大数据 为什么用

问题

1. Java Web中日志数据存储在哪里？
2. 如何统计歌曲实时热度和歌手实时热度？
3. 点播日志中没有歌手信息怎么办？
4. 使用vue开发web平台实时展示结果？
5. 实时点播数展示一直轮询数据库？数据量、大效率低怎么办？

场景（Java Web为什么需要大数据？）

场景一：数据存储有瓶颈
抖音平台：点赞，评论、私信、广告、浏览记录、商品数据、交易记录…
场景二：数据计算有瓶颈
电影网站：榜单
场景三：实时场景计算瓶颈
实时交易数据，实时人数统计
场景四：数据挖掘瓶颈
京东、淘宝、当当商品推荐如何解决？

如何构建大数据平台？

每个大数据公司构建大数据平台是最重要的一环
*构建数据仓库平台*
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范式建模与ER实体关系模型

三范式

1. 第一范式：原子性，字段不可再分
2. 第二范式：唯一性，有主键，非主键字段依赖于主键
3. 第三范式：非主键字段不能相互依赖

ER：Entity-Relationship实体关系模式

数据库设计的理论基础
实体 属性 关系

为什么要构建数据仓库？

构建数据仓库仅仅是因为数据量大，MySQL存储不下吗？

1. 数据存储在互不兼容的系统中
   数据孤岛（各个系统数据库 可能不同）
2. 关系型数据库一般不存储日志数据
   漏斗分析（如何更好地服务用户）
3. 决策者需要从商业角度观察数据，关系型数据库不适合

数据仓库 Data Warehouse -DW

数据仓库是面向主题的、集成的（非简单的数据堆积）、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，数仓中得数据是有组织有结构的存储数据集合，用于对管理决策过程的支持

数据仓库发展历史

1. 萌芽阶段（1978-1988年）
   将业务处理系统和分析系统分开

2. 探索阶段（1988年）
   DEC公司提出TA2规范，定义分析系统四个部分：
   数据获取、数据访问、目录和用户服务

3. 雏形阶段（1988年）
   IBM，信息仓库，数据抽取、转正、有效性验证、加载、Cube开发，

4. 确立阶段（1991年）

   • 比尔·恩门，范式建模 “数据仓库之父”
     自上而下
     
   • 拉尔夫·金博尔，维度建模(解决范式建模，分析效率高)
     自下而上

5. 争吵与混乱（1996-1997年）

6. 合并（1998-2001年）
   比尔·恩门 提出CIF架构：数据分层，不同层采用不同建模方式

维度建模
拉尔夫·金博尔派 提出拉维度建模，维度建模主要面向分析场景
维度表：对维度列的解释说明
维度列：一些外键列（有对应维度表）
事实表: 维度列和度量列（一些数据列）
（1）星型模型

缺点：维度表中可能存在字段冗余
优点：通过一次关联查出数据，效率高
（2）雪花模型

缺点: 需要多次连表，效率低
优点：更符合三范式

雪花模型与星型模型对比：
星型模型违反三范式，雪花模型范式建模
星型模型数据分析效率比雪花模型高
企业级数仓构建使用星型模型和星座模型（在星型模型的维度表中再关联事实表）居多
优先选择星型模型

企业级数据仓库分层设计

CIF架构
分层好处

案例

大数据技术栈

1. 架构底层核心技能
   JVM
   多线程&高并发
   网络通信IO

2. 数据采集体系技术

   • 离线
     SQOOP
     DataX
     Kettle
   • 实时
     Flume
     Maxwell
     Canal
     Nifi

3. 中间件技术
   分布式协调服务zookeeper
   分布式缓存 Redis
   分布式消息系统Kafka
   分布式消息系统Pulsar
   数据分析ELK Stack

4. 分布式存储技术
   分布式文件系统HDFS
   分布式数据库HBase
   分布式数据仓库Hive
   数据湖技术Hudi
   数据湖技术Delta lack
   数据湖技术 Iceberg

5. 数据处理技术
   分布式计算框架MapReduce
   分布式计算框架Spark
   分布式计算框架Flink

6. OLAP生态体系
   OLAP-Kylin
   OLAP-Presto
   OLAP-Druid
   OLAP-Impala
   OLAP-ClickHouse
   OLAP-Phoenix
   OLAP-Kudu
   OLAP-Doris

7. 稳健架构设计
   离线数仓构建方法论
   实时数仓构建方法论
   数据治理-数据质量管理
   数据治理-元数据管理
   数据治理-数据安全管理
   kerberos
   数据中台构建方法论
   可视化：TCV，Superset

8. 集群调度
   分布式集群调度框架Yarn
   任务流调度oozie
   Azkaban
   Airflow
   集群管理平台 clodera Manager
   Ambari

9. 数据挖掘体系相关
   python
   多元线性回归
   贝叶斯算法
   KNN算法
   KMeans算法
   TF—IDF
   逻辑回归
   决策树
   随机森林

10. 岗位
    三大岗位：数仓开发、数据挖掘、平台开发

    大数据ETL开发
    大数据离线数仓开发
    大数据实时数仓开发
    大数据接口开发
    大数据业务分析开发

数据库与数据仓库的区别

数据库OLTP & 数据仓库OLAP

大数据架构演变之路

1. 离线大数据架构
   
2. Lambda架构（离线处理+实时链路）-传统实时开发
   
3. Lambda架构（离线数仓+实时数仓）
   
   Lambda架构缺点：

• 同样需求需要开发两套一样的代码
• 集群资源使用增多
• 离线结果和实时结果不一致
• 批量计算T+1可能计算不完
• 服务器存储大

4. Kappa架构
   Kappa架构缺点:

• Kafka无法支撑海量数据存储
• Kafka无法支持高效的OLAP
• 无法复用数据血缘管理体系（链路）
• Kafka不支持update/upsert

架构选择

• 公司刚上大数据或者公司业务没有实时场景
  传统离线大数据架构
• 公司离线业务多，实时业务少
• 离线数仓+实时链路的Lambda架构
• 公司离线业务和实时业务多比较多
  离线数仓+实时数仓的Lambda架构
• 公司实时业务多，离线相对较少
  Kappa纯实时数仓架构

绝大多数公司采用Lambda架构
互联网公司实时业务多混合架构
绝大多数实时业务采用Kappa架构，关键核心业务使用离线全量计算方式（Lambda）

批流一体
- 架构角度
- 计算框架处理角度
- SQL支持角度
- 存储层面 —> 数据湖

湖仓一体实时数仓架构
优点：

• 存储统一
• Kafka存储量小问题
• 任意分层都可以OLAP数据分析
• 复用同一套相同的血缘关系
• 实时数据更新

实践