1、实时&离线
1.1、离线
离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级比较大，计算时间相对较长。例如月初对上月整月，凌晨对前一整天的数据进行计算，最经典的就是Hadoop的 MR 方式。一般是根据前一日/月的数据生成报表，虽然统计的指标报表繁多，但是时效性不高。
1.2、实时
输入数据是可以序列化的方式一个个的输入并进行计算，也就是说开计算开始的时候并不知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间较短，计算量级相对较小，强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果，主要侧重于当日的数据实时监控，通常业务逻辑相对离线需求简单，指标也相对少一些，但是比较注重数据的时效性，以及用户的交互性。
2、数仓架构设计
2.1、离线架构
2.2、实时架构
3、项目需求
3.1、日活趋势图
从日志中获取当日用户启动日志，如果当日第一次启动，纳入统计，将统计结果保存到 ES 中，利用 Kibana 进行分析展示。
3.2、当日新增付费用户分析
按省份|性别|年龄段统计当日新增付费用户首单平均消费及人数占比；无论是省份名称、用户性别、用户年龄、订单表中都没有这些字段，需要订单表（事实表）和维度表进行关联，形成宽表后将数据写入 ES，通过 Kibana 进行分析展示。
3.3、订单明细实付金额分摊以及交易额统计
3.4、ADS 聚合&可视化
