研发背景

        随着数据体积的越来越大，实时处理成为了互联网行业需要面对的首要挑战。尤其对于从事数据分析工作和从事算法工作的朋友来说，会经常性的用到数据仓库进行对数据的提取和挖掘。但是通常来说数据仓库的实效性比较差，无法获取到最新的数据成为数据仓库的一个缺陷，并且获取实时数据并合并历史数据通常需要较高的开发成本，于是我们针对这些问题提出了RTF这一概念。

1 . 由于数据仓库中的数据普遍采用T+1的形式，无法提供当日数据的查询服务，越来越无法满足用户对于实时数据的需求。

2 . 关系型数据库的性能无法支持实时数据分析中大量的业务指标和业务逻辑的运算。

3 . 使用现有的实时计算技术开发实时数据仓库成本偏高。

        通过使用RTF技术，你可以完美的解决包括但不限于上述技术问题。