实时数据仓库的演进，蛮像数码相机从胶片时代一路摸索到数码时代那种感觉。实时 ETL对开发者来说压力不小——要数据流转得快，还得保证稳定。以前一天跑一批，现在十五分钟一轮，甚至更快。这种节奏变了，原来维度的慢变化都得跟着提速。

数据的加载方式也不一样了，过去是batch为主，现在讲究streaming，一有变化马上就要同步到仓库里。像Kafka、Flink这些就挺适合搞这种事情的。是你业务场景变得复杂、实时决策需求高的时候，这类技术就能帮你省不少事。

文中讲到的实时维度管理，其实就是让系统反应更“贴脸”。嗯，比如你想追踪一个用户从点击到下单的每一步操作，不实时就根本跟不上节奏。以前那种“过夜跑完数据”的做法，现在只能当冷数据备份了。

要注意的是，实时系统不是上个工具就完事儿，它还蛮吃系统架构的。比如内存要跟上、消息中间件得稳定，ETL 逻辑也得轻量级。建议前期多做压测，别等业务一上线就崩。

如果你想试试这些玩法，可以先从Kafka + Flink的组合入手，或者看看下面这些资源，挺实用的：

如果你是刚入门，可以先搭个实时 ETL Demo，比如用Kafka + Flink搞个网站点击流统计系统，响应也快，代码也简单。