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：

• 超融合时序数据库
• 主打物联网实时数据分析场景

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）。