京东实时数据仓库开发实践
本文主要介绍了京东实时数据仓库的开发实践，涵盖了传统数据仓库面临的挑战、京东实时数据湖的探索和经验、Delta Lake 的核心原理、批流一体开发流程、优缺点和总结等方面。
传统数据仓库面临的挑战：
传统数据仓库存在一些挑战，如ACID语义性无法保证、离线入库有潜在的不可靠性、细粒度的数据更新功能缺失、数据流转路径复杂等。这些挑战限制了传统数据仓库的应用场景和数据处理能力。
京东实时数据湖的探索和经验：
京东实时数据湖是基于 Delta Lake 的实时数据仓库解决方案。Delta Lake 是一个开源的存储层，提供了 ACID transactions 到 Apache Spark 和大数据工作负载。京东实时数据湖的探索和经验包括合并社区优秀经验、自研方案、Delta Lake 的应用等方面。
Delta Lake 的核心原理：
Delta Lake 的核心原理包括commit 的基本信息、事务日志、表的Metadata 信息、字段名、字段类型、文件格式、配置属性等。Delta Lake 还提供了批流读写、ACID 语义、Update/delete 的支持、历史版本回溯和审计、抽象存储接口、查询性能提升等特点。
批流一体开发流程：
批流一体开发流程是京东实时数据仓库的开发流程，涵盖了数据仓库的设计、开发、测试和部署等方面。该流程可以帮助开发者快速构建高效的实时数据仓库。
优缺点和总结：
京东实时数据仓库的优缺点包括有很多优秀特性是闭源的，如直接使用 SQL 进行版本回溯、DFP、Z-Ordering 等，小文件和历史文件的清理、Connector 的支持、计算引擎和使用方式的支持等。京东实时数据仓库的开发实践能够帮助企业快速构建高效的实时数据仓库，提高数据处理能力和应用场景。
京东实时数据仓库的开发实践涵盖了传统数据仓库面临的挑战、京东实时数据湖的探索和经验、Delta Lake 的核心原理、批流一体开发流程、优缺点和总结等方面，为企业提供了快速构建高效的实时数据仓库的解决方案。
