数据仓库架构图
根据企业的需求，业务数据存储在 MySQL 中，选择 Sqoop 作为 ETL 工具，HDFS 临时保存 Sqoop 抽取的数据。数据仓库部分选择主流的 Hive，并使用 Tez 进行优化；其中 ADS 层的数据会导出到 MySQL 中，便于前端业务进行快速调用。使用 Presto 作为快速查询的工具，Azkaban 作为调度工具。
数据的生成会使用脚本来进行；整个 ETL 流程、数仓数据处理，也会封装为运行脚本，交由 Azkaban 来进行定时运行和调度。
环境规划
操作系统及组件版本
各组件版本如下，学习环境尽量保持一致，避免版本不一致带来的操作问题。
集群规划
使用 3 台虚拟机来进行搭建集群，分别为 Node01、Node02、Node03。集群的规划如下：
其中 Hadoop 一共 3 个节点，主节点搭建在 Node01 上，从节点在 Node01-Node03 上分别有一个。
Hive&Tez 搭建在 Node03 上，单节点部署。MySQL 搭建在 Node02 上。Sqoop 搭建在 Node03 上。
Azkaban 作为调度引擎，在 3 台节点上各布置一个，以 Node02 作为主节点。Presto 同样在 3 台节点上布置，以 Node02 作为主节点。
这样基本上每台服务器的负载比较均衡。
