迟和容错性强的特点，逐渐成为实时数仓的首选。
• 存储系统：实时数仓需要选择适合的存储系统来存储实时数据。常见的选择包括 HBase、Cassandra 等分布式数据库，以及 ClickHouse、Doris 等高性能的 OLAP 数据库。这些系统提供了快速的读写能力和可扩展性，能够满足实时数仓对数据存储和查询的需求。
• 消息队列：消息队列用于在不同系统之间传递实时数据，确保数据的可靠传输和顺序性。Kafka 是目前最流行的消息队列之一，具有高吞吐、可持久化和分布式的特点，被广泛应用于实时数据的采集和传输。