实时数仓有哪些？其实许多数据库如果搭配不同组件，也能达到实时数仓的效果。回答这个问题，我们先要了解当前实时数仓的解决方案有哪些常见架构，以及市场上提供实时数仓解决方案的优秀供应商。本文将结合底层架构及商业化产品，系统解析主流架构的演进逻辑与落地场景。
实时数仓主流传统架构有哪些？
Lambda架构：经典批流分离设计
- 核心三层结构：批处理层（Hadoop/Spark）、实时处理层（Flink/Storm）、合并层（数据视图统一）
- 优势：同时保障数据准确性与处理实时性
- 劣势：双计算链路增加运维复杂度，存储成本较高（数据需存2份）
Kappa架构：流处理统一方案
- 设计特点：仅保留实时处理层，通过消息回溯（如Kafka）实现历史数据重放
- 典型场景：实时风控系统、运维监控告警
- 技术挑战：PB级历史数据处理效率较低
Delta架构：增量计算平衡术
- 创新点：引入增量计算层，仅处理变化数据（Change Data Capture）通过支持事务实现读写一致性、利用 Spark 解决大规模元数据处理。
- 代表方案：Sam‘s Club使用Delta架构延迟从一个小时降到六秒。
新一代架构崛起：简化与融合
Flink + Kafka组合
- 已成为流批一体实践标杆，Flink负责计算逻辑，Kafka保障数据管道高吞吐
- 抖音案例：抖音集团部分采用了这一组合，替换Lambda架构后开发效率提升10倍。
湖仓一体（Data Lakehouse）
- 技术融合：数据湖的灵活性（Iceberg/Hudi） + 数仓的高性能（Doris/ClickHouse）
- 核心价值：统一存储减少冗余、支持ACID事务、实现分钟级延迟的实时分析
流批一体架构：流表模式，一体化数据全体流
- 创新点：统一数据模型：流即是表，表即是流（stream is table，table is stream）
- 代表方案：YMatrix 6.0 版本及以上，许多智能制造集团选择了这一方案，达到T+0的产线分析。
实时数仓厂商有哪些
Apache开源系
Doris系列：
- Apache Doris：MPP架构的实时分析型数据库
- SelectDB：基于Doris的商业发行版，增强云原生能力
Flink生态：
- Apache Flink：流批统一计算引擎
- Ververica Platform：Flink商业版，提供企业级功能
云厂商方案
AWS：
- Redshift Streaming：支持实时数据摄入
- Kinesis：托管式流数据处理服务
阿里云：
- Realtime Compute for Apache Flink
- Hologres：实时数仓服务
新兴势力
ClickHouse：
- 列式数据库，适合实时分析场景
- 社区版与企业版并行发展
YMatrix：
StarRocks：
- 极速OLAP引擎
- 兼容MySQL协议，支持实时数据更新
厂商技术路线呈现三大趋势：云原生化（Snowflake为代表）、流批一体化（Flink为核心）、分析实时化（Doris/ClickHouse引领）。
