“明确说一下怎么做实时数仓分层建设”这个会发到群里面吗？

实时数仓分层建设通常包括以下几个主要步骤：

确定业务需求和数据来源：首先需要明确业务需求和数据来源，以确定需要采集哪些数据、如何处理数据、以及如何存储和分析数据。可以与业务部门和数据源方面的人员进行沟通，以确定具体的需求和数据来源。

数据采集和处理：采集和处理数据是实时数仓建设的重要步骤。可以使用 Flink、Spark 等流式计算框架来处理实时数据流，并将处理后的数据存储到相应的数据存储系统中。需要根据实际需求和数据来源来选择合适的数据采集和处理方式。

数据存储和管理：在实时数仓中，需要将数据存储到不同层级的数据存储系统中，通常包括原始数据层、清洗转化层、模型计算层和应用展示层等。可以使用 Hadoop、HBase、MySQL、ES 等数据存储系统来存储和管理数据。

数据分析和应用：最后需要对实时数仓中的数据进行分析和应用，以获得有价值的业务洞察和决策支持。可以使用 BI 工具、数据挖掘等技术来进行数据分析和应用，以及可视化展示和报表输出等。

关于实时数仓分层建设的问题，可以向您的群聊成员提问，寻求他们的意见和建议。或者，您也可以尝试搜索相关的在线资源，如技术论坛、博客文章、阿里云官方文档等，来获取更详细的指导和最佳实践。

另外，实时数仓的分层建设可以根据具体的业务需求和数据场景进行设计。常见的分层包括数据引入层（ODS）、明细数据层（DWD）、汇总数据层（DWS）、应用数据层（ADS）和公共维度层（DIM）。每个层级都有不同的功能和处理逻辑，可以根据实际情况进行规划和设计。

当然可以—此回答来自钉群“实时计算Flink产品交流群”

建设实时数仓的目的，主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时，不至于从原始数据进行计算，而是从半成品继续加工而成。

对数据架构各个分层的数据管理，需要建设相应的数据库。阿里云采用一个项目空间管理，分库按照表名前缀进行逻辑划分。

表名字要求采用小写， 作业名同表名一致， 周期后缀：标识增全量、调度周期。

分区名统一命名为dp，格式统一要求（ods_db前缀的表分区名pt，由于阿里产品原因）

字段类型只使用以下几种： int 数量、次数、人数等整数字段

bigint 数量、次数、人数等整数字段

double 金额、比率等小数字段

string 订单编号、SKU编号、描述类信息、日期等字符字段

不使用比int小的数字类型 不使用unsigned

阿里云技术产品及选型

v 数据采集传输：EMSKafka、DataHub、LogHub、DTS

v 数据存储：RDS、AnalyticDB、Hologres

v 数据计算：FlinkSql、JavaFlink

v 数据可视化：DataV

普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。

实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。分层是一种非常有效的数据治理方式，所以在实时数仓如何进行管理的问题上，首先考虑的也是分层的处理逻辑。

实时数仓和离线数仓的分层非常类似，比如 数据源层，明细层，汇总层，乃至应用层，他们命名的模式可能都是一样的。但仔细比较不难发现，两者有很多区别。

数仓分层需要结合业务场景、数据场景、系统场景进行综合考虑设计，您可以根据实际业务需求，规划您数据模型的分层。 根据阿里云数仓分层是可以这样分的：

数据引入层 ODS（Operational Data Store） ODS层用于接收并处理需要存储至数据仓库系统的原始数据，其数据表的结构与原始数据所在的数据系统中的表结构一致，是数据仓库的数据准备区。

ODS层的数据表，命名必须以ods开头，并且生命周期为366天。

明细数据层 DWD（Data Warehouse Detail） DWD层通过企业的业务活动事件构建数据模型。

汇总数据层 DWS（Data Warehouse Summary） DWS层通过分析的主题对象构建数据模型。

应用数据层 ADS（Application Data Service） ADS层用于存放数据产品个性化的统计指标数据，输出各种报表。

公共维度层 DIM（Dimension） DIM层使用维度构建数据模型。