完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，全网首发（独家）

完整银行大数据hive数仓项目技术方案，基于hadoop生态构建，全网首发（独家）

项目时长

根据项目的复杂度和数据量，预计本项目的时长为6个月，具体的时间安排如下：

• 项目启动阶段：1个月，主要完成需求分析，数据源接入，数仓分层设计，项目架构搭建等工作。
• 项目开发阶段：3个月，主要完成数据清洗，数据加工，数据模型构建，数据质量监控等工作。
• 项目测试阶段：1个月，主要完成数据测试，性能测试，用户验收等工作。
• 项目上线阶段：1个月，主要完成数据迁移，数据备份，数据恢复，故障处理等工作。

项目架构

本项目的架构如下图所示：

本项目采用了Hadoop生态圈中的多种技术来实现数仓的建设和运维，具体如下：

• Mysql：用于存储元数据和维度数据，以及部分业务系统的数据源。
• Sqoop：用于实现Mysql和HDFS之间的数据传输，支持全量和增量导入导出。
• HDFS：用于存储原始数据和加工后的数据，提供高可用和高容错的分布式文件系统。
• Hive：用于在HDFS上建立数仓模型，提供类SQL的语法来进行数据查询和分析。
• Hue：用于提供一个可视化的界面来操作Hive，方便用户编写和执行HiveQL语句。
• Oozie：用于调度和管理Hive任务的执行流程，支持依赖关系和重试机制。
• Cloudera Manager：用于监控和管理Hadoop集群的状态和性能，提供友好的Web界面。
• Yarn：用于管理Hadoop集群的资源和任务调度，支持多种计算框架如MapReduce和Spark。
• Zookeeper：用于维护Hadoop集群的配置信息和协调信息，保证集群的高可用性。

人员配置

本项目的人员配置如下：

• 项目经理：1人，负责整个项目的规划，协调，监督和控制。
• 数据分析师：2人，负责需求分析，数据模型设计，数据质量评估等工作。
• 数据开发工程师：4人，负责数据清洗，数据加工，数据测试等工作。
• 数据运维工程师：2人，负责数据迁移，数据备份，数据恢复等工作。

主题开发

本项目根据银行业务的特点和需求，选择了以下几个主题进行开发：

• 客户主题：包括客户基本信息，客户信用评级，客户风险评估等内容。
• 账户主题：包括账户基本信息，账户余额变动，账户利息计算等内容。
• 交易主题：包括交易基本信息，交易类型分类，交易金额统计等内容。
• 营销主题：包括营销活动信息，营销渠道分类，营销效果评估等内容。

集群规模

根据项目的数据量和性能要求，预计本项目需要的集群规模如下：

• NameNode节点：2台（一主一备），配置为32核64G内存2T硬盘。
• DataNode节点：10台，配置为16核32G内存4T硬盘。
• ResourceManager节点：2台（一主一备），配置为16核32G内存1T硬盘。
• NodeManager节点：10台，配置为16核32G内存4T硬盘。

项目描述

本项目的目的是为银行业务提供一个基于Hive的数据仓库，实现对海量数据的存储，管理，分析和应用。本项目采用了数仓分层的设计思想，将数据分为原始数据源层，贴源模型层，主题模型层，共性加工层和应用集市层。本项目利用了Hadoop生态圈中的多种技术，如Mysql，Sqoop，HDFS，Hive，Hue，Oozie，Cloudera Manager，Yarn和Zookeeper等，构建了一个高可用，高性能，高扩展的数仓平台。本项目通过开发多个主题模型，如客户主题，账户主题，交易主题和营销主题等，满足了银行业务的多方面的数据需求，为银行业务的决策支持和优化提供了有价值的数据支持。

项目优化

本项目在开发过程中，采用了以下几种方法来优化项目的性能和效果：

• 数据分区：根据数据的访问频率和特征，对数据进行合理的分区划分，提高数据查询的效率和准确性。
• 数据压缩：根据数据的类型和特点，选择合适的压缩格式和算法，减少数据的存储空间和网络传输开销。
• 数据缓存：利用Hive的缓存机制，将经常访问或计算的数据缓存在内存中，避免重复读取或计算。
• 数据索引：对于部分需要精确查询或过滤的数据字段，创建索引来加速查询过程。
• 数据倾斜：通过调整数据分布或调节任务并行度等方法，解决数据倾斜问题，提高任务执行的均衡性。

每天要处理的业务量

根据项目的预估数据量和业务规模，预计每天要处理的业务量如下：

• 活跃人数：约10万人
• 数据条数：约1000万条
• 数据大小：约1TB

数据处理流程

• 数据源接入：本项目的数据源包括多个业务系统的数据库，如客户系统，积分系统，渠道系统等。这些数据库中的数据需要通过Sqoop工具导入到HDFS中，形成原始数据源层。原始数据源层的数据保持了数据源的原始结构和格式，不做任何修改和加工。
• 数据清洗：在贴源模型层，对原始数据源层的数据进行清洗，主要包括以下几个方面： - 数据格式转换：将不同格式的数据统一为标准的文本格式，如CSV或JSON。- 数据编码转换：将不同编码的数据统一为标准的UTF-8编码。- 数据去重：删除重复的数据记录，保证数据的唯一性。- 数据校验：检查数据是否符合预定义的规则和约束，如数据类型，数据范围，数据完整性等。对不合法的数据进行剔除或修正。- 数据补全：对缺失的数据进行填充或插补，提高数据的完整性。
• 数据加工：在主题模型层，对贴源模型层的数据进行加工，主要包括以下几个方面： - 数据抽取：根据不同的主题需求，从贴源模型层中抽取相关的数据字段，形成主题模型层的事实表和维度表。- 数据转换：对抽取出来的数据进行必要的转换，如单位转换，数值计算，时间格式化等。- 数据聚合：对抽取出来的数据进行必要的聚合，如求和，求平均，求最大最小等。- 数据加载：将转换和聚合后的数据加载到主题模型层中，形成星型