常见的实时数仓架构有三种。

第一种是Lambda架构，是目前主流的一套实时数仓架构，存在离线和实时两条链路。实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据，计算引擎通常会选择Hive或者Spark。优点是数据准确度高，不易出错；缺点是架构复杂，运维成本高。

 第二种是Kappa架构，相较于Lambda架构，它移除了离线生产链路，思路是通过传递任意想要的offset(偏移量)来达到重新消费处理历史数据的目的。优点是架构相对简化，数据来源单一，共用一套代码，开发效率高；缺点是必须要求消息队列中保存了存量数据，而且主要业务逻辑在计算层，比较消耗内存资源。

第三种是实时OLAP变体架构，是Kappa架构的进一步演化，它的思路是将聚合分析计算由OLAP引擎承担，减轻实时计算部分的聚合处理压力。优点是自由度高，可以满足数据分析师的实时自助分析需求，减轻了计算引擎的处理压力；缺点是必须要求消息队列中保存存量数据，且因为是将计算部分的压力转移到了查询层，对查询引擎的吞吐和实时摄入性能要求较高。