数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。
其中ODS数据属于操作数据层，是直接从业务系统采集来的原始数据。在这一层上，数据与离线系统是一致的。
ODS层实时进入的数据，会进行去重、清洗等任务，适度做一些维度退化工作，清洗后的数据会存放到DWD层中，DWD数据明细层的数据会回流到消息队列中，从而实时同步到下游实时任务中，同时会持久化到数据库中供离线系统使用。
一般而言，ODS和DWD层会尽可能保持与离线系统共用。
DWD层实时推送来的数据，被订阅后，汇总计算各个维度的通用指标，存储到DWS数据汇总层中，作为通用的数据模型进行使用。
如果是特定业务系统的维度指标，则订阅DWD层的数据，计算后存储到ADS层中。
所以DWS和ADS的区别是：是否是业务通用指标。DWS、ADS层数据会存储到实时读写的数据库系统中，供前端业务进行实时访问。
DWS、ADS的数据表类型和离线系统一样，分为事实表和维度表。
但在进行指标计算时，事实数据实时进行订阅，使用到的维度表数据不会进行实时更新获取，而使用的是T-2的离线数据。且维度表数据会存储在DIM层中，在计算时进行获取。
首先是因为维度数据变化比较缓慢，其次如果维度也进行实时更新，那么当天计算出来的数据一致性就会出现问题，比如2点前的计算结果是维度未更新时的结果，2点后的计算结果是维度更新后的结果。
所以维度数据，会由离线系统定期从ODS中获取数据，计算后存放在DIM层中。
那为什么维度数据的延迟为T-2？虽然最好情况是使用T-1的数据，即昨天的数据进行计算。但T-1的数据，是在0点之后通过ETL抽取到离线系统进行计算，而计算过程需要一段时间，假设凌晨2点计算完成，那2点之前的实时数据在计算时，使用的依然是T-2的旧维度数据。
所以为了保证数据一致性，T-1的维度数据虽然已经完成了计算，但不会直接使用，而是继续沿用T-2的维度数据。
ODS、DWD层的数据会存放在消息中间件中，如Kafka。
而DWD层数据在计算完成后，一般还会将数据推送到离线系统中，尽可能与离线系统实现共用。
这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储。
下游的实时流计算任务，从Kafka中获取到DWD层数据后，DWS、ADS计算任务会同时开始，维度通用指标结果作为DWS层数据存放到实时读写数据库系统中，如HBase、Druid、ClickHouse等，而特定系统的维度指标结果作为ADS层数据，同样存储到实时读写的数据库系统中。
至于DIM层的数据，则由离线ETL系统定期进行计算。
对于这几层的划分，在不同业务场景中可能会做不同调整，但原理相同，大家灵活应对即可。
至此，实时数仓中的流式建模就分享完了，如果喜欢的话，记得点赞、关注。下一期，我们在数舟再会！更多有料的内容，等你来！
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