阿里云的 DataHub 和 Dataworks 及 Dataphin有什么区别，哪些场景会用到？

DataHub: DataHub是阿里云的一项流数据总线服务，可以轻松地收集、传输和订阅流数据。它提供了多种数据源的连接方式，并能够实时地进行数据传输和转换。DataHub适用于需要实时数据收集和处理的场景，例如实时监控、日志分析和物联网等。

DataWorks: DataWorks是阿里云的一项云数据集成和数据开发平台，可以帮助用户构建数据管道和进行数据开发。它提供了多种数据处理组件和数据开发工具，可以快速实现数据的清洗、转换和计算。DataWorks适用于需要进行批量数据处理和开发的场景，例如数据仓库、ETL处理和数据分析等。

Dataphin: Dataphin是阿里云的一项数据智能平台，可以帮助用户实现数据的全流程管理和智能分析。它提供了数据接入、数据集成、数据质量、数据建模、数据开发、数据应用等全面的数据管理功能。Dataphin适用于需要实现全面数据管理和数据智能分析的场景，例如企业级数据治理和数字化转型等。

这三个之间可以互相协作，组合出更加强大的数据处理和管理方案。 例如，可以使用DataHub将实时数据流入DataWorks进行批量处理和计算，再将处理结果存储到Dataphin中进行数据建模和应用。

区别1：产品功能不同

1、Dataworks，在阿里集团内部为大家所熟知的部分是D2，在阿里云则是数加平台的主体-数据工厂。DataWorks（数据工场）具备全栈数据研发能力（数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建）的大数据平台； 2、Dataphin，通过输出阿里数据中台实战沉淀的大数据建设体系OneData+OneID +OneService(产品+技术+方法论)，一站式提供集数据引入、规范定义、数据建模、数据研发、数据萃取的全链路智能数据构建及管理服务。 一句话总结： DataWorks具备全栈数据研发能力和机器学习开发能力的大数据平台,这是dataworks的优势，劣势就是不具备数据中台(数据仓库)建设方法论的指导； Dataphin具备完善的“OneData+OneID +OneService(产品+技术+方法论)” 数据中台(数据仓库)建设方法论构建体系，这是dataphih的最大优势，劣势就是不具备很强的全栈数据研发能力，暂时也不具备机器学习开发能力。

区别2：产品定位不同

1、Dataworks 定位为大数据开发平台，ETL、数据仓库建设等对开发者不做任何限制。开发者可以利用dataworks做任意想做的工作，数据中台(数据仓库)构建的方法论也不做任何限制。开发者可以利用dataworks，既可以按照维度建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照范氏建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照E/R理论构建数据中台(数据仓库)，灵活性是dataworks的优势之一，当然也是劣势之一。因为缺乏数据中台(数据仓库)建设方法论的支持，dataworks对于缺乏数据中台建设方法论经验的开发者(或者企业)不够简单易用； 2、Dataphin 定位于输出阿里巴巴数据中台方法论，开发者严格按照基于阿里多年零售经验的维度建模理论构建数据中台(数据仓库)。“设计即开发”，这是dataphin坚持的核心理念，使用dataphin的时候，开发者需要严格定义业务板块、数据域、业务过程、维度、原子指标、派生指标，然后“傻瓜式”地构建数据中台（数据仓库）。开发者可能都不用写任何代码(甚至连sql都可能不用写)，只要按照上述维度建模方法论完成所有设计，即可构建数据中台(数据仓库)。----

区别3：实时计算能力

不论是dataworks还是dataphin，均定位于离线批量开发能力。对于实时计算能力的支持，dataworks比dataphin稍微更强一些。利用dataworks集成的datahub+flink等工具能力，能够实现一些简单应用场景的实时计算能力； dataphin也在规划实时计算能力，预计再过几个月，dataphin最新版本也能实现一些简单场景的实时计算能力。