本文聚焦如何通过 Kafka + Flink + Spark 构建一套稳定、可扩展、可插拔的实时数仓体系。覆盖从数据接入、实时清洗、指标计算，到离线补数、数据一致性保障的完整链路设计，结合实践样例提供可复制的落地方法。
🧱 一、架构总览
┌────────────┐│ 数据源 ││ CDC / API │└────┬───────┘│[Kafka 多 Topic]│┌────────┴─────────┐│ │
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│ Flink 实时层 │ │ Spark 离线层 │
│ - 数据清洗 │ │ - 离线补数 │
│ - 字段标准化 │ │ - 全量快照 │
│ - 指标聚合 │ │ - 批量校验 │
└─────┬──────┘ └──────┬──────┘│ │└────┬─────────────┘│┌────▼────┐│ DWD/DWS │ ← 分层输出└────┬────┘│┌───▼────┐│
