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DW（Data WareHouse 数据仓库层），包含 DWD、DWS、DIM 层数据加工而成，主要完成数据架构与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。基于 DW 数据，整合汇总成主题域的服务数据，用于提供后续的业务查询等。在分析交易过程时，可以通过卖家、买家、商品和时间等维度描述交易发生的环境，所以维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等。转换 area 表 到 地区ID、地区的名字、城市ID、城市的名字、省份 ID、省份的名字 到 HBase 中。

在 Kafka 中写入维度表（DIM）通常涉及将实时或批处理数据从 Kafka 主题（Topic）读取，并根据数据流中的信息更新维度表（DIM），这在数据仓库或数据湖的 ETL（提取、转换、加载）过程中非常常见。维度表（DIM）存储的是与业务数据相关的维度信息，例如客户、产品、地理位置等，用于支持 OLAP（联机分析处理）查询。

在互联网企业中，常见的 ODS 数据有业务日志数据（Log）和业务 DB 数据两类，对于业务 DB 数据来说，从 MySQL 等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到 Hive 中，是进行数据仓库生产的重要环节。它的作用是存储大量的结构化数据，并能进行频繁和可重复的分析。为了彻底解决这些问题，我们逐步实时 binlog 采集进行实时处理，binlog 是 MySQL的二进制日志，记录了 MySQL 中发生的所有数据的变化，MySQL 集群自身的主从同步就是基于 binlog 做的。

Canal 是阿里巴巴开源的 MySQL binlog 增量订阅与消费平台。它模拟 MySQL 的主从复制机制，通过解析 MySQL 的二进制日志（binlog），实现数据库变更的数据捕获（CDC, Change Data Capture）。数据同步：支持将数据库的变更数据同步到其他数据源或消息系统，如 Kafka、RocketMQ、Elasticsearch 等。实时性：基于 binlog 的解析和订阅，能够实现毫秒级的数据变更捕获。分布式架构：支持集群部署，满足高可用性和高吞吐量需求。

Canal 是阿里巴巴开源的数据同步工具，用于 MySQL 数据库的增量日志解析和同步。它模拟 MySQL 从库协议，获取主库的 binlog 日志，从而实现实时数据捕获和传输，常用于数据迁移、缓存更新和搜索引擎同步等场景。Canal 集群模式通常结合 ZooKeeper 实现分布式协调，保证高可用性和负载均衡。独立实例模式：多个 Canal 实例独立运行，适合小规模场景。HA 模式：基于 ZooKeeper 实现主备切换，提高可靠性。

MySQL 的二进制日志（Binary Log，简称 binlog）是 MySQL 数据库中的一种日志文件类型，它记录了对数据库执行的所有更改操作（不包括 SELECT 和 SHOW 等查询操作）。它主要用于数据恢复、复制和审计等场景。

Canal 是一款用于 MySQL 数据库 binlog 增量订阅和消费的开源工具。它主要用于解决数据同步和分布式事务问题，支持将数据库变更同步到其他系统中，比如消息队列、大数据平台等。Master 主库将改变记录写进二进制 binary log 中Slave 从库向 MySQL Master 发送 DUMP 协议，将 Master 主库的 binary log events 拷贝到它的中继日志（relay log）。Slave 从库读取并重做中继日志中的事件，将改变的数据同步到自己的数据库。

阿里巴巴 B2B 公司，由于业务的特性，卖家主要集中在国内，买家主要集中在国外，所以衍生出了杭州和美国异地机房的需求，从 2010 年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅、消费的业务。Canal是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅、消费的中间件。目前，Canal主要支持了 MySQL 的 Binlog 解析，解析完成后才利用 Canal Client 用来处理获得相关数据。

实时数仓是一种数据仓库系统，区别于传统批处理数仓，它强调低延迟、高吞吐和高可用性。实时数仓能够处理流式数据或近实时的数据流，使企业能够及时监控关键指标并做出决策。实时数仓是现代企业实现实时决策和分析的重要工具，它通过低延迟、高并发的特点满足企业对时效性数据的需求。尽管实时数仓的搭建与维护具有一定的复杂性，但其在业务分析、风控管理和用户行为分析等方面具有显著优势。随着技术的发展，实时数仓将会更加智能化、云原生化，为企业带来更高的竞争力。

数据实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素，最初阶段主要采用来一个需求，编写一个实时任务的方式来处理实时数据，随着需求的增多，计算任务也相对增多，并且不同任务的开发人员不同，导致开发风格差异化，该阶段的实时数据处理缺乏统一的规划，代码风格差异化严重，在维护成本和开发效率上有很大障碍。CDH：最成型的发型版本，拥有最多的部署案例，提供强大的部署、管理和监控工具，国内使用最多的版本，拥有强大的社区支持，当遇到问题时，能够通过社区、论坛等网络资源快速获取解决方法。数据、任务和资源三个角度去管理 集群资源。