分析&回答
Omega架构我们暂且称之为混合数仓。
什么是ECS设计模式
在谈我们的解法的时候，必须要先提ECS的设计模式。
简单的说，Entity、Component、System分别代表了三类模型。
实体(Entity)：实体是一个普通的对象。通常，它只包含了一个独一无二的ID值，用来标记它是一个独立的对象。
组件(Component)：对象一个方面的数据，以及对象如何和世界进行交互。用来标记实体是否需要进行这一方面的处理，通常使用结构体，类或关联数组实现。
系统(System)：每个系统不间断地运行(就像每个系统运行在自己的私有线程上)，处理标记使用了该系统处理的组件的每个实体。
Entity对应于数仓中的Table，Component对应Schema，System对应数仓中SQL逻辑。
对于数仓来说，每张表的意义是由一群schema决定的。而每一个schema只代表一个含义。SQL代码的作用是组装schema到对应的table中，实现它的业务意义。对于一个OLAP系统，我们喜欢大宽表的意义就是因为OLAP分析的是schema之间的关系，用大宽表可以很轻易的提取所需要的schema，组装一个业务所需的表。
ECS设计模式的核心思想就是，所有shcema都独立出来，整个数仓就是一个大宽表。当需要使用的时候，把对应的schema组装成具有业务含义的table。这就像一个个Component组装成一个Entity一样。而SQL在其中起到的作用是就是产出对应的schema和组装schema。
将ECS设计模式引入数仓设计，希望开发者可以更加关注于逻辑，关注数据如何处理，也就是S的部分。业务则由从列构建表的时候产生。将表结构和数据处理逻辑进行拆分，从而希望能提升SQL代码的可读性和结构性。
传统数仓的数据处理流程
数仓通常是分为三层：ODS（原始数据），DW（数据仓库层），ADS（应用数据层）。ODS是从消息中间件中拿到的最原始的数据。DW层则是对数据进行加工后的数据，通常还是分为：DWS和DWD。DWD层中是对ODS层的数据进行清洗后提取的出来的。而DWS层是经过了一些轻度汇总后的数据。用户可以基于此层直接加工出ADS层所需的数据。ADS层则是产出应用最终所需的数据。
所以我们一般的数仓数据处理流程是：
基于ECS设计模式设计的混合数仓
在ECS的设计模式下，核心考虑的是Component是产出。产出具有业务含义的component，组装出具体的业务表（Entity）。
Schema的注册和Table注册
对应在数仓模型中，可以这么理解：数仓里的表，任何一个schema都是独立的。它们不具有业务含义，只是业务的一个属性。组合起来构成一个具有业务含义的表。
因此，我们需要一个专门管理schema的系统。这里包含了schema注册和shcema使用。schema注册系统主要负责对schema唯一性作保证，避免schema重复从而影响使用。同时规定好Schema从元数据中提取的规则（正则表达式或者拆分字符串），保证不论在什么系统中都可以得到唯一的提取结果。
schema的使用则依赖table注册系统。通过table注册系统，将一些具有相关含义的schema串联起来，形成table提供给业务使用。
如下图：
Schema开发与混合数仓架构
有了schema注册，就要提到schema产出的问题了。在上文提到过，在Lambda架构下，离线实时数仓需要同时维护两份代码，其实就是需要维护两份schema的注册和产出过程。在Kappa架构中，虽然只需要在实时数仓中做数据处理，但面对大量历史数据处理时需要消耗非常多的资源，而且中间结果复用能力有限，不适合复杂的业务。
由于我们将schema 注册抽离出来，在ECS的设计模式下，数据加工过程只有schema之间的交互，所以只需要关心数据加工部分代码。而对于Flink（Blink）与MaxCompute（ODPS）来说，数据处理部分的sql代码都遵循相近的SQL规范（这里没查到对应的SQL版本，但使用过程中感受是几乎一致，差别在于一些函数上。这一点可以通过UDF等方式解决。），所以可以保证很好的复用性。如果实时数仓和离线数仓数据处理层面的代码差异较大的话，可以引入编译器的形式解决。在任务提交的时候对代码进行差异化的编译，适用于对应的数仓。
从而我们可以画出以下的架构图：
Kafka传入的消息是这套架构的ODS层，这一点上跟Lambda和Kappa架构是保持一致的。
数据进入数仓后，数据会被Schema Register中注册的规则提取出来，产出一个个对应的schema。即对应DWD层。
有了schema后，数据进入处理加工逻辑。即System部分。这里需要针对实时和离线数仓分别产出对应的加工代码，并执行具体的加工。此处对应的是DWS层。
最后，将加工后产出的schema和table Register系统结合，产出最终的ADS层的数据。
这套架构的好处是通过ECS设计模式的思想，将数据处理过程拆分成：数据声明（Schema Register，Table Register），数据处理（System）和结果拼接（Table Creater）三个流程。在这三个过程中，将Flink、Max Compute视为计算资源，将整体数据加工处理的逻辑独立在底层中间件之上，与开发环境解耦。从而实现工程化的管理数据仓库里的数据和加工过程。
但这套架构也存在一定的问题。例如，实时数据和离线数据是不互通的。如果统计过去180天UV总数时，需要离线和实时数据合并去重的处理就会遇到麻烦。
反思&扩展
这个架构命名为Omega架构，对应希腊字母中的Omega，含义是“终结”。我希望这套架构能解决目前实时数仓和离线数仓比较混乱的局面，可以让大数据开发、管理的能力更上一个台阶，让更多小伙伴可以更加方便的取数，加工，从而更好的服务于业务。
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