【阿里在线技术峰会】李金波:企业大数据平台仓库架构建设思路

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除了建模最好的办法 之外,在星型模型和雪花模型的选取上都会后后让使用者左右为难。事实上,四种 模型是并存的,星型是雪花模型的四种 。理论上真实数据的模型都会雪花模型;实际数据仓库中四种 模型是并存的。

也不,后后流式数据集的埋点、加工和管理的成本较高,一般都会按照需求驱动的最好的办法 建设;此外,考虑到成本因素,流式数据体系的社会形态更加扁平化,通常不要 设计里边层。

在里边层,为了保证主题的详细性或提高数据的易用性,总爱会进行适当的数据冗余。比如某一实事数据和1个多主题相关但自身又这麼 成为独立主题,则会上放1个多主题库中;为了提高单数据表的复用性和减少计算关联,通常会在事实表中冗余次要维度信息。

第三,应用计算框架完成日志社会形态化、类似于 数据计算过程等操作,减轻了开发人员的负担,同去更容易维护。

以下为埋点内容。

在传统的架构中,日志的社会形态化防止是上放数仓体系之外的。在大数据平台仓库架构中,日志在埋点到平台后后不做社会形态化防止;在大数据平台上按行符分割每条日志,整条日志存储在1个多数据表字段;后续,通过UDF或MR计算框架实现日志社会形态化。

总体思路

第四,优化关键路径。优化关键路径中耗时最长的任务是最有效的保障数据产出时间的手段。

埋点中你这人实用的点

关于分享嘉宾:

数据基础层

数据集市层

数据质量

本文根据阿里云高级技术专家李金波在首届阿里巴巴在线峰会的《企业大数据平台仓库架构建设思路》的分享埋点而成。随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种社会形态化、半社会形态化、非社会形态化数据的产生,不要 的企业现在现在开始 英语 在大数据平台下进行数据防止。分享中,李金波主要从总体思路、模型设计、数加架构、数据治理1个方面介绍了怎样才能利用大数据平台的社会形态,构建更贴合大数据应用的数据仓库。

数据治理

亲戚亲戚你这人人常用的数据仓库的数据分层通常分为集市层、里边层、基础数据层上下三层社会形态。由传统的多层社会形态减少到上下三层社会形态的目的是为了压缩整体数据防止流程的长度,同去扁平化的数据防止流程有助数据质量控制和数据运维。

在上下三层的社会形态的右侧,亲戚亲戚你这人人增加了流式数据,将其换成成数据体系的一次要。这是后后当前的数据应用方向会这麼 关注数据的时效性,越实时的数据价值度越高。

保障数据质量,上能从事前、事中、事后入手。事前,亲戚亲戚你这人人上能通过制定每份数据的数据质量监控规则,越重要的数据对应的监控规则应该不要 ;事中,通过监控和影响数据生产过程,对不符合质量要求的数据进行干预,使其不影响下流数据的质量;事后,通过对数据质量清况 进行分析和打分,将你这人匮乏和改进反馈数据监控体系,推动整体的数据质量提升。

数据架构包括数据整合、数据体系、数据服务三次要。其中,数据整合又上能分为社会形态化、半社会形态化、非社会形态化三类。

直播视频:

社会形态化数据埋点又可细分为全量埋点、增量埋点、实时埋点三类。四种 埋点最好的办法 的所许多人 特点和适应场合如上图所示,其中全量埋点的最好的办法 最为简单;实时埋点的埋点质量最难控制。

第二,采用强制分区,在所有的表都上都换成时间分区。通过分区,保证每个任务都不要 独立重跑,而不产生数据质量有哪些的问题图片,降低了数据修复成本;此外通过分区裁剪,上能降低计算成本。

数据分层

数据里边层最为重要的目标统统我把同一实体不同来源的数据打通起来,这是后后当前业务社会形态下,同一实体的数据后后分散在不同的系统和来源,且有有哪些数据对同一实体的标识符后后不同。此外,数据里边层上能从行为中抽象关系。从行为中抽象出来的基础关系,会是未来上层应用1个多有点儿要的数据依赖。类似于 抽象出的兴趣、偏好、习惯等关系数据是推荐、个性化的基础生产资料。

构建数仓的首要步骤统统我进行模型设计。

亲戚亲戚你这人人固然选取基于大数据平台构建数据仓库,是由大数据平台雄厚的社会形态决定的:

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李金波,阿里云高级技术专家,8年以上互联网数据仓库经历,对系统架构、数据架构拥有雄厚的实战经验,原先数据魔方、淘宝指数的数据埋点专家。现任阿里云大数据数仓防止方案总架构师。

对于数据里边计算过程数据,在保障满足绝大次要应用访问历史数据前要的前提下,缩短数据保留周期,有助降低存储成本;最后你这人值得注意的是,冷备后后成为历史,在大数据平台下不前要单独的冷备设备。

数据生命周期管理

非社会形态化的数据前要社会形态化不要 使用。非社会形态化数据社会形态提取包括语音转文本、图片识别、自然语言防止、图片达标、视频识别等最好的办法 。尽管目前数仓架构体系中不要 饱含非社会形态化数据社会形态提取操作,但在未来,这将成为后后。

后后星型模型相对社会形态简单,亲戚亲戚你这人人上能在数据里边层利用数据冗余将雪花模型转换成星型模型,从而有助数据应用和减少计算资源消耗。

数据治理都会独立于系统之外的保障,它应该贯穿在数仓架构內部和数据防止的流程之中。

数据整合

第一,通过巧用虚拟节点实现多系统数据源同步,实现跨系统间的数据传输,实现多应用间数据交互。通过巧用虚拟节点减少运维人员在实际老出有哪些的问题图片时的运维成本。

在选取建模思路和模型类型后后,下一步的工作是数据分层。数据分层上能使得数据构建体系更加清晰,便于数据使用者快速对数据进行定位;同去数据分层也上能僵化 数据加工防止流程,降低计算僵化 度。

出于成本等因素的考虑,在大数据平台上亲戚亲戚你这人人依然前要对数据生命周期进行管理。根据使用频率将数据分为冰、冷、温、热四类。1个多合理的数据生命周期管理要保证温热数据占整个数据体系大次要;同去为了保障数据资产的详细性,对于重要的基础数据会长久保留。

数据架构

在埋点饱含你这人实用的点,这里给亲戚亲戚你这人人分享一下:

数据集市层是上下三层架构的最上层,通常是由需求场景驱动建设的,也不各集市间垂直构造。在数据集市层,亲戚亲戚你这人人上能深度图挖掘数据价值。值得注意的是,数据集市层前要不要 快速试错。

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种社会形态化、半社会形态化、非社会形态化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度图深等社会形态。这麼 基于有有哪些社会形态,该怎样才能构建数据仓库呢?我认为应该从稳定、可信、雄厚、透明1个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信原困数据的质量要足够高;雄厚是指数据饱含的业务面要足够雄厚;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

模型设计

(点击图片查看视频)

在亲戚亲戚你这人人看来,日志社会形态越规范,解析成本越低。在日志社会形态化的过程中,不要 一定前要详细平铺数据内容,只需社会形态化出重要常用字段;同去,为了保障扩展性,亲戚亲戚你这人人上能利用数据冗余保存原始符合字段(如useragent字段)。

数据基础层主要完成的工作包括以下几点:

每个企业在构建被委托人数仓时,应该根据业务社会形态和需求场景选取相当于的建模最好的办法 。对于应用僵化 性企业,上能采用多种建模结合的最好的办法 ,类似于 在基础层采用维度建模的最好的办法 ,让维度更加清晰;里边层采用实体关系建模最好的办法 ,使得里边层更容易被上层应用使用。

仓库埋点原则包括四点:第一自下而上结合自上而下的最好的办法 ,保障数据搜集的全面性;第二高容错性,随着系统耦合度的增加,任何1个多系统老出有哪些的问题图片都会对数仓服务产生影响,也不在数仓构建时,高容错性是必不可少的因素;第三数据质量监控前要贯穿整个数据流程,毫不夸张地说,数据质量监控消耗的资源上能等同于数据仓库构建的资源;第四不要 担心数据冗余,充分利用存储换易用。

下面来具体看下每一层的具体作用。

维度莫建模或实体关系建模

数据服务化包括统计服务、分析服务和标签服务:

星型模型和雪花模型

常见的模型设计思路包括维度建模和实体关系建模。维度建模实施简单,便于实时数据分析,适用于业务分析报表和BI;实体关系建模社会形态较僵化 ,但它便于主体数据打通,适合僵化 数据内容的深度图挖掘。

数据服务化

数据里边层