数仓分层

数据源通过离线的方式导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求选择直接读取 DM 或加一层数据服务，比如 MySQL 或 Redis。数据仓库从模型层面分为三层：

ODS，操作数据层，保存原始数据；

DWD，数据仓库明细层，根据主题定义好事实与维度表，保存最细粒度的事实数据；

DM，数据集市/轻度汇总层，在 DWD 层的基础之上根据不同的业务需求做轻度汇总；

传统架构

典型的数仓存储是 HDFS/Hive，ETL 可以是 MapReduce 脚本或 HiveSQL。

Lambda 架构

同样的需求需要开发两套一样的代码：这是 Lambda 架构最大的问题，两套代码不仅仅意味着开发困难（同样的需求，一个在批处理引擎上实现，一个在流处理引擎上实现，还要分别构造数据测试保证两者结果一致），后期维护更加困难，比如需求变更后需要分别更改两套代码，独立测试结果，且两个作业需要同步上线。

资源占用增多：同样的逻辑计算两次，整体资源占用会增多，多出实时计算这部分

Kappa 架构

在 Kappa 架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。

Kappa 架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。

Kappa 架构的重新处理过程：