1. 接入層(Landing)：以和源系統(tǒng)相同的結(jié)構(gòu)暫存原始數(shù)據(jù)，有時(shí)被稱(chēng)為“貼源層”或ODS;

　　2. 整合層(Integration)：持久存儲(chǔ)整合后的企業(yè)數(shù)據(jù)，針對(duì)企業(yè)信息實(shí)體和業(yè)務(wù)事件建模，代表組織的“唯 真相來(lái)源”，有時(shí)被稱(chēng)為“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”;

　　3. 表現(xiàn)層(Presentation)：為滿(mǎn)足較終用戶(hù)的需求提供可消費(fèi)的數(shù)據(jù)，針對(duì)商業(yè)智能和查詢(xún)性能建模，有時(shí)被稱(chēng)為“數(shù)據(jù)集市”;

　　4. 語(yǔ)義層(Semantic)：提供數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式和訪問(wèn)控制，例如某種報(bào)表工具;

　　5. 終端用戶(hù)應(yīng)用(End-user applications)：使用語(yǔ)義層的工具，將表現(xiàn)層數(shù)據(jù)較終呈現(xiàn)給用戶(hù)，包括儀表板、報(bào)表、圖表等多種形式;

　　6. 元數(shù)據(jù)(Metadata)：記錄各層數(shù)據(jù)項(xiàng)的定義(Definitions)、血緣(Genealogy)、處理過(guò)程(Processing)。

　　來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的“生”數(shù)據(jù)(接入層)，和經(jīng)過(guò)中間處理之后得到的整合層、表現(xiàn)層的數(shù)據(jù)模型，都會(huì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖里備用。

　　數(shù)據(jù)湖的實(shí)現(xiàn)通常建立在Hadoop生態(tài)上，可能直接存儲(chǔ)在HDFS上，也可能存儲(chǔ)在HBase或Hive上，也有用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)的可能性存在。

　　數(shù)據(jù)分析基本都是單獨(dú)的系統(tǒng)，會(huì)將其他數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)(即外部數(shù)據(jù))同步到數(shù)據(jù)平臺(tái)的存儲(chǔ)體系來(lái)(即數(shù)據(jù)湖)， 般數(shù)據(jù)先進(jìn)入到接入層，這 層只簡(jiǎn)單的將外部數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，沒(méi)有做其他處理，這樣同步出錯(cuò)后重試即可，有定時(shí)同步和流式同步兩種：

　　1.定時(shí)同步即我們?cè)O(shè)定在指定時(shí)間觸發(fā)同步動(dòng)作;

　　2. 流式同步即外部數(shù)據(jù)通過(guò)Kafka或MQ發(fā)送數(shù)據(jù)修改通知及內(nèi)容。

　　3. 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)執(zhí)行對(duì)應(yīng)操作修改數(shù)據(jù)。

　　接入層數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)ETL處理步驟才會(huì)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析人員都是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)做分析計(jì)算，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以看作數(shù)據(jù)分析的唯 來(lái)源，ETL會(huì)將接入層的數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換，再加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，過(guò)濾或處理不合法、不完整的數(shù)據(jù)，并使用統(tǒng) 的維度來(lái)表示數(shù)據(jù)狀態(tài)。有的系統(tǒng)會(huì)在這 層就將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建成數(shù)據(jù)立方體、將維度信息構(gòu)建成雪花或星型模式;也有的系統(tǒng)這 層只是統(tǒng) 了所有數(shù)據(jù)信息，沒(méi)有做數(shù)據(jù)立方體，留在數(shù)據(jù)集市做。

　　數(shù)據(jù)集市是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)關(guān)心的信息做計(jì)算提取后得到的進(jìn) 步信息，是業(yè)務(wù)人員直接面對(duì)的信息，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的進(jìn) 步計(jì)算和深入分析的結(jié)果， 般都會(huì)構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體。系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員 般會(huì)開(kāi)發(fā)頁(yè)面來(lái)向用戶(hù)展示數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)。

　　基于Hadoop構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建構(gòu)理論與數(shù)據(jù)處理流程與前面講的相同。傳統(tǒng)分析平臺(tái)使用數(shù)據(jù)庫(kù)套件構(gòu)建，這里我們使用Hadoop平臺(tái)的組件。

　　上面這張圖是我們使用到的Hadoop平臺(tái)的組件，數(shù)據(jù)從下到動(dòng)，數(shù)據(jù)處理流程和上面說(shuō)的 致。

　　任務(wù)調(diào)度負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)處理的流程串聯(lián)起來(lái)，這里我選擇使用的是Oozie，也有很多其它選擇。

　　1、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：基于Hadoop的數(shù)據(jù)湖主要用到了HDFS、Hive和HBase，HDFS是Hadoop平臺(tái)的文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，我們直接操縱文件是比較復(fù)雜的，所以可以使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hive或HBase用來(lái)做數(shù)據(jù)湖，存儲(chǔ)接入層、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)。

　　Hive和HBase各有優(yōu)勢(shì)：HBase是 個(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，隨機(jī)查詢(xún)性能和可擴(kuò)展性都比較好;而Hive是 個(gè)基于HDFS的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)文件都以HDFS文件(夾)形式存放，存儲(chǔ)了表的存儲(chǔ)位置(即在HDFS中的位置)、存儲(chǔ)格式等元數(shù)據(jù)，Hive支持SQL查詢(xún)，可將查詢(xún)解析成Map/Reduce執(zhí)行，這對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)開(kāi)發(fā)人員更友好。

　　Hive數(shù)據(jù)格式可選擇文本格式或二進(jìn)制格式，文本格式有csv、json或自定義分隔，二進(jìn)制格式有orc或parquet，他們都基于行列式存儲(chǔ)，在查詢(xún)時(shí)性能更好。同時(shí)可選擇分區(qū)(partition)，這樣在查詢(xún)時(shí)可通過(guò)條件過(guò)濾進(jìn) 步減少數(shù)據(jù)量。接入層 般選擇csv或json等文本格式，也不做分區(qū)，以盡量簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)同步。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則選擇orc或parquet，以提升數(shù)據(jù)離線計(jì)算性能。

　　數(shù)據(jù)集市這塊可以選擇將數(shù)據(jù)灌回傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)(RDBMS)，也可以停留在數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，使用NoSQL提供數(shù)據(jù)查詢(xún)或用Apache Kylin來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體，提供SQL查詢(xún)接口。

　　2、數(shù)據(jù)同步：我們通過(guò)數(shù)據(jù)同步功能使得數(shù)據(jù)到達(dá)接入層，使用到了Sqoop和Kafka。數(shù)據(jù)同步可以分為全量同步和增量同步，對(duì)于小表可以采用全量同步，對(duì)于大表全量同步是比較耗時(shí)的， 般都采用增量同步，將變動(dòng)同步到數(shù)據(jù)平臺(tái)執(zhí)行，以達(dá)到兩邊數(shù)據(jù) 致的目的。

　　全量同步使用Sqoop來(lái)完成，增量同步如果考慮定時(shí)執(zhí)行，也可以用Sqoop來(lái)完成。或者，也可以通過(guò)Kafka等MQ流式同步數(shù)據(jù)，前提是外部數(shù)據(jù)源會(huì)將變動(dòng)發(fā)送到MQ。

　　3、ETL及離線計(jì)算：我們使用Yarn來(lái)統(tǒng) 管理和調(diào)度計(jì)算資源。相較Map/Reduce，Spark SQL及Spark RDD對(duì)開(kāi)發(fā)人員更友好，基于內(nèi)存計(jì)算效率也更高，所以我們使用Spark on Yarn作為分析平臺(tái)的計(jì)算選型。

　　ETL可以通過(guò)Spark SQL或Hive SQL來(lái)完成，Hive在2.0以后支持存儲(chǔ)過(guò)程，使用起來(lái)更方便。當(dāng)然，出于性能考慮Saprk SQL也是不錯(cuò)的選擇。