新的实时数仓，应该怎么去做，考虑哪些问题？

构建新的实时数仓时，您应考虑以下几个关键步骤和要素：

1. 选择合适的技术栈：采用如Apache Flink这样的流式计算引擎，结合Hologres这样的实时数仓系统，可以实现数据的高效实时处理与分析。Flink提供强大的实时数据处理能力，而Hologres支持实时写入、更新及查询，两者集成可满足实时数仓需求。

2. 设计实时数仓架构：

   • 数据摄入：使用Flink从源头收集数据并写入Hologres作为原始数据层（ODS）。
   • 数据加工：通过Flink订阅ODS层的变更日志（Binlog），进行ETL处理形成明细层（DWD）。之后，再次利用Flink对DWD层进行聚合处理，生成汇总层（DWS）。
   • 服务应用：最终，Hologres存储的DWS层数据直接对外提供实时查询服务。

3. 实时数据分层：遵循Streaming Warehouse理念，确保数据在ODS、DWD、DWS各层之间高效流动，每层都具备实时性，解决传统实时数仓中间层数据不易管理的问题。

4. 利用特性优化：利用Hologres的特性，如Binlog订阅、行列共存、资源强隔离等，提高数据处理效率和灵活性。

5. 实施数据更新与修正：确保每一层数据都能高效更新与修正，支持写入即查，以应对业务变化。

6. 统一模型与简化架构：通过Flink SQL统一ETL逻辑，将ODS、DWD、DWS的数据统一存储于Hologres中，降低复杂度，提升效率。

7. 考虑时效性需求：根据不同业务场景（如风控、推荐的纯实时场景，实时报表的近实时场景，以及历史数据分析的离线场景），合理规划数据处理策略和刷新频率。

8. 采用Dynamic Table：利用Hologres的Dynamic Table功能，根据业务需求设置数据刷新策略，自动处理基表数据聚合，实现数据自动流转，保证时效性和一致性。

9. 性能测试与调优：使用holo-e2e-performance-tool进行数据写入、更新、点查的性能测试，确保系统性能满足实际业务需求。灵活配置测试参数，模拟真实业务场景，准确评估系统表现。

综上所述，构建实时数仓需综合考虑技术选型、架构设计、数据分层、实时处理能力、系统性能等因素，并利用现代实时数仓工具和技术特性来满足不同业务场景下的实时性要求。