构建实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）通常涉及多个环节和步骤，下面是一些构建实时数据仓库的典型链路：

数据采集和流式传输：

从源系统中实时采集数据，包括数据库变更、消息队列、日志流等。
配置合适的数据采集工具或使用流式传输技术，如Apache Kafka、Apache Pulsar等，确保数据的实时传输和可靠性。
流式数据处理：

对实时数据进行流式处理和转换，以满足实时分析和查询的需求。
使用流处理框架，如Apache Flink、Apache Storm等，进行数据清洗、过滤、聚合和计算等操作。
设计和编写流式处理逻辑和流水线，以实现实时数据处理流程。
实时数据存储和索引：

将流式处理后的数据存储到实时数据存储系统中，如列式数据库、内存数据库等。
针对实时查询需求，设计适当的索引和数据结构，以提高实时查询性能和效率。
考虑数据的持久性和容错性，确保实时数据的可靠性和一致性。
数据模型和架构设计：

根据实时分析和查询的需求，设计实时数据仓库的数据模型和架构。
包括实时事实表、维度表、流式聚合表等的设计，以支持实时数据分析和查询。
考虑数据粒度和关系，保证实时数据模型的灵活性和可扩展性。
实时数据监控和质量保证：

建立实时数据监控和质量保证机制，确保实时数据的准确性和可靠性。
实施实时数据质量检查和校验，及时发现和纠正数据异常和错误。
设计合适的实时数据监控指标和报告，以监控实时数据仓库的运行状况和质量。
实时数据分析和可视化：

利用实时数据仓库中的数据进行实时数据分析和挖掘。
使用实时数据分析工具或编写实时查询和分析脚本，支持实时查询和交互式分析。
设计和生成实时数据仪表板、可视化报表和实时监控图表，以支持业务决策和实时洞察。
以上是构建实时数据仓库的一些常见链路和步骤。具体的实施过程和环节可能因组织和项目而异，需要根据实际情况进行调整和定制。同时，构建实时数据仓库需要考虑数据的实时性、可靠性和性能要求，以满足业务实时分析和查询的需求。