大數據面試：分層設計思想
ODS-DWD-DWS-ADS
數據倉庫的分層設計（ODS-DWD-DWS-ADS）是一種常見的架構設計方法，通過將數據分層存儲和處理，來提高數據的質量、管理和查詢性能。以下是對每一層的詳細描述：
ODS（Operational Data Store，操作數據存儲）
功能：
- ODS是最原始的數據存儲層，用于保存從各種源系統實時或準實時獲取的原始數據。
- 數據在ODS中是未經處理或僅進行簡單清洗的數據，保留了數據的完整性和細節。
特點：
- 數據實時或準實時地加載。
- 數據格式與源系統一致。
- 數據保留時間較短，主要用于實時分析和臨時查詢。
DWD（Data Warehouse Detail，明細數據層）
功能：
- DWD層對ODS層的數據進行初步處理和清洗，形成標準化的、細粒度的明細數據。
- 該層的數據具有一定的一致性和完整性。
特點：
- 進行數據清洗、轉換和初步的聚合。
- 保留數據的細節和完整性，適用于細粒度的分析和查詢。
- 數據存儲時間較長，通常為幾個月到幾年。
DWS（Data Warehouse Service，服務數據層）
功能：
- DWS層對DWD層的數據進行進一步的加工和聚合，生成面向主題的中間數據。
- 該層的數據通常用于多維分析和報表。
特點：
- 數據經過進一步清洗、聚合和轉換，適用于多維分析（OLAP）。
- 提供給業務人員用于決策支持和業務分析。
- 數據存儲時間較長，通常為幾年。
ADS（Application Data Store，應用數據層）
功能：
- ADS層是數據倉庫的最頂層，主要用于支持具體的應用和業務需求。
- 該層的數據經過高度聚合和摘要，提供給最終用戶進行直接查詢和分析。
特點：
- 數據高度聚合，支持快速查詢和報表生成。
- 面向具體應用和業務需求設計，提供給BI工具和終端用戶。
- 數據存儲時間可根據應用需求靈活設置。
分層設計的優勢
- 數據治理 通過分層處理數據，可以更好地管理數據質量，確保數據的一致性和準確性。
- 性能優化 分層設計將數據處理和存儲職責分離，提高了數據倉庫的查詢性能和擴展性。
- 靈活性 不同層的數據可以滿足不同類型的查詢和分析需求，提供了更大的靈活性。
- 可維護性 分層設計使得數據處理流程更加清晰和可維護，有助于數據倉庫的長期管理和優化。
通過這種分層設計，數據倉庫能夠有效地處理和存儲大量數據，同時為各種分析和業務需求提供支持。
涉及到的技術棧
在數據倉庫的分層設計（ODS-DWD-DWS-ADS）中，各層可以使用不同的技術棧來實現。以下是每一層常用的技術棧：
ODS（Operational Data Store，操作數據存儲）
涉及技術棧：
- 數據源 各種業務系統，如ERP、CRM、銷售系統等。
- 數據采集工具
ETL工具：Apache NiFi、Talend、Informatica、Pentaho
CDC（Change Data Capture）工具：Debezium、Oracle GoldenGate
數據同步工具：Apache Sqoop、Apache Flume
- 數據庫
關系型數據庫：MySQL、PostgreSQL、Oracle
NoSQL數據庫：MongoDB、Cassandra
DWD（Data Warehouse Detail，明細數據層）
涉及技術棧：
- ETL工具 Apache NiFi、Apache Airflow、Talend、Informatica、Pentaho
- 數據處理框架
批處理：Apache Spark、Apache Flink、Apache Hadoop（MapReduce）
流處理：Apache Kafka Streams、Apache Flink、Apache Storm
- 數據存儲
分布式文件系統：Hadoop HDFS
列式存儲：Apache Parquet、Apache ORC
數據湖：Apache Hudi、Delta Lake
DWS（Data Warehouse Service，服務數據層）
涉及技術棧：
- ETL工具 Apache Airflow、Apache NiFi、Talend
- 數據處理框架
批處理：Apache Spark、Apache Hive
流處理：Apache Flink、Apache Storm
- 數據存儲
分布式數據倉庫：Apache Hive、Apache HBase、Google BigQuery、Amazon Redshift
列式存儲：Apache Parquet、Apache ORC
數據湖：Delta Lake、Apache Iceberg
OLAP引擎 Apache Kylin、Druid、ClickHouse、Presto
ADS（Application Data Store，應用數據層）
涉及技術棧：
- ETL工具 Apache Airflow、Talend、Informatica
- 數據處理框架
批處理：Apache Spark、Apache Hive
流處理：Apache Flink、Apache Kafka Streams
- 數據存儲
數據庫：MySQL、PostgreSQL、Oracle
數據倉庫：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake
BI工具 Tableau、Power BI、Looker、QlikView、Domo
其他輔助技術
- 數據治理與質量 Apache Atlas、Apache Griffin、Talend Data Quality
- 數據編排與調度 Apache Airflow、Apache Oozie、Prefect
- 數據可視化 Tableau、Power BI、Looker、Grafana
- 數據安全與訪問控制 Apache Ranger、Apache Sentry
通過使用這些技術棧，可以有效地實現數據倉庫的各個層次，從而滿足不同層次的需求和應用場景。
構建ODS-DWD-DWS-ADS的步驟
構建ODS-DWD-DWS-ADS數據倉庫的過程可以分為幾個步驟，每一步都需要特定的技術和方法來實現數據的采集、清洗、轉換、存儲和分析。以下是構建這一架構的詳細步驟：
構建ODS（Operational Data Store，操作數據存儲）
步驟：
數據源識別
確定需要集成的數據源（如ERP、CRM、銷售系統等）。
數據采集
- 使用ETL工具（如Apache NiFi、Talend、Informatica）或CDC工具（如Debezium、Oracle GoldenGate）從數據源中采集數據。
- 配置數據采集任務，確保實時或準實時地獲取數據。
數據存儲
- 將采集到的原始數據存儲在關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL數據庫（如MongoDB、Cassandra）中。
數據監控與管理
- 設置數據質量監控和異常處理機制，確保數據的完整性和準確性。
構建DWD（Data Warehouse Detail，明細數據層）
步驟：
數據清洗
- 使用ETL工具（如Apache NiFi、Apache Airflow、Talend）對ODS中的數據進行清洗，處理缺失值、重復值和錯誤數據。
數據轉換
- 對清洗后的數據進行標準化和格式轉換，確保數據的一致性。
數據存儲
- 將處理后的細粒度數據存儲在分布式文件系統（如Hadoop HDFS）或列式存儲格式（如Apache Parquet、Apache ORC）中。
數據加載
- 配置數據加載任務，定期將ODS數據加載到DWD層。
構建DWS（Data Warehouse Service，服務數據層）
步驟：
數據聚合
- 使用批處理框架（如Apache Spark、Apache Hive）或流處理框架（如Apache Flink、Apache Storm）對DWD層的數據進行聚合和轉換。
數據建模
- 基于業務需求和分析目標，進行數據建模和多維數據集的創建。
數據存儲
- 將聚合后的數據存儲在分布式數據倉庫（如Apache Hive、Apache HBase）或數據湖（如Delta Lake、Apache Iceberg）中。
OLAP配置
- 配置OLAP引擎（如Apache Kylin、Druid、ClickHouse），支持多維分析和快速查詢。
構建ADS（Application Data Store，應用數據層）
步驟：
數據摘要和匯總
- 使用數據處理框架（如Apache Spark、Apache Hive）對DWS層的數據進行進一步的聚合和摘要。
數據定制
- 根據具體的業務需求和應用場景，對數據進行定制化處理。
數據存儲
- 將處理后的數據存儲在關系型數據庫（如MySQL、PostgreSQL）或數據倉庫（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）中。
BI工具集成
- 配置BI工具（如Tableau、Power BI、Looker），實現數據的可視化展示和自助分析。
用戶訪問控制
- 設置數據訪問權限，確保數據的安全性和合規性。
輔助步驟
數據治理與質量
- 使用數據治理工具（如Apache Atlas）和數據質量管理工具（如Apache Griffin）確保數據的完整性、一致性和準確性。
數據編排與調度
- 使用數據編排和調度工具（如Apache Airflow、Apache Oozie）管理和調度ETL任務，確保數據處理流程的自動化和可監控性。
數據安全與合規
- 實施數據安全措施（如Apache Ranger、Apache Sentry），確保數據訪問的安全性和合規性。
通過這些步驟，可以系統化地構建ODS-DWD-DWS-ADS數據倉庫架構，滿足企業對數據采集、存儲、處理和分析的需求。
ODS-DWD-DWS-ADS最小化部署方案
要構建一個最小化的ODS-DWD-DWS-ADS數據倉庫架構，可以選擇使用一些開源工具和框架來實現。以下是一個簡單的部署方案，包括各個層次的最小化配置和實現步驟：
環境準備
服務器
至少需要一臺服務器（可以是物理機或虛擬機），建議配置較高的CPU和內存。
操作系統
Linux（如Ubuntu或CentOS）或Windows。
最小化技術棧選擇
- ETL工具 Apache NiFi
- 數據處理框架 Apache Spark
- 數據存儲 MySQL、Apache Hive
- BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop（用于數據可視化）
ODS（Operational Data Store，操作數據存儲）
技術棧：
- 數據源 模擬數據源（如CSV文件、簡單的Web API）
- 數據采集工具 Apache NiFi
- 數據庫 MySQL
步驟：
安裝MySQL
sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server配置MySQL，并創建一個數據庫用于存儲ODS數據。
安裝Apache NiFi
wget https://archive.apache.org/dist/nifi/1.13.2/nifi-1.13.2-bin.tar.gz
tar -xzf nifi-1.13.2-bin.tar.gz
cd nifi-1.13.2
./bin/nifi.sh start在瀏覽器中打開NiFi Web UI（默認端口8080），配置數據采集流程，將數據從模擬數據源導入MySQL。
DWD（Data Warehouse Detail，明細數據層）
技術棧：
- 數據處理框架 Apache Spark
- 數據存儲 Apache Hive
步驟：
安裝Apache Spark
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz安裝Apache Hive
wget https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -xzf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
cd apache-hive-3.1.2-bin
bin/schematool -dbType mysql -initSchema數據清洗與轉換
編寫Spark作業（使用PySpark或Scala），從MySQL中讀取數據，對數據進行清洗和轉換，將處理后的數據寫入Hive。
DWS（Data Warehouse Service，服務數據層）
技術棧：
- 數據處理框架 Apache Spark
- 數據存儲 Apache Hive
步驟：
數據聚合與建模
編寫Spark作業，對Hive中的DWD數據進行聚合和轉換，生成面向主題的中間數據表。
ADS（Application Data Store，應用數據層）
技術棧：
- 數據存儲 MySQL
- BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop
步驟：
數據摘要和匯總
編寫Spark作業，對DWS中的數據進行進一步的聚合和摘要，將結果寫入MySQL。
安裝BI工具
- 下載并安裝Tableau Public或Power BI Desktop。
- 配置數據源連接到MySQL，創建可視化報表和儀表盤。
輔助步驟
數據編排與調度
- 調度工具 使用簡單的cron作業調度ETL任務。
crontab -e- 添加cron任務調度Spark作業和NiFi數據采集任務。
數據監控與管理
- 在Apache NiFi中配置數據監控和警報機制，確保數據采集流程的穩定性。
總結
這個最小化部署方案使用了較少的工具和框架，但仍然涵蓋了ODS-DWD-DWS-ADS數據倉庫架構的基本功能。通過這種方式，我們可以快速構建一個簡單的數據倉庫，并根據需求逐步擴展和優化。
