目前的数仓大概分为离线数仓和实时数仓。离线数仓一般是T+1的数据ETL方案；实时数仓一般是分钟级别甚至更短的时间内的ETL方案。实时数仓一般是将上游业务库的数据通过binlog等形式，实时抽取到Kafka，进行实时ETL。但目前主流的实时数仓也会细分为两类，一类是标准的实时数仓，所有的ETL过程都通过Spark或Flink等实时计算、落地，也就是说数据从binlog抽取到kafka，后续所有的ETL都是读取kafka、计算、写入kafka的形式串联起来的，这种符合完整的数仓定义；还有一类是简化的实时数仓，ETL简化为有限的两层，binlog落地到kafka之后，Spark或Flink读取kafka计算完指标后落地HBase等存储供外部查询分析，当然也有通过Kylin或Druid来完成指标计算的。
那么“准实时数仓”又是一种什么方案呢？
其实“准实时数仓”是离线数仓的一种简单的升级，它将离线的、天级别的ETL过程，缩短为小时或半小时级，但同时又对外提供实时的ODS层数据查询。缩短离线数仓的计算频率比较简单，就是每小时或半小时增量抽取数据，MERGE到ODS层，后续的ETL过程与离线数仓完全一致。
“对外提供实时的ODS层数据查询”有什么使用场景呢？
互联网公司的业务库一般都是MySQL，数据量比较大的情况下，会进行分库分表；每个业务库又会有不同的MySQL实例。如果想跨产品查询数据就会非常麻烦，那谁会跨产品查询数据呢？客服系统。客服系统一般可以查询到某用户所有的信息，如果用户的信息分布在不同的MySQL实例、不同的库、不同的表，查询起来一定会涉及到sharding-jdbc，如果各个产品的sharding字段不同、算法不同，查询一定会比较慢且非常复杂。此时就会需要有一个数据库把这些数据汇总到一块，而数仓的ODS层比较适合做这个工作。
“准实时数仓”的两个功能会涉及两个技术难点：1）数据的增量抽取和增量MERGE；2）提供实时查询接口。下面针对这两个技术难点分别介绍对应的解决方案。
数据的增量抽取和MERGE。
其实增量抽取还算简单，就是根据数据的某个字段进行增量抽取，这个字段可能是自增的ID或者更新时间。两者有什么不同呢？
可以按照ID抽取的表，其中的数据一般不做更新，只是简单的追加。那是不是只需要记录上次抽取的最大ID，下一次从整个ID开始抽取就可以了呢？当然不是。
现在有以下场景：USER_LOGIN_HISTORY表有10个分表，分别为USER_LOGIN_HISTORY_0~ USER_LOGIN_HISTORY_9，其中ID是自增的，比如是auto_increment类型。但假如现在有3个并发事务，分配了3个ID值，比如是1/2/3。但这3个并发事务还没提交的情况下，又来了3个并发事务，他们的ID应该是4/5/6。假如后面3个事务，提前提交，那么在进行增量抽数据的时候，当前ID的最大值是6,，很不巧，此时正值进行增量抽取数据，ID为1/2/3的数据并没有抽取进来。那么这3个事务的数据就再也抽取不过来了！因为下次抽取时，ID的最大值是6，应该会从7开始抽取！
此时应该从上次抽取数据ID的最小值开始抽取，虽然有重复数据，但却可以保证抽取的数据不会丢失。也就是说，如果当前批次是3，则应该从批次1抽取数据的最小ID开始抽取。这是为什么呢？请看下图。
Batch1/batch2/batch3抽取时，MySQL表当前的最大ID分别是1001/2001/4002。Batch2抽取时应该是抽取1001~2001的数据，但很不巧的是，此时ID范围在1990~1999的10条数据还没有提交，抽取时就会漏掉。Batch3抽取时应该从哪里开始抽取呢？1001，1990，还是2001？
理想的情况应该从1990开始抽取，因为只是漏了1990~1999的数据。但怎么才能确定漏了哪些数据呢？答案是不知道。因为你根本不知道抽数时，哪些事务还没有提交。很显然应该从1001开始抽取。其实简单来说就是每次都要抽取两个batch的数据，来避免事务的影响。那一定就是两个batch吗？其实此处设置为两个batch，其实是假设事务的最大持续时间小于每个batch的间隔时间的。对于准实时仓库来说，每个batch一般都是小时或半小时，都会比事务最大持续时间大，所以两个batch就够了。如果batch时间间隔很小，那么久多向前推几个batch就行了。
数据增量抽取后，MERGE就比较简单了，其实就是用增量数据表与ODS全量表进行FULL JOIN，以增量数据为准就行了。但还需要考虑的是业务库的表是否允许物理删除，比如我们是不允许物理删除的，所以FULL JOIN就行了。允许物理删除就比较麻烦了，增量抽取是无法查询到已经删除的数据的！怎么办呢？可以使用binlog把业务库的Delete数据抽取到另外一张表，再用它来清洗ODS全量表就好了。
按照数据更新时间抽取，与上面的方案差不多，但有一点需要注意。抽取的时候，只能限制时间的最小值，而不能限制最大值。比如某个batch抽取时，当前时间是“2019年2月22日18:00:00.153”，因为从计算当前时间到实际抽取可能还是会相差几毫秒或者几秒，那么这期间更新的数据就可能会丢失，因为这些数据可能每次都会在这个间隔内被更新掉！
实时查询接口。
实时且跨产品、跨库、跨表查询的系统一般都是中后台业务系统，这类系统的特点就是查询数据源多、查询结果数据量比较小。一般都是查询某个或某些用户的数据。这可以通过sharding-jdbc或ElasticSearch全文检索来实现。sharding-jdbc虽然可能会有问题，但实施起来比较简单，配置好sharding规则、写好sql就可以了。
ElasticSearch全文检索就比较麻烦了，由于ES没有完善的sql接口，所以只能先将所需的数据汇总好，这又涉及到多表实时关联汇总的问题。假设某个查询结果涉及上游3张表，他们之间的关联条件又不同，在实时汇总时，如果其中一张表的数据没有到，另外两张表就无法入库，只能是先缓存数据等所有数据到达时再次汇总，实施难度还是比较大的。
当然也可以将所需的所有业务库，抽取到某一个MySQL库，进行查询。数据量比较大时，这种方案就会很糟糕。
那比较好的方案是什么呢？我们可以把数据按照逻辑表（分库分表整合后的表）通过binlog实时抽取到Phoenix，前台业务系统通过Phoenix的JDBC接口实时查询。由于Phoenix支持索引，我们可以像使用MySQL一样查询Phoenix，当然了SQL可能需要优化。
由于Phoenix底层是基于HBase做的，可以承载海量数据的读写；而且HIVE也可以映射Phoenix进行离线查询。 这样我们就把实时查询和离线分析的需求进行了统一！那么这个方案有没有什么问题呢？还是有一点需要考虑的：实时抽取的准确性如何保证呢？也就是说，binlog到Phoenix过程中，如果某一条更新日志丢失了该怎么办呢？
很显然可以用增量抽取的数据，补充到Phoenix中。那按照上面的增量抽取、补数逻辑是不是就没事了呢？
其实还是有问题的，仍然是事务的问题，只不过这次是补数时的事务问题。增量数据一般比较大，那么耗时就比较久，假设为3分钟，那么这个时间段内，实时更新的数据会不会被覆盖掉呢？很显然，一定会。既然会覆盖，补数时就判断一下主键相同的数据的更新时间喽，以时间最大的为准。这还是有问题的，因为Phoenix默认是不开启事务的，也就是说，判断的时候，增量数据是最新的，但更新到Phoenix时，增量数据就不一定是最新的了，因为这个时间差内，实时数据进来了。
那就开启Phoenix的事务呗，开启应该能解决这个问题，但目前Phoenix的事务机制还是Beta版本，而且这还可能带来性能问题和死锁问题。
那怎么解决实时数据和离线增量数据相互覆盖的问题了？有没有两全其美的方案呢？
熟悉HBase的同学一定知道，HBase有时间戳的概念，通过时间戳又支持多版本的查询。通过Phoenix插入HBase时，所有列的时间戳都是RegionServer的当前时间，也就是说同一ID插入时，时间戳是递增的，查询时只能查询到最新的数据。那这个跟上面的问题有啥关系呢？
如果我们把数据的更新时间映射到Phoenix底层HBase表的时间戳，是不是就完美解决事务的问题了呢？很简单，数据的更新时间映射到HBase的时间戳，实时数据和增量数据，只需要简单的插入Phoenix就好了，Phoenix查询时只会查询最新的数据！
然而，理想是完美的，现实是残酷的，目前Phoenix不支持不同字段映射到HBase的时间戳！
没办法，只能改源码喽。通过修改Phoenix源码，我们使Phoenix支持了ROW_TS这一特殊的字段类型，这个类型的值会写入HBase的时间戳，也就是说Phoenix插入数据时可以自由指定时间戳！下面是改造后的结果，很显然，符合预期。
至此，“准实时数仓”的方案就介绍完了，下面通过架构图简单总结一下。
1） 上游MySQL的binlog通过Debezium (或Canal)和flume实时写入Phoenix。新增字段时，实时修改Phoenix表结构
2） 按照数据更新时间，每小时抽取MySQL增量数据，将该部分数据批量MERGE到Phoenix
3） 每天自动创建Hive到Phoenix表的外部表（也可以创建Hive到Phoenix底层HBase表的外部表），进行后续的ETL过程。
4） 实时查询平台通过JDBC连接Phoenix，按照主键或索引实时查询数据