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数据仓库架构详解

学习目录

一、基本概念

数据仓库Data Warehouse)是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据,借助数据仓库的分析能力,为企业指定决策,帮助企业改进业务流程、提高产品数量

一般数仓分为离线数仓(spark)和实时数仓(flink)

二、核心框架

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数据采集

数据通过DataX或者sqoop可以将业务数据等导入到数据仓库,通过Flume可以将用户行为数据等导入到数据仓库;

数据分析

数据通过处理获取有用的数据指标

  • ODS层:原始数据层,用来数据备份
  • DWD层:明细数据层,用来数据清洗
  • DWS层: 汇总数据层,用来数据预聚合
  • ADS层:数据应用层,用来数据统计和计算
  • DIM层:公共维度层,用来数据分类的

数据可视化

将处理好的数据指标用在各种模块中

  1. 可视化的报表
  2. 用户画像
  3. 推荐系统
  4. 机器学习

三、数仓大数据架构详解(流程)

流程图
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数据采集

  1. 业务数据通过Nginx采集到业务服务器(Springboot)然后再写到mysql中,用户行为数据通过Nginx采集到日志服务器(Springboot)写入到日志文件中(注:主要由JavaWeb人员负责)
  2. 日志文件的用户行为数据通过Flume将数据先写入kafka(主要作用为消峰),再通过Flume将kafka的数据写入到hdfs
  3. Mysql的业务行为数据通过DataX(全量的同步)将数据写入到hdfs中,也可以使用Maxwell(增量同步)将数据写入到hdfs中

离线数仓

  1. 将HDFS中的数据进行建模 进行各种数据分层处理 如: ODS层、DIM层、DWD层、DWS层、ADS层等,(基本上都是Sql语句),所以需要DolphinScheduler进行任务调度管理
  2. 处理之后数据,通过DataX(每日同步)结果数据写入到MySQL中
  3. 然后再通过Superset的可视化工具进行数据的展示

实时数仓

  1. Flink读取kakfa中的数据,而kafka中主题数据即为ODS层
  2. Flink从kafka中读取的数据进行清洗即为DWD层,再次写回到kafka中
  3. Flink读取kafka中DWD层的数据,进行维数数据的处理,通过Hbase存储处理的数据,由于Flume和kafka会造成数据的重复,那么Flink在消费kafka数据的时候可以进行精准一次去重。如果数据量比较小可以不用Flink,而使用Redis旁路缓存去重,即为DIM层
  4. 维度的数据可以通过Redis或者Hbase进行查询
  5. Flink将上面数据写入到ClickHouse进行预聚合,即为DWS层
  6. 最后对ClickHouse数据进行查询,然后通过Springboot(JavaWeb)数据接口服务将查询数据写入到Sugar,进行实时数据的可视化
标签: 数据仓库 架构

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_44604159/article/details/127834104
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