大数据项目之电商数仓数据仓库概念项目需求及架构设计

Posted 2022-11-18 Redamancy_06

文章目录

• 1.数据仓库概念
• 2. 项目需求及架构设计
• • 2.1 项目需求分析
  • • 2.1.1 采集平台
    • 2.1.2 离线需求
    • 2.1.3 实时需求
    • 2.1.4 思考题
  • 2.2 项目框架
  • • 2.2.1 技术选型
    • 2.2.2 系统数据流程设计
    • 2.2.3 框架版本选型
    • • 2.2.3.1 Apache框架版本
    • 2.2.4 服务器选型
    • • 2.2.4.1 物理机：
      • 2.2.4.2 云主机：
      • 2.2.4.3 企业选择
    • 2.2.5 集群规模
    • 2.2.6 集群资源规划设计
    • • 2.2.6.1 生产集群
      • 2.2.6.2 测试集群服务器规划

1.数据仓库概念

  数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。
数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等
  业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在mysql、Oracle等数据库中。
  用户行为数据：用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。
  爬虫数据：通常是通过技术手段获取其他公司网站的数据。不建议去做。

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：备份、清洗、聚合、统计等。

2. 项目需求及架构设计

2.1 项目需求分析

2.1.1 采集平台

（1）用户行为数据采集平台搭建
（2）业务数据采集平台搭建

2.1.2 离线需求

2.1.3 实时需求

2.1.4 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）

2.2 项目框架

2.2.1 技术选型

2.2.2 系统数据流程设计

2.2.3 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，今年开始收费，一个节点1万美金/年。
（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）云服务选择
（1）阿里云的EMR、MaxCompute、DataWorks
（2）亚马逊云EMR
（3）腾讯云EMR
（4）华为云EMR

2.2.3.1 Apache框架版本

框架	新版本
Hadoop	3.1.3
Zookeeper	3.5.7
MySQL	5.7.16
Hive	3.1.2
Flume	1.9.0
Kafka	3.0.0
Spark	3.0.0
DataX	3.0.0
Superset	1.3.2
DolphinScheduler	2.0.3
Maxwell	1.29.2
Flink	1.13.0
Redis	6.0.8
Hbase	2.0.5
ClickHouse	20.4.5.36-2

注意事项：框架选型尽量不要选择最新的框架，选择最新框架半年前左右的稳定版。

2.2.4 服务器选型

服务器选择物理机还是云主机？

2.2.4.1 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。

2.2.4.2 云主机：

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

2.2.4.3 企业选择

金融有钱公司和阿里没有直接冲突的公司选择阿里云
中小公司、为了融资上市，选择阿里云，拉倒融资后买物理机。
有长期打算，资金比较足，选择物理机。

2.2.5 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

2.2.6 集群资源规划设计

在企业中通常会搭建一套生产集群和一套测试集群。生产集群运行生产任务，测试集群用于上线前代码编写和测试。

2.2.6.1 生产集群

（1）消耗内存的分开
（2）数据传输数据比较紧密的放在一起（Kafka 、Zookeeper）
（3）客户端尽量放在一到两台服务器上，方便外部访问
（4）有依赖关系的尽量放到同一台服务器（例如：Hive和mysql）

Master	Master	core	core	core	common	common	common
nn	nn	dn	dn	dn	JournalNode	JournalNode	JournalNode
rm	rm	nm	nm	nm
					zk	zk	zk
hive	hive	hive	hive	hive
		kafka	kafka	kafka
spark	spark	spark	spark	spark
datax	datax	datax	datax	datax
Ds-master	Ds-master	Ds-worker	Ds-worker	Ds-worker
maxwell
supset
mysql
flume	flume
flink	flink
		clickhouse
			redis
hbase

2.2.6.2 测试集群服务器规划

服务名称	子服务	服务器hadoop102	服务器hadoop103	服务器hadoop104
HDFS	NameNode	√
HDFS	DataNode	√	√	√
HDFS	SecondaryNameNode			√
Yarn	NodeManager	√	√	√
Yarn	Resourcemanager		√
Zookeeper	Zookeeper Server	√	√	√
Flume（采集日志）	Flume	√	√
Kafka	Kafka	√	√	√
Flume（消费Kafka日志）	Flume			√
Flume（消费Kafka业务）	Flume			√
Hive		√	√	√
MySQL	MySQL	√
DataX		√	√	√
Spark		√	√	√
DolphinScheduler	ApiApplicationServer	√
DolphinScheduler	AlertServer	√
DolphinScheduler	MasterServer	√
DolphinScheduler	WorkerServer	√	√	√
DolphinScheduler	LoggerServer	√	√	√
Superset	Superset	√
Flink		√
ClickHouse		√
Redis		√
Hbase		√
服务数总计		20	11	12