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大数据分析是随着互联网的不断发展而逐渐被众多企业引入的一种分析方法，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析架构模型包含哪些内容。
模型统一管理方面：改进实时数据模型过去只能支持单一KafkaTopic数据的宽表主题，让其也能和历史模型一样，并共享相同的维度表数据，可实现标准星型和雪花模型设计，从而也实现了对模型的统一设计管理;
数据生命周期方面：借助于Lambda架构优势，将实时与历史数据处理分开并行进行处理，这样的设计不仅很好的保护已有的历史数据资产不做变更或以较小的代价改动，而且能够使用历史数据对实时不满足的地方进行修正并覆盖，对于监控类或其他“低数据质量”要求的场景也可以直接将实时数据沉淀为“历史”数据。为不同的应用场景提供更加灵活的数据生命周期管理;
统一查询服务方面：开发智能的查询路由作为查询服务统一查询入口，支持标准的ANSISQL语法，通过对元数据模型的识别，可分别对实时数据集与历史数据集进行探测并解析，返回查询请求所预期的数据结果，同时以超快的响应速度支持。
在整个“实时”业务支持与实现过程中，对比其它架构中企业需要运维底层复杂的基础架构，以及在实现流程上繁琐的代码开发工作来说，企业现在只需要其上面进行模型设计与管理，以及数据生命周期定义的操作，极大地提升了工作效率，同时减轻了运维工作负担和成本投入。
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