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一、数据仓库
数据仓库（Data Warehouse），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合
通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等
数据仓库，并不是数据的最终目 的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等等
二、项目需求
1、用户行为数据采集平台搭建
2、业务数据采集平台搭建
3、数据仓库维度建模
4、分析，用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题，统计的报表指标
5、采用即席查询工具，随时进行指标分析
6、对集群性能进行监控，发生异常需要报警
7、元数据管理
8、质量监控
三、技术选型
【1】思考题
1、项目技术如何选型？
2、框架版本如何选型（Apache、CDH、HDP）
3、服务器使用物理机还是云主机？
4、如何确认集群规模？（假设每台服务器8T硬盘）
【2】技术选型主要考虑因素
- 数据量大小
- 业务需求
- 行业内经验
- 技术成熟度
- 开发维护成本
- 总成本预算
【3】使用的技术
1、数据采集传输：Flume,Kafka,Sqoop，Logstash，DataX
2、数据存储：MySql，HDFS，HBase,Redis,MongoDB
3、数据计算：Hive,Tez,Spark,Flink,Storm
4、数据查询：Presto，Druid，Impala，Kylin
5、数据可视化：Echarts、Superset、QuickBI、DataV
6、任务调度：Azkaban、Oozie
7、集群监控：Zabbix
8、元数据管理：Atlas
9、数据质量监控：Griffin
四、系统数据流程设计
数据来源：
- 埋点用户行为数据
用户在使用产品过程中，与客户端产品交互过程中产生的数据，比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等 - 业务交互数据
业务流程中产生的登录、订单、用户、商品、支付等相关的数据，通常存储在DB中，包括Mysql、Oracle等
架构图：
五、框架版本选型
1）如何选择Apache/CDH/HDP版本？
- （1）Apache：运维麻烦，组件间兼容性需要自己调研。（一般大厂使用，技术实力雄厚，有专业的运维人员）（建议使用）
- （2）CDH:国内使用最多的版本，但CM不开源，今年开始要收费，一个节点1万美金
- （3）HDP：开源，可以进行二次开发，但是没有CDH稳定，国内使用较少
2）Apache框架版本
| 产品 | 版本 |
|---|---|
| Hadoop | 2.7.2 |
| Flume | 1.7.0 |
| Kafka | 0.11.0.2 |
| Sqoop | 1.4.6 |
| MySQL | 5.6.24 |
| Azkaban | 2.5.0 |
| Java | 1.8 |
| Zookeeper | 3.4.10 |
| Presto | 0.189 |
3）CDH框架版本：5.12.1
| 产品 | 版本 |
|---|---|
| Hadoop | 2.6.0 |
| Spark | 1.6.0 |
| Flume | 1.6.0 |
| Hive | 1.1.0 |
| Sqoop | 1.4.6 |
| oozie | 4.1.0 |
| Zookeeper | 3.4.5 |
| Impala | 2.9.0 |
六、服务器选型
1）物理机
以128G内存，20核物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，戴尔品牌单台报价4W出头。一般物理机寿命5年左右
需要有专业的运维人员，平均一个月1万，电费也是不少的开销
2)云主机
以阿里云为例，差不多相同配置，每年5W
很多运维工作都由阿里云完成，运维相对较轻松
3）企业选择
1、金融有钱公司和阿里没有直接冲突的公司选择阿里云
2、中小公司、为了融资上市，选择阿里云，拉倒融资后买物理机
3、有长期打算，资金比较足，选择物理机
七、集群规模
1）如何确认集群规模？（假设：每台服务器8T磁盘，128G内存）
- 1、每天日活跃用户100万，每人一天平均100条：100万*100条=1亿条
- 2、每条日志1K左右，每天1亿条：100000000/1024/1024=约100G
- 3、半年内不扩容服务器来算：100G*180天=约18T
- 4、保存3副本：18T*3=54T
- 5、预留20%~30%Buf=54T/0.7=77T
- 6、算到这：约8T*10台服务器
2）如果考虑数仓分层？数据采用压缩？需要重新再计算
3）测试服务器规划
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