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Lambda实时数仓也是业界相对通用的解决方案，数据采集之后根据业务需求分为实时层与离线层，分别进行实时处理和离线处理。处理结果在数据服务层对接数据应用之前会进行数据的合并，从而实现实时数据与离线数据同时服务于在线数据应用和数据产品。离线层处理：采集数据归并到离线数仓之后，首先会统一到ODS层。对ODS层的数据进行简单数据清洗，构建DWD层（明细层）。在数据建模的过程中，为了提高数据分析效率以及进行业务分层，会对DWD层的数据进行进一步的加工和处理，相当于预计算。预计算结果在对接数据服务之前还会转储到一些离线存储系统中。 实时层处理：逻辑与离线层类似，但是更加讲究时效性。实时层同样是对上游数据库或者系统的数据进行实时数据的订阅和消费。消费数据之后会将其写到实时的DWD层或DWS层。实时计算引擎提供的是计算能力，最终处理结果需要写到一些实时存储中，例如KV Store等。以上内容摘自《阿里云实时数仓Hologres最佳实践合集》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=996 可下载完整版
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