基于阿里云搭建实时数据仓库项目项目需求及架构设计
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。
阿里云数据库服务使用指南
阿里云数据库服务使用指南随着云计算技术的不断发展，云数据库服务也愈加普及。
阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，其数据库产品也备受客户青睐。
接下来，我们将对阿里云数据库服务的使用进行详细介绍和指南，帮您更好地了解数据库服务并加以使用。
一、数据库服务简介阿里云数据库服务是基于阿里云计算资源的分布式数据库管理系统，适用于各种规模的企业应用场景。
它采用了分布式架构和高可靠机制，保障您的数据安全性，同时提供了丰富的功能，满足您的多样化数据库业务需求。
阿里云数据库支持多种数据库类型，包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等。
针对不同的用户需求，提供了多种系列和规格的数据库实例，可弹性扩容和缩容，帮助您实现高效、灵活、稳定的数据库服务。
二、数据库服务优势1. 高性能阿里云数据库服务采用了自研的海量并行分布式计算技术，支持PB级数据存储和处理，并且具有高可扩性、高并发性、高容错性特点，能够满足业务高并发读写需求。
2. 高可靠阿里云数据库服务采用多方面的机制保障数据安全性和可靠性。
例如，数据采用分布式存储，实现了多机冗余和备份，保证数据的持久性和恢复性。
3. 简便易用阿里云数据库服务实现了一站式数据库服务，用户可在线购买、开通、配置和管理数据库实例，实现自助式操作。
4. 个性化定制阿里云数据库服务提供多种类型、多种规格的数据库实例，并支持用户根据实际需求定制化配置，满足不同业务场景的需要，具有高度灵活性。
三、使用指南1. 登录阿里云控制台先登录阿里云控制台，进入阿里云 RDS 管理控制台。
2. 创建数据库实例在控制台页面，单击“新建实例”，选择需要创建的数据库类型、计费方式、地区、规格和网络类型等，填写相关信息后单击“立即购买”即可创建数据库实例。
3. 配置数据库账户和密码成功创建数据库实例后，需要配置数据库的账户和密码。
首先，单击数据库实例进入该实例的详细信息页面。
在页面上方，单击“数据库连接”，进入配置账号和密码页面。
AnalyticDB(ADS) for PostgreSQL 阿里云在线数据仓库软件架构深度解析
AnalyticDB for PostgreSQL 阿里云在线数据仓库深度解析1. 云化架构下多租户的实现 2. 在线实时数仓的关键技术 3. Meta Scan 就地提升列存表性能4. 基于ADAM的Oracle数仓迁移方案Apasara Stack 阿里云飞天系统，基于阿里集团多年对分布式系统经验打造，支持阿里云超过数十万数据库实例安全特性 • VPC：隔离的网络环境 • IP白名单：受控客户端来源 • SSL：加密的网络流量 • 操作审计追踪：详尽访问记录自动化运维 • 一键高可用 • 故障自恢复 • 备份自校验 • 高频率监控 • 全页面操作 • 资源、SQL、引擎全面分析CloudDBA：图形化自动诊断 • 慢SQL分析 • 图形化开发编辑 • 数据库健康诊断 • 实时执行状况监控AnalyticDB for PostgreSQL 产品逻辑视图• MPP 水平扩展：Share-Nothing 架构水平扩展，海量数据在线分析 • 高可靠架构：支持分布式事务及ACID，双副本、主备切换透明，支持服务高可用SQL Client/BI ToolsADB PG 集群实例协调节点计算 节点分区计算计算节点节点 ……分区分区OSS 分布式云存储服务计算 节点分区备份/加载协调节点（Master Node） • 接收请求，制定分布式执行计划计算节点（Compute Node） • 全并行分析计算 • 数据双副本存储 • 定期自动备份 OSS1. 云化架构下多租户的实现 2. 在线实时数仓的关键技术 3. Meta Scan 就地提升列存表性能4. 基于ADAM的Oracle数仓迁移方案云上数据分析的典型场景智能分析服务数据仓库应用数据分析应用生产系统数据库MySQL PostgreS QLDataVQuickBIDataphi n在线数据仓库制式化报表 个性化报表仪表盘 自助查询宏观分析 模型分析大数据平台RDSSQL ServerRDSOracleRDSECS自建……DTS 实时同步1数据集成 批量同步AnalyticDB for PostgreSQL3 并行读取Dump DataOSS海量云存储Data Lake Store阿里云大数据平台数据集成 按需回流2MaxCompute EMRDump Data自建大数据计算平台HadoopSpark场景一：实时数仓场景通过 DTS 实时同步交易库数据到 ADB for PG，构筑在线数据仓库。
阿里智慧园区系统设计方案
阿里智慧园区系统设计方案阿里智慧园区是一个基于人工智能和物联网技术的智能化园区管理系统。
它通过集成各种传感器、设备和软件，实现对园区内的环境、设施、人员等进行高效管理和监控。
1. 系统架构设计阿里智慧园区系统采用分布式架构，包括物联网设备、边缘计算、云计算和终端设备四个模块。
物联网设备负责采集园区内各类数据，边缘计算模块对数据进行预处理和存储，云计算模块对数据进行分析和决策，终端设备为用户提供展示和操作界面。
2. 功能设计(1) 环境监测：通过传感器实时监测园区内的温度、湿度、噪音等环境参数，对异常情况进行报警和处理。
(2) 设施管理：对园区内的灯光、空调、电梯等设施进行远程控制和智能调节，提高能源利用效率和设施运行效率。
(3) 人员管理：通过人脸识别、卡片识别等技术，实现对人员进出园区的监控和登记，提高园区安全性和管理效率。
(4) 车辆管理：通过车牌识别、停车场管理等技术，实现对园区内车辆的监控和管理，提供优化的停车位分配和车辆导航。
(5) 大数据分析：对园区内各类数据进行收集和分析，提供数据报表和统计，为园区管理者提供决策支持。
3. 技术选型(1) 物联网设备：选择具有良好扩展性和可靠性的物联网设备，如传感器、智能门禁、摄像头等。
(2) 边缘计算：使用边缘计算设备进行数据预处理和存储，减少数据传输和延迟，并提高系统的可靠性。
(3) 云计算平台：选择具有强大的计算和存储能力的云平台，如阿里云、腾讯云等，实现大规模数据处理和分析。
(4) 终端设备：采用智能终端设备，如智能手机、平板电脑等，为用户提供便捷的操作和展示界面。
4. 数据安全与隐私保护(1) 数据加密：采用多层加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
(2) 隐私保护：对园区内的人员信息和车辆信息进行严格保护，符合相关的隐私政策和法规要求。
(3) 安全审计：建立完善的安全监控和审计机制，对系统进行实时监测和分析，及时发现和处理安全事件。
阿里数据仓库模型设计
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW 层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
支付宝业务系统简介
业务特点
类金融交易：充值、提现、账务管理 类电子商务：购物交易过程变更、实际交易（对B 机票、对C水电等） 非纯电子商务；纯金融
线上子系统多而杂
截止到2011年6月共有各类线上子系统259个 类型多样：对C、对B、对内、对金融机构
系统间依赖程度参差不齐
垂直依赖（业务与核心） 跨层依赖（跨过交易到账务）
支付宝业务系统
四大平台
资金平台 客户平台 支付平台 交易平台
五大域
商户域 用户域
两条线
会员线
支撑域
风控域 金融线
无线域
支付宝数据仓库架构原则
底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动 便于数据分析
屏蔽底层复杂业务 简单、完整、集成的将数据暴露给分析层
底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化
如按年月季天对一些维度进行聚合生成业务需要的事实数据dw模型架构第一层介绍ods层功能ods层是数据仓库准备区为dwd层提供基础原始数据减少对业务系统影响建模方式及原则数据保留时间根据实现业务需求而定可以分表进行周期存储存储周期不长数据不做清洗转换和业务系统一样按主题逻辑划分数据模型和粒度和业务系统数据模型保留一致3nf从业务系统以增量方式抽取加载到odsdw模型架构第二层介绍dwd层功能为dw层提供来源明细数据提供业务系统细节数据的长期沉淀为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑建模方式及原则数据模型与ods层一致3nf不做清洗转换处理为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段可按天月年进行分表用增量ods层数据和前一天dwd相关表进行merge处理dw模型架构第三层介绍dw层功能为dmst层提供细粒度数据细化成dwb和dwsdwb是根据dwd明细数据进行清洗转换如维度转代理键身份证清洗会员注册来源清洗字段合并空值处理脏数据处理ip清洗转换账户余额清洗资金来源清洗等dws是根据dwb层数据按各个维度id进行粗粒度汇总聚合如按交易来源交易类型进行汇总建模方式及原则聚合汇总增加派生事实关联其它主题的事实表dw层可能会跨主题域dwb保持低粒度汇总加工数据dws保持高粒度汇总数数据模型可能采用反范式设计合并信息等dw模型架构第三层介绍dw层dw模型架构第四层介绍dm层功能这一层可以是一些宽表是根据dw层数据按照各种维度或多种维度组合把需要查询的一些事实字段进行汇总统计并作为单独的列进行存储满足一些特定查询数据挖掘应用应用集市数据存储建模方式及原则尽量减少数据访问时计算优化检索维度建模星形模型事实拉宽度量预先计算分表存储dw模型架构第四层介绍dm层dw模型架构第五层介绍st层功能st层面向用户应用和分析需求包括前端报表分析图表kpi仪表盘olap专题等分析面向最终结果用户适合作olap报表模型如rolapmolap根据dw层经过聚合汇总统计后的粗粒度事实表建模方式及原则保持数据量小维度建模星形模型各种维度代理键度量增加数据业务日期字段支持数据重跑不分表存储dw模型架构第五层介绍st层细化dw建模对dw中各个主题业务建模进行了细分每个层次具有不同的功能
实时数据中心解决方案(
系统数据手工数据外部数据非结构化数据
系统间数据传输组织间数据传输内外部数据传输
系统间数据整合异构系统数据整合实时数据整合结构与非结构数据整合
接口数据层整合数据层汇总数据层面准实时数据层
数据共享数据分析数据智能数据服务
实时数据中心的背景与理解
企业实时数据中心——企业将数据视为资产，使其在企业整个组织内便利和有效的流通来，从企业自身数据中充分挖掘价值潜力，最终形成贯穿企业组织间、业务间、产业链伙伴间的完成数据生态系统。
实时数据中心-总体目标
企业实时数据中心
定标准
建体系
搭平台
立应用
实现企业自上而下的数据管理规范与标准的顶层设计跨业务、跨组织、跨领域统一标准与规范
建设企业经营监管的决策与管控分析体系、多层级、多角色、多领域实现由“数据驱动”的企业经营与管控目标
建设企业级的数据管理平台，实现“实时数据中心”的数据生产、数据传输、数据采集、数据整合、数据存储全过程，为数据应用奠定平台基础
财务
人力
供应链
资金
成本
预算
售楼
商务
其他
业务系统
音频
视频
SNS
网站
文本
微信
微博
行业
其他
非结构化半结构化
UDH（低价值密度数据）
流处理技术
ODS
DW
元数据管理
主数据管理
数据质量
数据安全
ODS
ODS
DM
DM
DM
ETL
ETL
ETL
CDC
ETL
MQ
存储
建模
……
数据仓库
统一数据服务 统一数据应用
走近阿里Apsara Clouder云计算的蓝图
走近阿里Apsara Clouder云计算的蓝图一：“什么是Apsara Clouder 云计算”Apsara Clouder 云计算基于阿里巴巴自主研发的云计算技术，是一种基于云计算技术构建的IT 基础设施服务平台，它提供了计算、网络、存储、数据库网络、安全和管理等一系列基础设施和服务和大数据、AI等高级服务，帮助企业客户构建基于云计算的数字化架构，实现数字化转型和业务创新。
客户可以通过Apsara Clouder 平台轻松地构建和管理自己的应用程序、数据和业务流程。
Apsara Clouder 云计算平台采用分布式架构，能够在全球范围内快速响应客户需求。
平台具有高度的可靠性、弹性、可扩展性和安全性等特点，可以帮助客户降低IT 成本、提升IT 效率、加速创新和业务发展。
同时，Apsara Clouder 云计算平台还具有多种计费方式，可根据客户实际使用情况进行灵活的计费和支付，使客户更加省心省力。
二："Apsara Clouder 云计算"厉害在哪里？2.1 超大规模根据阿里巴巴集团公开披露的数据，阿里云计算的全球公共云市场占有率排名位居前列，市场份额已经超过9%，是全球增长最快的公共云服务提供商之一。
同时，阿里云计算在国内市场占有率更是遥遥领先，已经成为中国最大的云计算服务提供商之一。
云计算能赋予用户前所未有的计算能力。
2.2 虚拟化Apsara Clouder 云计算采用虚拟化技术，用户并不需要关注具体的硬件实体，只需要选择一家云服务商，注册一个账号，登陆到它们的云控制台，去购买和配置你需要的服务（比如云服务器，云存储，CDN等等），再为你的应用做一些简单的配置之后，你就可以让你的应用对外服务了，这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。
而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源，这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个互联网数据中心(IDC，Internet Data Center)一样。
云计算数据中心建设项目计划书
云计算数据中心建设项目计划书一、项目背景随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，企业对于数据处理和存储的需求日益增加。
云计算作为一种新兴的计算模式，凭借其高效、灵活、可扩展等优势，已经成为企业数字化转型的重要支撑。
为了满足企业不断增长的业务需求，提高数据处理能力和服务质量，我们计划建设一个先进的云计算数据中心。
二、项目目标1、构建一个高可靠、高性能、高可扩展的云计算数据中心，为企业提供稳定、高效的云计算服务。
2、满足企业未来 5-10 年的业务发展需求，具备灵活的资源调配能力，能够快速响应业务变化。
3、降低企业的 IT 成本，提高资源利用率，实现节能减排。
4、保障数据的安全性和隐私性，符合相关法规和标准。
三、项目需求分析1、计算资源需求根据企业的业务规模和发展预测，确定所需的服务器数量、处理器核心数、内存容量等计算资源。
2、存储资源需求分析企业的数据类型、数据量和增长趋势，确定所需的存储容量、存储类型（如磁盘阵列、固态硬盘等）以及数据备份和恢复策略。
3、网络资源需求评估企业的网络流量、访问延迟要求，确定网络带宽、网络拓扑结构、网络安全设备等。
4、软件需求选择合适的云计算管理平台、操作系统、数据库管理系统、中间件等软件。
5、安全需求制定全面的安全策略，包括物理安全、网络安全、系统安全、数据安全等，保障云计算数据中心的安全运行。
四、项目技术方案1、基础设施架构（1）机房选址：选择具备良好的电力供应、网络接入条件和环境稳定性的地点。
（2）机房设计：按照国家标准和行业规范，设计合理的机房布局，包括机柜摆放、空调系统、消防系统等。
2、计算资源架构采用服务器虚拟化技术，构建虚拟化服务器集群，实现资源的动态分配和管理。
3、存储资源架构采用分布式存储系统，提高存储容量和性能，同时保障数据的可靠性和可用性。
4、网络架构构建高速、冗余的网络架构，采用多层交换技术和虚拟网络技术，实现网络的灵活配置和隔离。
5、云计算管理平台选择成熟的云计算管理平台，实现资源的统一管理、监控和调度，提供用户自助服务界面。
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基于阿里云搭建实时数据仓库项目阿里云大学& 尚硅谷联合出品
课程目标
1）学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。
2）整个实时数据仓库系统是在阿里云架构上搭建，掌握并学会运用各个服务组件，及各个组件之间如何联动。
3）前置知识要求
⚫熟练掌握SQL语法
⚫对Hadoop大数据体系有一定的了解
第1章课程目录
1. 项目需求及架构设计
1.1 项目需求分析
1.2 项目框架
1.2.1 阿里云技术框架
1.2.2 技术选型
1.2.3 系统架构设计
1.2.4 业务流程
1.3 电商表结构
2.业务数据准备
3.缓冲数据
4.同步业务数据
5.实时数仓分层
6.数据可视化
1.1 项目需求分析1）实时采集埋点日志数据2）实时采集业务数据库中数据3）对数据进行清洗和处理4）保存数据到分析型数据库5）对结果进行可视化展示
1.2.1 阿里云技术框架
阿里云产品
简介类比
DataHub 数据总线Kafka +各种服务接口DataWorks （Stream Studio ）可视化StreamCompute 的开发管理平台目前没有RDS 关系型数据库MySql
DataV
可视化数据展示工具
Tableau 、Echarts 、Kibana
ECS 弹性服务器Linux 服务器AnalyticDB for MySql 分析型数据库MySql 集群
实时计算
实时计算
Spark 、Flink
1.2.2 技术选型
➢数据存储：➢数据计算：➢数据可视化：
开源框架
阿里云框架
Flume、Kafka、Canal、MaxWell DataHub、DTS
MySql、Hadoop、HBase RDS、AnalyticDB
Spark、Flink
实时计算
➢数据采集传输：
Tableau、Echarts、Kibana
DataV、QuickBI
1.2.3 系统架构设计
DataHub
日志生产服务器ECS
DataV
业务系统
RDS
AnalyticDB
开发管理平台
DataWorks(Stream Studio)
Flume 采集DTS （同步事实表）实时计算
维表库（RDS ）
DTS （同步维表）
埋点用户行为数据
1.2.4 业务流程
日志生产服务器ECS
DataV
业务系统
RDS
存储结果（AnalyticDB ）
Flume 采集
DTS 同步事实表
维表库（RDS ）
DTS 同步维表
聚合省份dim_province
base_region base_province
sku_info
base_category1base_category2base_category3
聚合商品dim_sku_info
payment_info
order_info order_detail user_info
ods 层（order_detail 和order_info ）ods_order_detail 和ods_order_info
双流join 实时计算
DataHub
dwd 层（dwd_paid_order_detail ）
dwd_paid_order_detail
和dim_province
join
ads_province_stat
dwd_paid_order_detail
和dim_sku_info
join
ads_sku_stat
埋点用户行为数据
1.3 电商表结构
课程说明
第2~6章，采用Word课件授课。