ODS-DWD-DWS-ADS

數(shù)據(jù)倉庫的分層設(shè)計(jì)（ODS-DWD-DWS-ADS）是一種常見的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法，通過將數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)和處理，來提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量、管理和查詢性能。以下是對每一層的詳細(xì)描述：

ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）

功能：

• ODS是最原始的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，用于保存從各種源系統(tǒng)實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)獲取的原始數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)在ODS中是未經(jīng)處理或僅進(jìn)行簡單清洗的數(shù)據(jù)，保留了數(shù)據(jù)的完整性和細(xì)節(jié)。

特點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地加載。
• 數(shù)據(jù)格式與源系統(tǒng)一致。
• 數(shù)據(jù)保留時(shí)間較短，主要用于實(shí)時(shí)分析和臨時(shí)查詢。

DWD（Data Warehouse Detail，明細(xì)數(shù)據(jù)層）

功能：

• DWD層對ODS層的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理和清洗，形成標(biāo)準(zhǔn)化的、細(xì)粒度的明細(xì)數(shù)據(jù)。
• 該層的數(shù)據(jù)具有一定的一致性和完整性。

特點(diǎn)：

• 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和初步的聚合。
• 保留數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)和完整性，適用于細(xì)粒度的分析和查詢。
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)間較長，通常為幾個(gè)月到幾年。

DWS（Data Warehouse Service，服務(wù)數(shù)據(jù)層）

功能：

• DWS層對DWD層的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的加工和聚合，生成面向主題的中間數(shù)據(jù)。
• 該層的數(shù)據(jù)通常用于多維分析和報(bào)表。

特點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)經(jīng)過進(jìn)一步清洗、聚合和轉(zhuǎn)換，適用于多維分析（OLAP）。
• 提供給業(yè)務(wù)人員用于決策支持和業(yè)務(wù)分析。
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)間較長，通常為幾年。

ADS（Application Data Store，應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

功能：

• ADS層是數(shù)據(jù)倉庫的最頂層，主要用于支持具體的應(yīng)用和業(yè)務(wù)需求。
• 該層的數(shù)據(jù)經(jīng)過高度聚合和摘要，提供給最終用戶進(jìn)行直接查詢和分析。

特點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)高度聚合，支持快速查詢和報(bào)表生成。
• 面向具體應(yīng)用和業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)，提供給BI工具和終端用戶。
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)間可根據(jù)應(yīng)用需求靈活設(shè)置。

分層設(shè)計(jì)的優(yōu)勢

• 數(shù)據(jù)治理 通過分層處理數(shù)據(jù)，可以更好地管理數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。
• 性能優(yōu)化 分層設(shè)計(jì)將數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)職責(zé)分離，提高了數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能和擴(kuò)展性。
• 靈活性 不同層的數(shù)據(jù)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(hù)性 分層設(shè)計(jì)使得數(shù)據(jù)處理流程更加清晰和可維護(hù)，有助于數(shù)據(jù)倉庫的長期管理和優(yōu)化。

通過這種分層設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫能夠有效地處理和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，同時(shí)為各種分析和業(yè)務(wù)需求提供支持。

涉及到的技術(shù)棧

在數(shù)據(jù)倉庫的分層設(shè)計(jì)（ODS-DWD-DWS-ADS）中，各層可以使用不同的技術(shù)棧來實(shí)現(xiàn)。以下是每一層常用的技術(shù)棧：

ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）

涉及技術(shù)棧：

• 數(shù)據(jù)源 各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如ERP、CRM、銷售系統(tǒng)等。
• 數(shù)據(jù)采集工具

ETL工具：Apache NiFi、Talend、Informatica、Pentaho

CDC（Change Data Capture）工具：Debezium、Oracle GoldenGate

數(shù)據(jù)同步工具：Apache Sqoop、Apache Flume

• 數(shù)據(jù)庫

• 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：MySQL、PostgreSQL、Oracle

• NoSQL數(shù)據(jù)庫：MongoDB、Cassandra

DWD（Data Warehouse Detail，明細(xì)數(shù)據(jù)層）

涉及技術(shù)棧：

• ETL工具 Apache NiFi、Apache Airflow、Talend、Informatica、Pentaho
• 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 分布式文件系統(tǒng)：Hadoop HDFS

• 列式存儲(chǔ)：Apache Parquet、Apache ORC

• 數(shù)據(jù)湖：Apache Hudi、Delta Lake

DWS（Data Warehouse Service，服務(wù)數(shù)據(jù)層）

涉及技術(shù)棧：

• ETL工具 Apache Airflow、Apache NiFi、Talend
• 數(shù)據(jù)處理框架

批處理：Apache Spark、Apache Hive

流處理：Apache Flink、Apache Storm

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 分布式數(shù)據(jù)倉庫：Apache Hive、Apache HBase、Google BigQuery、Amazon Redshift

• 列式存儲(chǔ)：Apache Parquet、Apache ORC

• 數(shù)據(jù)湖：Delta Lake、Apache Iceberg

• OLAP引擎 Apache Kylin、Druid、ClickHouse、Presto

ADS（Application Data Store，應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

涉及技術(shù)棧：

• ETL工具 Apache Airflow、Talend、Informatica
• 數(shù)據(jù)處理框架

批處理：Apache Spark、Apache Hive

流處理：Apache Flink、Apache Kafka Streams

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 數(shù)據(jù)庫：MySQL、PostgreSQL、Oracle

• 數(shù)據(jù)倉庫：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake

• BI工具 Tableau、Power BI、Looker、QlikView、Domo

其他輔助技術(shù)

• 數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量 Apache Atlas、Apache Griffin、Talend Data Quality
• 數(shù)據(jù)編排與調(diào)度 Apache Airflow、Apache Oozie、Prefect
• 數(shù)據(jù)可視化 Tableau、Power BI、Looker、Grafana
• 數(shù)據(jù)安全與訪問控制 Apache Ranger、Apache Sentry

通過使用這些技術(shù)棧，可以有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的各個(gè)層次，從而滿足不同層次的需求和應(yīng)用場景。

構(gòu)建ODS-DWD-DWS-ADS的步驟

構(gòu)建ODS-DWD-DWS-ADS數(shù)據(jù)倉庫的過程可以分為幾個(gè)步驟，每一步都需要特定的技術(shù)和方法來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和分析。以下是構(gòu)建這一架構(gòu)的詳細(xì)步驟：

構(gòu)建ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）

步驟：

數(shù)據(jù)源識(shí)別

確定需要集成的數(shù)據(jù)源（如ERP、CRM、銷售系統(tǒng)等）。

數(shù)據(jù)采集

• 使用ETL工具（如Apache NiFi、Talend、Informatica）或CDC工具（如Debezium、Oracle GoldenGate）從數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù)。
• 配置數(shù)據(jù)采集任務(wù)，確保實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地獲取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 將采集到的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra）中。

數(shù)據(jù)監(jiān)控與管理

• 設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和異常處理機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

構(gòu)建DWD（Data Warehouse Detail，明細(xì)數(shù)據(jù)層）

步驟：

數(shù)據(jù)清洗

• 使用ETL工具（如Apache NiFi、Apache Airflow、Talend）對ODS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，處理缺失值、重復(fù)值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

• 對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和格式轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)的一致性。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 將處理后的細(xì)粒度數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)（如Hadoop HDFS）或列式存儲(chǔ)格式（如Apache Parquet、Apache ORC）中。

數(shù)據(jù)加載

• 配置數(shù)據(jù)加載任務(wù)，定期將ODS數(shù)據(jù)加載到DWD層。

構(gòu)建DWS（Data Warehouse Service，服務(wù)數(shù)據(jù)層）

步驟：

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和轉(zhuǎn)換。

數(shù)據(jù)建模

• 基于業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和多維數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 將聚合后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式數(shù)據(jù)倉庫（如Apache Hive、Apache HBase）或數(shù)據(jù)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(gòu)建ADS（Application Data Store，應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

步驟：

數(shù)據(jù)摘要和匯總

• 使用數(shù)據(jù)處理框架（如Apache Spark、Apache Hive）對DWS層的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的聚合和摘要。

數(shù)據(jù)定制

• 根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和應(yīng)用場景，對數(shù)據(jù)進(jìn)行定制化處理。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

• 將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）或數(shù)據(jù)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化展示和自助分析。

用戶訪問控制

• 設(shè)置數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。

輔助步驟

數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量

• 使用數(shù)據(jù)治理工具（如Apache Atlas）和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具（如Apache Griffin）確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)編排與調(diào)度

• 使用數(shù)據(jù)編排和調(diào)度工具（如Apache Airflow、Apache Oozie）管理和調(diào)度ETL任務(wù)，確保數(shù)據(jù)處理流程的自動(dòng)化和可監(jiān)控性。

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)

• 實(shí)施數(shù)據(jù)安全措施（如Apache Ranger、Apache Sentry），確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。

通過這些步驟，可以系統(tǒng)化地構(gòu)建ODS-DWD-DWS-ADS數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析的需求。

ODS-DWD-DWS-ADS最小化部署方案

要構(gòu)建一個(gè)最小化的ODS-DWD-DWS-ADS數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，可以選擇使用一些開源工具和框架來實(shí)現(xiàn)。以下是一個(gè)簡單的部署方案，包括各個(gè)層次的最小化配置和實(shí)現(xiàn)步驟：

環(huán)境準(zhǔn)備

服務(wù)器

至少需要一臺(tái)服務(wù)器（可以是物理機(jī)或虛擬機(jī)），建議配置較高的CPU和內(nèi)存。

操作系統(tǒng)

Linux（如Ubuntu或CentOS）或Windows。

最小化技術(shù)棧選擇

• ETL工具 Apache NiFi
• 數(shù)據(jù)處理框架 Apache Spark
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MySQL、Apache Hive
• BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop（用于數(shù)據(jù)可視化）

ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）

技術(shù)棧：

• 數(shù)據(jù)源 模擬數(shù)據(jù)源（如CSV文件、簡單的Web API）
• 數(shù)據(jù)采集工具 Apache NiFi
• 數(shù)據(jù)庫 MySQL

步驟：

安裝MySQL

sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server

配置MySQL，并創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)ODS數(shù)據(jù)。

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(rèn)端口8080），配置數(shù)據(jù)采集流程，將數(shù)據(jù)從模擬數(shù)據(jù)源導(dǎo)入MySQL。

DWD（Data Warehouse Detail，明細(xì)數(shù)據(jù)層）

技術(shù)棧：

• 數(shù)據(jù)處理框架 Apache Spark
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 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(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換

編寫Spark作業(yè)（使用PySpark或Scala），從MySQL中讀取數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，將處理后的數(shù)據(jù)寫入Hive。

DWS（Data Warehouse Service，服務(wù)數(shù)據(jù)層）

技術(shù)棧：

• 數(shù)據(jù)處理框架 Apache Spark
• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) Apache Hive

步驟：

數(shù)據(jù)聚合與建模

編寫Spark作業(yè)，對Hive中的DWD數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和轉(zhuǎn)換，生成面向主題的中間數(shù)據(jù)表。

ADS（Application Data Store，應(yīng)用數(shù)據(jù)層）

技術(shù)棧：

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MySQL
• BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop

步驟：

數(shù)據(jù)摘要和匯總

編寫Spark作業(yè)，對DWS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的聚合和摘要，將結(jié)果寫入MySQL。

安裝BI工具

• 下載并安裝Tableau Public或Power BI Desktop。
• 配置數(shù)據(jù)源連接到MySQL，創(chuàng)建可視化報(bào)表和儀表盤。

輔助步驟

數(shù)據(jù)編排與調(diào)度

• 調(diào)度工具 使用簡單的cron作業(yè)調(diào)度ETL任務(wù)。

crontab -e

• 添加cron任務(wù)調(diào)度Spark作業(yè)和NiFi數(shù)據(jù)采集任務(wù)。

數(shù)據(jù)監(jiān)控與管理

• 在Apache NiFi中配置數(shù)據(jù)監(jiān)控和警報(bào)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)采集流程的穩(wěn)定性。

總結(jié)

這個(gè)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(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)的基本功能。通過這種方式，我們可以快速構(gòu)建一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)倉庫，并根據(jù)需求逐步擴(kuò)展和優(yōu)化。