大数据---离线数仓实战项目(三)

• 一、项目需求及架构设计
• • 1.1、项目需求分析
  • • 1.1.1、此项目需求
    • 1.1.2、实际项目需求
  • 1.2、项目架构
  • • 1.2.1、技术选型
    • 1.2.2、系统数据流程设计

在大数据—离线数仓实战项目(二)中，介绍了数仓的一些概念，这一部分介绍具体项目需求及架构设计。

1、用户行为数据采集平台搭建
2、数据仓库维度建模
3、分析访客主题，统计的报表指标
4、可视化展示

1、用户行为数据采集平台搭建
2、业务数据采集平台搭建
3、数据仓库维度建模
4、分析，设备、会员、商品、地区、活动等电商核心主题，统计的报表指标近100个。
5、采用即席查询工具，随时进行指标分析
6、对集群性能进行监控，发生异常需要报警。
7、元数据管理
8、质量监控
9、权限管理

技术选型主要考虑因素:数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算

数据采集传输: Flume，Kafka，Sqoop ,Logstash，DataX
数据存储: MySQL，HDFS，Hbase，Redis，MongoDB
数据计算:Hive，Tez, Spark，Flink，Storm
数据查询:Presto，Kylin ,Impala，Druid，ClickHouse，Doris
数据可视化:Echarts，Superset，QuickBI，DataV
任务调度:Azkaban，Oozie，DolphinScheduler，Airflow
集群监控:Zabbix，Prometheus
元数据管理: Atlas
权限管理: Ranger，Sentry

此项目的技术选型

数据采集传输: Flume（1.9.0），Kafka（2.4.1），Sqoop（1.4.6） 
数据存储: MySQL（5.7.16），HDFS（3.1.3）
数据计算:Hive（3.1.2）, Spark（3.0.0）
数据可视化:Superset
任务调度:Azkaban（3.84.4）