系统数据流程设计.jpg
数据仓库概念
数据的传入
一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据
二、业务系统数据库 JavaEE后台把数据存储到mysql中，用来完成交易的业务数据
三、爬虫
数据的处理
将数据收集到Data warehouse中，进行ETL清洗。做分层处理，便于分析和扩展指标。 作用：为企业提供战略决策支持，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。 准备工作：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。
数据结果呈现
1.报表系统 -- 各类图表 2.用户画像 -- 各类标签 3.推荐系统 -- 根据标签，进行推荐 4.机器学习 -- 科学分析，强化推荐 5.风控系统 -- 响应各类异常
项目需求分析
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.分析指标：用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题，统计报表指标个数。 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 *
思考
1.项目技术如何选型？ 2.框架版本如何选型（Apache、CDH、HDP等） 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）
技术选型主要考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验（框架的使用）、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算等。
具体使用的框架和技术
数据采集传输：
Flume（进） Kafka（缓冲池） Sqoop（出） Logstash -- ELK Data X -- 阿里
数据存储：
MySQL -- 模拟java后台的数据 HDFS -- Hive HBase -- kylin，实时的kv格式数据 Redis -- 缓存 MongoDB -- 前端
数据计算：
Hive -- 底层是mr Tez -- 基于内存 Spark -- 计算引擎（多表） Flink -- 支持实时的单条数据处理与批处理（多表，被阿里收购，取名Blink，添加了很多新特性） Strom -- 实时处理（old）
数据查询：
Presto -- 基于内存（快速查询，Apache） Druid -- 德鲁伊（只支持单表、宽表查询） Impala -- 基于内存（快速查询，CDH） Kylin -- 预计算，预聚合，多维度（国人开发的Apache顶级项目）
数据可视化：
Echarts -- 百度开源，需要绘图，使用难度高 Superset -- 免费开源，适合中小型企业使用，简单轻量 QuickBI -- 收费 Data D -- 收费、酷炫
任务调度：
Azkaban Oozie -- CDH内部集成，web页面安装即可
集群监控：
Zabbix -- 报警（通过邮件、钉钉、甚至电话通知，属于专业运维使用）
元数据管理
Atlas -- 可以用来管理hive的元数据，形成血缘依赖关系
数据质量监控
Griffin -- 监工，查看指标运行是否正确正常
