实时数仓平台建设方案
数仓建设方案
数仓建设方案随着大数据时代的到来，数据的存储、管理和分析变得日益重要。
数仓（Data Warehouse）是一个集中存储、整合和管理企业内部和外部数据的数据库系统，旨在为企业提供决策支持和业务分析所需的数据信息。
本文将介绍一个完整的数仓建设方案。
1. 引言数仓建设是一个复杂且需要深思熟虑的过程。
在开始设计和实施数仓之前，首先需要明确业务目标和需求，充分了解业务流程和数据特点。
然后，了解并选择合适的技术平台和工具，以满足数据存储和分析的需求。
2. 数据采集与清洗数据采集是数仓建设的第一步，需要从多个数据源中获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
常见的数据源包括企业内部的数据库系统、外部数据提供商以及互联网上的公开数据。
在数据采集过程中，需要根据业务规则和数据结构对数据进行清洗和转换，以确保数据的一致性和可用性。
3. 数据存储与集成在数仓中，数据的存储和集成是核心环节。
数仓需要提供一个统一的数据模型，并将不同的数据源集成到该模型中。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、数据仓库以及分布式文件系统。
根据实际需求，可以选择合适的存储方式，并设计相应的数据结构和表格模式。
4. 数据处理与分析数仓建设的目的是为企业提供决策支持和业务分析所需的数据信息。
因此，数据的处理和分析是数仓建设不可或缺的一部分。
常见的数据处理和分析技术包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和机器学习等。
通过这些技术，可以深入挖掘数据背后的价值，并为企业决策提供有力支持。
5. 数据安全与隐私保护在数仓建设过程中，数据安全和隐私保护是至关重要的。
企业需要制定合适的数据安全策略，并采取相应的安全措施，以保护数据不被非法访问和滥用。
同时，企业还需要遵守相关的法律法规，保护用户隐私和个人信息。
6. 数仓维护与管理数仓建设并不是一次性的工作，而是一个持续的过程。
一旦数仓建设完成，企业需要建立一个专门的团队负责数仓的维护和管理。
这包括数据的备份和恢复、性能优化、系统监控以及故障排除等工作。
数仓建设方案
数仓建设方案数仓（Data Warehouse）是一个用于收集、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
它提供了一种集成的方式来存储和分析数据，以帮助组织做出更好的业务决策。
数仓建设方案是指为了有效地构建和管理数仓系统而采取的策略和方法。
数仓建设方案的核心目标是为组织提供一个一致、高效、可扩展和易于维护的数据存储和分析平台。
为了实现这个目标，以下是一些建议的步骤和要素：1. 需求分析：在开始数仓建设之前，务必进行需求分析，准确理解组织的业务需求和目标。
这将有助于确定数仓的数据来源、数据类型和数据量，以及所需的分析功能和报表。
2. 数据抽取和清洗：数仓的数据来源可能是来自多个系统和数据源的结构化和非结构化数据。
在数据抽取过程中，需要设计合适的ETL （Extract, Transform, Load）流程来获取和转换数据，并确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和建模：数仓通常使用星型或雪花模型来组织数据。
在设计数据模型时，需要考虑数据的分层结构和层次关系，并通过定义维度和事实表来构建数据模型。
此外，还需要选择合适的数据存储技术，如关系型数据库或分布式存储系统。
4. 数据集成和集市：为了方便业务用户的数据分析和报表需求，可以构建数据集成和数据集市层。
数据集成层用于整合和标准化数据源，而数据集市层则提供了灵活的自助式分析功能。
5. 数据安全和权限管理：由于数仓涉及大量的敏感数据，必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性。
这包括数据加密、访问控制和权限管理等。
6. 数据质量和监控：数仓建设方案应包括数据质量管理和数据监控机制。
数据质量管理涉及数据清洗、去重、校验和纠错等操作，而数据监控则用于实时跟踪和分析数据质量和性能。
7. 数据分析和报表：数仓的最终目标是提供给业务用户一种快速、准确和直观的数据分析和报表功能。
为此，可以通过使用商业智能工具和数据可视化技术来构建交互式的仪表盘和报表。
总结起来，数仓建设方案涵盖了需求分析、数据抽取和清洗、数据存储和建模、数据集成和集市、数据安全和权限管理、数据质量和监控以及数据分析和报表等关键要素。
数仓建设方案
数仓建设方案1. 引言在数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为一种重要的数据存储和分析解决方案，扮演着至关重要的角色。
本文将详细介绍一个有效的数仓建设方案，旨在提供清晰准确的数据存储和高效灵活的数据分析能力。
2. 概述数仓建设方案数仓建设方案的目标是构建一个可靠、高效、可扩展和易于维护的数据仓库。
下面将介绍数仓建设方案的主要步骤和关键要素。
2.1 数据采集与清洗数仓建设的第一步是收集源系统中的数据，并进行清洗。
数据采集可以通过批处理或实时流处理进行，以确保数据的及时性和完整性。
数据清洗包括处理重复值、空值、异常值等，确保数据的一致性和可靠性。
2.2 数据存储与管理在数仓建设中，数据存储和管理是关键环节。
常见的数据存储方案包括关系型数据库、分布式文件系统等。
为了提高性能和扩展性，可以采用分布式数据库或数据湖等方案。
同时，数据管理方面需要考虑数据分区、索引和备份等措施，确保数据的高效访问和安全性。
2.3 数据集成与转换在数仓建设中，常常需要将来自不同源系统的数据进行集成和转换。
数据集成可以通过ETL（Extract, Transform, Load）工具实现，将多源数据整合到统一的数仓中。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、格式转换、关联分析等操作，以满足后续的分析需求。
2.4 数据分析与应用数仓建设的最终目的是实现数据的分析和应用。
在数仓中，可以采用OLAP（Online Analytical Processing）和数据挖掘等技术，对大数据进行多维分析和模式挖掘，从而为企业决策提供有效支持。
同时，可以构建报表、仪表盘和数据可视化等工具，帮助用户更直观地理解和利用数据。
3. 数仓建设方案的优势和挑战数仓建设方案带来了许多优势，但同时也面临一些挑战。
3.1 优势- 数据集中存储：将来自不同系统的数据整合到一个统一的数据仓库中，方便管理和分析。
- 数据一致性：通过数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
数仓建设方案
数仓建设方案一、引言随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
而在处理和管理大数据方面，数据仓库（Data Warehouse）起到了关键的作用。
本文将介绍一个适用于数仓建设的方案，旨在提高数据管理和分析的效率。
二、背景数据仓库是一个以主题为导向、集成、稳定、相对历史的数据集合，可用于支持企业的决策制定。
在设计和构建一个完善的数据仓库之前，我们首先要明确背景和目标。
1. 背景说明说明数据仓库建设的原因和必要性。
例如，业务发展迅速，数据量激增，传统的数据存储和管理方式无法满足需求。
2. 目标设定明确数仓建设的目标，包括但不限于数据集成、数据质量提高、数据分析支持等。
三、建设方案本节将详细介绍数据仓库建设的方案，包括数据采集、数据存储和数据分析三个方面。
1. 数据采集数据采集是数据仓库建设的第一步，也是最关键的一步。
数据在采集过程中需要经过清洗、抽取、转换和加载等多个阶段。
清洗：处理数据中的无效、重复或错误的信息，确保数据的质量。
抽取：从各个业务系统中抽取所需数据，可使用ETL工具进行自动化操作。
转换：将抽取的数据进行转换，使其符合数据仓库的标准格式和结构。
加载：将转换后的数据加载至数据仓库中，储存为独立的数据表。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据以结构化的方式存放，以便后续的查询和分析。
常见的数据存储方式有关系型数据库和大数据存储技术。
关系型数据库：适用于小规模和结构化数据的存储，例如使用MySQL或Oracle等。
大数据存储技术：适用于海量数据的存储和处理，例如使用Hadoop、Spark和Hive等。
3. 数据分析数据分析是数据仓库建设的最终目标，通过分析数据可以获取有价值的信息和洞察力，为企业的决策提供支持。
数据挖掘：利用统计学和机器学习等技术挖掘数据中隐藏的模式和规律。
报表和可视化：将数据以图表、表格等形式展现，便于决策者理解和分析。
四、实施计划在明确建设方案后，需要制定一个详细的实施计划，包括各阶段的时间安排和资源投入。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案数据仓库建设方案数据仓库建设方案是指根据组织的数据需求和业务目标，经过系统性的分析和设计，建立一个统一、集成、可靠、灵活的数据存储和管理系统。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地利用数据资源，支持决策和业务流程，提高组织的运营效率和竞争力。
首先，数据仓库建设方案需要进行需求分析。
通过与组织各个部门的沟通和了解，明确业务需求和数据需求，确定数据仓库的目标和范围。
同时，也需要考虑数据的来源和格式，以及数据的质量和安全性等方面的需求。
其次，数据仓库建设方案需要进行数据模型设计。
根据需求分析的结果，设计数据仓库的结构和组织方式，确定数据的存储和关联关系。
同时，也需要考虑数据的处理和转换方式，以及数据的更新和维护策略等方面的设计。
然后，数据仓库建设方案需要进行技术选型。
根据数据仓库的规模和复杂程度，选择适合的数据库管理系统和硬件设备，以及相应的数据集成和分析工具。
同时，也需要考虑数据仓库的架构和性能等方面的技术选型。
接着，数据仓库建设方案需要进行系统实施和测试。
根据设计和选型的结果，进行数据仓库的搭建和配置，导入和清洗数据。
同时，也需要进行系统的功能和性能测试，确保数据仓库的正常运行和满足业务需求。
最后，数据仓库建设方案需要进行系统运维和优化。
定期进行数据的更新和维护，监控和管理数据仓库的性能和安全。
同时，也需要根据业务需求和技术发展，对数据仓库进行优化和改进，提升数据仓库的效率和可用性。
总之，数据仓库建设方案是一个综合性的工程，需要从需求分析到系统实施再到运维优化，进行全面的规划和设计。
通过数据仓库建设方案，组织可以更好地管理和利用数据资源，提高业务的决策能力和竞争力，实现可持续的发展。
数仓建设方案
数仓建设方案随着数据量的不断增长，企业对于数据的需求也越来越高。
为了更好地管理和分析大规模的数据，数仓建设成为了企业不可或缺的一项重要工作。
本文将从数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析四个方面，探讨并提出一套完善的数仓建设方案。
一、数据采集在数仓建设的初期，首先需要明确数据采集的来源和方式。
数据来自于企业内部的各个业务系统以及外部的合作伙伴，因此需要制定一套统一的数据采集标准，确保数据的准确性和完整性。
1. 内部数据采集内部数据采集主要包括企业内部各个业务系统的数据，如销售系统、财务系统、人力资源系统等。
为了保证数据的可靠性，需要与各个业务部门进行密切合作，了解他们的数据需求，制定相应的数据采集方案。
2. 外部数据采集外部数据采集是指从合作伙伴、第三方服务商等外部渠道获取的数据。
通过与合作方建立数据接口或者开展数据交换，可以实现对外部数据的采集。
在采集过程中，需要保证数据的合法性和安全性，以确保数据的可信度。
二、数据清洗数据采集之后，需要进行数据清洗工作，将数据进行标准化、去重、纠错和格式化处理。
数据清洗的目的是为了保证数据的质量，准确性和一致性，进一步提高后续数据分析的效果。
1. 数据标准化不同系统采集的数据可能存在不一致的问题，需要进行数据标准化处理。
通过建立数据字典和数据映射表，对数据进行规范化，确保数据的统一性。
2. 数据去重由于数据采集的过程中可能存在数据重复的情况，需要对数据进行去重操作。
通过比对数据的唯一标识符或者其他特定字段，删除重复的数据，减少数据冗余。
3. 数据纠错在数据采集的过程中，有可能存在数据错误或者异常的情况，需要进行数据纠错。
通过对数据进行逻辑校验、合法性校验和完整性校验等方式，及时发现和修复数据问题。
4. 数据格式化不同系统采集的数据可能存在格式不一致的问题，需要进行数据格式化处理。
通过对数据进行转换、格式调整和单位统一等操作，使数据具备一致的格式和可读性。
三、数据存储数据清洗之后，需要进行数据存储，以便随时对数据进行查询和分析。
数仓建设方案
数仓建设方案一、背景介绍随着信息化时代的迅猛发展，企业面临着大量的数据积累和处理需求，为了更好地利用数据资源，提高企业决策水平和效率，数仓建设成为越来越重要的一环。
本文将介绍一个基于xxx公司的数仓建设方案。
二、数仓建设目标1. 提高数据集成能力：将各个数据源（包括内部和外部数据）进行集成，减少数据冗余、数据不一致等问题。
2. 提升数据存储和处理能力：通过优化数据存储结构和引入大数据技术，实现对大规模数据的高效存储和处理。
3. 提供一致准确的数据分析和报告：建立数据仓库，确保数据的一致性和准确性，为企业提供可靠的数据分析和决策支持。
4. 支持实时数据分析：引入实时数据处理技术，满足企业对实时数据分析的需求，提供更及时的决策支持。
三、数仓架构设计1. 数据采集层：该层主要负责从各个数据源中采集数据，可以通过ETL工具或自开发的数据采集程序实现。
将采集到的数据按照规范进行数据清洗、转换和加载，确保数据的质量和一致性。
2. 数据存储层：该层主要负责存储采集到的数据，并进行数据管理和优化。
可以使用关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等技术进行存储，并对数据进行索引、分区等处理，提高查询效率。
3. 数据处理层：该层主要负责对存储的数据进行处理和分析，以满足企业的业务需求。
可以使用数据仓库、数据挖掘或大数据平台等技术进行数据处理和分析，提供多维分析、报表生成等功能。
4. 数据应用层：该层主要负责向用户提供数据查询、报表展示、数据可视化等功能。
可以通过BI工具、数据可视化平台或自开发的应用程序实现，提供灵活、易用的数据分析和决策支持功能。
四、数仓建设实施步骤1. 需求分析：与业务部门紧密合作，明确数仓建设的需求和目标，包括数据采集需求、数据存储和处理需求、数据分析和报告需求等。
2. 数据模型设计：根据需求分析结果，设计数据模型，包括实体关系模型、维度模型等，确保数据的结构和关系合理清晰。
3. 系统搭建和配置：根据数据模型设计结果，搭建数仓系统，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等模块，配置相应的软硬件环境。
《实时大数据平台规划设计方案》
实时大数据平台规划设计方案一、相关概念背景1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。
首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构：图1 传统数仓图2 现代数仓传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。
现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。
现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。
首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。
在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是：•数据实时化（实时同步和流式处理能力）•数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力）•数据平民化（可视化和自助配置能力）•数据协作化（多租户和分工协作能力）••1)数据实时化（实时同步和流式处理能力）数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。
这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。
实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。
但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。
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• 易用性
SQL
数据准备 数据获取 数据解析
构建内存表 创建 更新 删除
数据收集 canal
databus
业务服务 指标上报
索引数据
实时数据服务
批量计算
指标生产
Sql处理器 Java处理
器
后置处理 上下限处理
索引更新
落存储 缓存 hive
数据宽表
明细数据
读取基 础指标
分组
爆单分组缓存 调度分组缓存 定价分组缓存 ETA分组缓存
爆单数据服务 调度数据服务 定价数据服务 ETA数据服务
V2.0 服务性能优化
• IO
增加信息密度：矩阵接口
List扁平结构
<D1,F1> <D1,F2> <D2,F1>
<D1,F1>,<D1,F2>,<D2,F1>
<D1,F1> <D1,F2>
2018.11-至今
平台化
V2.0 规模化 (2017.3-2018.11)
• 背景：
需求多 链路长 稳定性、性能要求高
V2.0 建设思路
性能优化
• 可扩展：无状态 • IO：批量，合并 • 拓扑：合并，减少层级
稳定性建设
• 质量保证: 开发、代码review、测试 • 服务降级: 熔断、限流、降级 • 监控报警: 业务监控、系统监控 • 拆分：服务、数据拆分
过去
当前 未来
时间轴 • 实时的相对性
离线
准实时
实 时
小时？分钟？秒？毫秒？
美团配送实时数据建设成果
业务贡献
• 算法策略（智能调度、ETA、动态定价等） • 实时业务监控、报警大盘 • 活动运营
规模
• 每分钟生产实时指标上千万 （维度、指标矩阵）
• 每分钟处理数据上亿条(binlog) • 30w+Qps的数据查询服
取餐时间
送达时间
V2.0 合流方案
• 合流
能等就等，提升吞吐 过时不侯，后期补偿
• At least once
流保证不丢 下游存储解决重复
V2.0 性能优化
V2.0 合流性能优化
• IO 减负 瘦身 Field hash shuffle
• CPU 分层 异步ack
务, 响应时间30ms以内(4 个9)
美团配送实时数据建设演进
2016.9-2017.3
系统化
2017.3-2018.11
规模化
2018.11-至今
平台化
美团配送实时数据建设演进
2016.9-2017.3
2017.3-2018.11
系统化
规模化
• 定边界 • 搭服务
2018.11-至今
平台化
V1.0 系统化(2016.9-2017.3)
字段 数据大小(B)
运单/ 包裹 （减负前）
68/64
1200/1100
运单/包裹 （减负后）
17/6
60/20
字段 数据大小（B）
宽表（6个流） 36 160
V2.0 计算可扩展
定时任务
• 思路
宽表
数据取舍：履约（未完成单，时效性） 业务宽表
索引表
Area
分片：区域分片 无状态、可扩展
• 数据修复
事后
• 实时索引修复
• 离线数据修复
制度
• 技术方案review机制 • 代码review机制 • 巡检制度 • 值班制度 • 报警治理 • 异常恢复时间<3min
V2.0 稳定性建设－解耦、隔离
• 思路
² 服务职责、边界清晰
² 维度：物理隔离、系统 隔离、功能隔离
• 服务隔离、作业分级
V2.0 架构设计
V2.0 整体架构
• 原则
简单 配置化开发 可扩展
业务服务
调度
ETA
⋯
定价
计算
易用性 稳定性 时效性
实时数据服务
存储
管理 流管理 存储管理 服务管理
V2.0 计算模块
• 计算模式的选择
服务隔离、限流 熔断、容灾 作业分级、互备
• 收集服务（Canal）隔离
离线、实时、zk隔离 多机房容灾
• Storm集群隔离
双机房（rz、gh） 三集群（监控、运营、履约）
V2.0 稳定性建设－拆分
矩阵结 构
F1 F2 D1 1 0 D2 0 1
<D1,Group1 > <D2,Group1 >
⋯
<D1,F1,F2 Group> <D2,F1,F2 Group>
V2.0 服务性能优化
• GC策略
减少STW时间 使用G1替换CMS
V2.0 稳定性建设
V2.0 稳定性建设框架
四层监控体系
硬件监控
基础组件监控
服务监控
业务监控
CPU 磁盘
网络 内存
DB
缓存
M
ES
Q
性能 超时率
异常 QPS
指标值 异常值
容灾体系
Œ 架构设计 • 隔离 • 双缓存
• 容量规划 • 2倍容量 • 周期压测 事前
Ž容错降级 • 熔断、限流 • 三层降级制：指标、服务、业务
事中
•总 结 • Casestudy总结 • 完善报警、工具
流式计算
第三方指标
合流
清洗／转换
V2.0 宽表建模
预计出餐时刻
骑手到店时刻
骑手离店时刻 骑手交付时刻
用户浏览 用户下单 商家接单
调度 骑手接单
取餐时刻
• 技术挑战 漂移
下单时间
支付时间
接单时间
• 思路 宽表模式，拍平状态字段 使用Event time来构建业务宽
宽表表
发单时间
调度时间
⋯
美团配送实时数仓平台建设方案
技术创新 变革未来
大纲
• 背景介绍 • 美团配送业务特点 • 美团配送实时数据建设 • 未来规划
美团配送业务特点
更好体验 更低价格
用 户
平台
效率、成本、体验
商
骑
家
手
更多单量
更多收入
• 业务复杂、链路长 • 对现实世界的深度刻画 • 决策的实时性
实时数据
数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳
FCS
FCS
Worker
Worker
Task
Task
H2
H2
M Q
Area
Area
FCS Worker
Task
H2
V2.0 服务性能优化
• IO
减少网络请求：特征分组
计算
区域维度消息 分片[1-n]
商家维度消息 分片[1-n]
骑手维度消息 分片[1-n]
运单维度消息 分片[1-n]
分组服务
获取分 组配置
• 背景：
大量的实时数据监控需求
• 思路：快速上线
边界拆分 和线上业务隔离
应用层 服务层 计算层
数据层
骑手监控 业务DB
业务监控 数据服务 数据计算
数据收集
canal
单量热力图 存储
演进阶段
2016.9-2017.3
系统化
• 定边界 • 搭服务
2017.3-2018.11
规模化
• 高性能 • 可扩展 • 稳定性