课程名称：Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库
课程章节：初识OLAP数仓架构
主讲老师：xiaochen
课程内容：
今天的学习内容包括：
基于Lambda架构的数仓——早期数仓架构多为Lambda架构，在这种架构中，数仓会维护两条线进行计算，一条实时，一条批量。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。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。
基于Kappa架构的数仓——Lambda架构有其自身的缺点，要为一个功能维护两套代码，这导致功能迭代时维护复杂，这就出现了Kappa架构。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。利用kafka，不仅时消息队列，更能维护长时间的数据，当需要批处理时，只需要从更早时候进行消费，就可以替代批处理的过程。
基于OLAP架构的数仓——在这种架构中，数据输入kafka，通过spark或flink进行消费，将数据存入OLAP计算引擎，数仓的DWD、DWS、ADS层都有OLAP引擎完成，这样的架构更加轻量
课程收获：
spark|flink与OLAP数据查询引擎有所不同。OLAP查询引擎主要注重交互式查询，对单机的配置要求高，基于内存进行数据分析，适用于30分钟内的计算。而spark|flink拥有成熟的suffer和血缘机制，稳定性高，当内存不足时，可以利用磁盘进行计算，注重稳定，使用天级或更长时间的计算。
在许多项目中，不会明确的区分Lambda架构和Kappa架构，多数会混合使用。