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本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。
一、实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒级。由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
实时计算的三个特征：
无限数据：无限数据指的是一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。
无界数据处理：一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。
低延迟：延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。
二、实时计算应用场景随着实时技术发展趋于成熟，实时计算应用越来越广泛，以下仅列举常见的几种实时计算的应用常见：
1.实时智能推荐
智能推荐会根据用户历史的购买或浏览行为，通过推荐算法训练模型，预测用户未来可能会购买的物品或喜爱的资讯。对个人来说，推荐系统起着信息过滤的作用，对Web/App服务端来说，推荐系统起着满足用户个性化需求，提升用户满意度的作用。推荐系统本身也在飞速发展，除了算法越来越完善，对时延的要求也越来越苛刻和实时化。利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Web/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额，创造更大的商业价值。
2.实时欺诈检测
在金融领域的业务中，常常出现各种类型的欺诈行为，例如信用卡欺诈，信贷申请欺诈等，而如何保证用户和公司的资金安全，是近年来许多金融公司及银行共同面对的挑战。随着不法分子欺诈手段的不断升级，传统的反欺诈手段已经不足以解决目前所面临的问题。以往可能需要几个小时才能通过交易数据计算出用户的行为指标，然后通过规则判别出具有欺诈行为嫌疑的用户，再进行案件调查处理，在这种情况下资金可能早已被不法分子转移，从而给企业和用户造成大量的经济损失。而运用Flink流式计算技术能够在毫秒内就完成对欺诈行为判断指标的计算，然后实时对交易流水进行实时拦截，避免因为处理不及时而导致的经济损失。
3.舆情分析
有的客户需要做舆情分析，要求所有数据存放若干年，舆情数据每日数据量可能超百万，年数据量可达到几十亿的数据。而且爬虫爬过来的数据是舆情，通过大数据技术进行分词之后得到的可能是大段的网友评论，客户往往要求对舆情进行查询，做全文本搜索，并要求响应时间控制在秒级。爬虫将数据爬到大数据平台的Kafka里，在里面做Flink流处理，去重去噪做语音分析，写到ElasticSearch里。大数据的一个特点是多数据源，大数据平台能根据不同的场景选择不同的数据源。
4.复杂事件处理
对于复杂事件处理，比较常见的集中于工业领域，例如对车载传感器，机械设备等实时故障检测，这些业务类型通常数据量都非常大，且对数据处理的时效性要求非常高。通过利用Flink提供的CEP进行时间模式的抽取，同时应用Flink的Sql进行事件数据的转换，在流式系统中构建实施规则引擎，一旦事件触发报警规则，便立即将告警结果通知至下游通知系统，从而实现对设备故障快速预警检测，车辆状态监控等目的。
5.实时机器学习
实时机器学习是一个更宽泛的概念，传统静态的机器学习主要侧重于静态的模型和历史数据进行训练并提供预测。很多时候用户的短期行为，对模型有修正作用，或者说是对业务判断有预测作用。对系统来说，需要采集用户最近的行为并进行特征工程，然后给到实时机器学习系统进行机器学习。如果动态地实施新规则，或是推出新广告，就会有很大的参考价值。
三、实时计算架构我们先来看一张大数据平台的实时架构图：
数据同步：在上面这张架构图中，数据从Web平台中产生，通过数据同步系统导入到大数据平台，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用Sqoop，日志同步可以选择Flume等，不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的格式化数据直接导入大数据系统即可，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。
数据存储：该层对原始数据、清洗关联后的明细数据进行存储，基于统一的实时数据模型分层理念，将不同应用场景的数据分别存储在Kafka、HDFS、Kudu、Clickhouse、Hbase等存储中。
数据计算：计算层主要使用Flink、Spark、Presto以及ClickHouse自带的计算能力等四种计算引擎，Flink计算引擎主要用于实时数据同步、流式ETL、关键系统秒级实时指标计算场景，SparkSQL主要用于复杂多维分析的准实时指标计算需求场景，Presto和ClickHouse主要满足多维自助分析、对查询响应时间要求不太高的场景。
实时应用：以统一查询服务对各个业务线数据场景进行支持，业务主要包括实时大屏、实时数据产品、实时OLAP、实时特征等。
当然一个好的大数据平台不能缺少元数据管理及数据治理：
1.元数据及指标管理：主要对实时的Kafka表、Kudu表、Clickhouse表、Hive表等进行统一管理，以数仓模型中表的命名方式规范表的命名，明确每张表的字段含义、使用方，指标管理则是尽量通过指标管理系统将所有的实时指标统一管理起来，明确计算口径，提供给不同的业务方使用；
2.数据质量及血缘分析：数据质量分为平台监控和数据监控两个部分，血缘分析则主要是对实时数据依赖关系、实时任务的依赖关系进行分析。
以上架构只是大数据平台通用的数据模型，如果要具体的建设，需要考虑以下情况，业务需求需要实时还是准实时即可，数据时效性是秒级还是分钟级等。
在调度开销方面，准实时数据是批处理过程，因此仍然需要调度系统支持，调度频率较高，而实时数据却没有调度开销；
在业务灵活性方面，因为准实时数据是基于ETL或OLAP引擎实现，灵活性优于基于流计算的方式；
在对数据晚到的容忍度方面，因为准实时数据可以基于一个周期内的数据进行全量计算，因此对于数据晚到的容忍度也是比较高的，而实时数据使用的是增量计算，对于数据晚到的容忍度更低一些；
在适用场景方面，准实时数据主要用于有实时性要求但不太高、涉及多表关联和业务变更频繁的场景，如交易类型的实时分析，实时数据则更适用于实时性要求高、数据量大的场景，如实时特征、流量类型实时分析等场景。
实时架构在某些场景中，数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统大数据离线数仓的基础上，逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。
于是随之诞生了大数据实时数仓，并且衍生出了两种技术架构Lambda和Kappa。
1.Lambda架构先来看下Lambda架构图：
Lambda架构图数据从底层的数据源开始，经过Kafka、Flume等数据组件进行收集，然后分成两条线进行计算：
一条线是进入流式计算平台（例如Storm、Flink或者SparkStreaming），去计算实时的一些指标；
另一条线进入批量数据处理离线计算平台（例如Mapreduce、Hive，SparkSQL），去计算T+1的相关业务指标，这些指标需要隔日才能看见。
为什么Lambda架构要分成两条线计算？
假如整个系统只有一个批处理层，会导致用户必须等待很久才能获取计算结果，一般有几个小时的延迟。电商数据分析部门只能查看前一天的统计分析结果，无法获取当前的结果，这对于实时决策来说有一个巨大的时间鸿沟，很可能导致管理者错过最佳决策时机。
Lambda架构属于较早的一种架构方式，早期的流处理不如现在这样成熟，在准确性、扩展性和容错性上，流处理层无法直接取代批处理层，只能给用户提供一个近似结果，还不能为用户提供一个一致准确的结果。因此Lambda架构中，出现了批处理和流处理并存的现象。
在Lambda架构中，每层都有自己所肩负的任务。
1.批处理层存储管理主数据集（不可变的数据集）和预先批处理计算好的视图：
批处理层使用可处理大量数据的分布式处理系统预先计算结果。它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的，能够修复任何错误，然后更新现有的数据视图。输出通常存储在只读数据库中，更新则完全取代现有的预先计算好的视图。
2.流处理层会实时处理新来的大数据：
流处理层通过提供最新数据的实时视图来最小化延迟。流处理层所生成的数据视图可能不如批处理层最终生成的视图那样准确或完整，但它们几乎在收到数据后立即可用。而当同样的数据在批处理层处理完成后，在速度层的数据就可以被替代掉了。
那Lambda架构有没有缺点呢？
Lambda架构经历多年的发展，其优点是稳定，对于实时计算部分的计算成本可控，批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算，这样把实时计算和离线计算高峰分开，这种架构支撑了数据行业的早期发展，但是它也有一些致命缺点，并在大数据3.0时代越来越不适应数据分析业务的需求。缺点如下：
使用两套大数据处理引擎：维护两个复杂的分布式系统，成本非常高。
批量计算在计算窗口内无法完成：在IOT时代，数据量级越来越大，经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口，已经无法完成白天20多个小时累计的数据，保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。
数据源变化都要重新开发，开发周期长：每次数据源的格式变化，业务的逻辑变化都需要针对ETL和Streaming做开发修改，整体开发周期很长，业务反应不够迅速。
导致Lambda架构的缺点根本原因是要同时维护两套系统架构：批处理层和速度层。我们已经知道，在架构中加入批处理层是因为从批处理层得到的结果具有高准确性，而加入速度层是因为它在处理大规模数据时具有低延时性。
那我们能不能改进其中某一层的架构，让它具有另外一层架构的特性呢？
例如，改进批处理层的系统让它具有更低的延时性，又或者是改进速度层的系统，让它产生的数据视图更具准确性和更加接近历史数据呢？
另外一种在大规模数据处理中常用的架构——Kappa架构，便是在这样的思考下诞生的。
2.Kappa架构Kafka的创始人JayKreps认为在很多场景下，维护一套Lambda架构的大数据处理平台耗时耗力，于是提出在某些场景下，没有必要维护一个批处理层，直接使用一个流处理层即可满足需求，即下图所示的Kappa架构：
Kappa架构这种架构只
