大数据离线数仓
大数据离线数仓
Aierns大数据离线数仓技术栈与组织架构指南
一、常用技术栈
1. 数据存储层
- HDFS (Hadoop Distributed File System): 分布式文件系统，存储海量数据
- Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询接口
- HBase: 分布式NoSQL数据库，用于实时读写
- Kudu: 支持快速分析的存储引擎
- Iceberg/Delta Lake: 现代数据湖表格式
2. 数据计算层
- Spark: 大数据统一分析引擎，支持批处理和流处理
- MapReduce: Hadoop原生的分布式计算框架
- Flink: 流处理框架，也支持批处理
- Presto/Trino: 分布式SQL查询引擎
3. 任务调度层
- Airflow: Python编写的工作流管理平台
- Oozie: Hadoop生态的工作流调度器
- Azkaban: LinkedIn开源的批量工作流任务调度器
- DolphinScheduler: 分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台
4. 数据集成层
- Sqoop: 关系型数据库与Hadoop间的数据传输工具
- DataX: 阿里开源的异构数据源离线同步工具
- Flume: 分布式日志收集系统
- Canal: MySQL数据库binlog的增量订阅&消费组件
5. 资源管理层
- YARN: Hadoop资源管理器
- Kubernetes: 容器编排平台
- Mesos: 分布式系统内核
6. 监控运维层
- Zeppelin/Jupyter: 数据分析和可视化工具
- Grafana: 监控可视化平台
- Prometheus: 监控告警系统
- ELK Stack: 日志分析平台
二、组织架构与岗位职责
1. 数据架构师 (Data Architect)
职责:
- 设计整体数据架构和技术选型
- 制定数据建模规范和标准
- 规划数据仓库分层架构（ODS、DWD、DWS、ADS）
- 评估和引入新技术
- 跨部门技术方案沟通协调
2. 数据仓库工程师 (Data Warehouse Engineer)
职责:
- 实施数据仓库建设，包括表结构设计
- 开发ETL流程和数据管道
- 优化查询性能和存储效率
- 维护数据质量和一致性
- 参与数据建模工作
3. 大数据平台工程师 (Big Data Platform Engineer)
职责:
- 搭建和维护大数据基础设施
- 集群资源管理和性能调优
- 平台组件升级和故障处理
- 开发平台工具和自动化脚本
- 制定平台使用规范
4. ETL开发工程师 (ETL Developer)
职责:
- 设计和实现数据抽取、转换、加载流程
- 开发数据清洗和预处理逻辑
- 编写和维护数据同步任务
- 处理数据质量问题
- 优化ETL作业性能
5. 数据建模师 (Data Modeler)
职责:
- 进行业务需求分析和数据建模
- 设计维度模型和事实表
- 制定数据标准和业务规则
- 与业务团队沟通需求
- 维护数据字典和元数据
6. 运维工程师 (DevOps Engineer)
职责:
- 集群监控和告警配置
- 自动化部署和运维工具开发
- 容量规划和资源优化
- 备份恢复和灾难恢复
- 安全策略实施
7. 数据质量工程师 (Data Quality Engineer)
职责:
- 设计数据质量检查规则
- 开发数据质量监控系统
- 数据异常检测和修复
- 建立数据质量报告体系
- 持续改进数据质量流程
三、整体业务流程
第一阶段：需求分析与规划
- 业务需求收集
- 数据建模师与业务方沟通，理解业务场景
- 分析数据源和数据需求
- 确定数据更新频率和时效性要求
- 技术方案设计
- 数据架构师设计总体方案
- 选择合适的技术栈和工具
- 制定开发计划和资源分配
第二阶段：基础设施建设
- 平台搭建
- 大数据平台工程师搭建Hadoop集群
- 部署Spark、Hive等计算引擎
- 配置任务调度系统
- 环境准备
- 运维工程师配置监控告警
- 设置权限和安全策略
- 准备开发测试环境
第三阶段：数据建模与设计
- 逻辑建模
- 数据建模师设计概念模型和逻辑模型
- 确定主题域和业务过程
- 设计维度表和事实表
- 物理建模
- 数据仓库工程师进行物理表设计
- 确定分区策略和存储格式
- 设计索引和优化策略
第四阶段：数据集成开发
- 数据接入
- ETL开发工程师开发数据抽取程序
- 配置Sqoop或DataX同步任务
- 处理不同数据源的接入
- 数据处理
- 开发数据清洗和转换逻辑
- 实现业务规则和计算逻辑
- 处理数据质量问题
第五阶段：数据仓库构建
- 分层建设
- ODS层 (操作数据存储): 原始数据存储
- DWD层 (数据仓库明细): 清洗后的明细数据
- DWS层 (数据仓库汇总): 按主题汇总的数据
- ADS层 (应用数据服务): 面向应用的数据集市
- 任务调度
- 配置Airflow等调度工具
- 设计依赖关系和执行顺序
- 实现任务监控和异常处理
第六阶段：质量保障与测试
- 数据质量检查
- 数据质量工程师设计检查规则
- 实施数据完整性和准确性验证
- 建立数据质量报告
- 性能优化
- 优化SQL查询和Spark作业
- 调整集群资源配置
- 实施分区和索引优化
第七阶段：上线运维
- 生产部署
- 部署到生产环境
- 配置监控告警
- 执行数据迁移和初始化
- 日常运维
- 监控任务执行状态
- 处理数据异常和故障
- 定期优化和维护
第八阶段：持续改进
- 性能监控
- 分析系统性能指标
- 识别瓶颈和优化点
- 制定改进计划
- 需求迭代
- 收集用户反馈
- 新增业务需求开发
- 技术架构升级优化
四、关键成功因素
1. 团队协作
- 建立清晰的角色分工和协作机制
- 定期举行技术评审和进度同步会议
- 建立知识共享和文档管理体系
2. 标准规范
- 制定数据命名和建模规范
- 建立代码开发和发布流程
- 实施数据安全和权限管理制度
3. 技术选型
- 根据业务规模选择合适的技术栈
- 考虑团队技术能力和学习成本
- 平衡性能、成本和维护复杂度
4. 质量控制
- 建立完善的测试流程
- 实施自动化的数据质量检查
- 建立问题追踪和改进机制
