我花10个小时，写出了小白也能看懂的阿里数据中台分析

由此可见，数据技术领域不是一成不变的，而是随着业务的发展和技术的突破不断扩大、 升华的。

下面是实现实时数据中台的一种逻辑架构，方便你去理解，其实最关键的是实时模型那一层。

1、实时接入：

不同类型的数据需要不同的接入方式，flume+kafka现在是标配，其他还有文件、数据库的DSG等等技术。比如运营商就有B域的订购、通话，O域的位置、上网等各类实时数据。

2、计算框架：

这里只列出一种，基于Kappa架构实现实时/离线一体化业务开发能力，相对于传统Lambda架构，开发人员只需面对一个框架，开发、测试和运维的难度都相对较小，且能充分发挥Flink流式计算框架一点执行、高吞吐、毫秒级响应、批流融合的特点。

比如将流计算组件划分实时数据切片，批处理组件提供离线数据模型（驻留内存），两类数据在处理过程中实现批流关联。

3、实时模型：

跟数据仓库模型一样，实时模型肯定首先是面向业务的，比如运营商有流量运营、服务提醒、竞争应对、放好拉新、厅店引流、语音消费、运营评估、实时关怀、实时预警、实时洞察、实时推荐等一系列的实时场景，你总是要基于你的实时业务提炼出具备共性的数据模型要素。

比如放号拉新中的外来务工实时营销，其中可能的触发场景是针对漫入到某个交通枢纽并驻留10分钟以上的用户进行营销投放，“在某个位置的驻留时长”这个公共要素可能就是一种可复用的实时模型。

实时模型纵向可以划分为DWD和DW两层，DWD模型做的其实是针对各类实时数据做命名的标准化和过滤字段的操作，方便进行数据的标准化管理，DW模型这里分成了三大类：动态模型、事件模型和时序模型，每种模型适合不同的场景，同时需要采用与之适配的存储格式。

动态模型：对实时的数据进行汇总统计，适合做实时的统计指标分析，比如实时的业务办理量，一般可存储于Kafka和Hbase。

事件模型：把实时的数据抽象成一系列业务事件，比如从位置日志轨迹中记录用户的位置变更事件，从而可以触发LBS的位置营销，以下是典型的位置事件模型设计，一般可存储于MQ和Redis：

你也可以设计滑动窗口模型，比如保存最新一小时的分钟级的滑动窗口位置信息：

（编辑：核心网）

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