- 需求分析
- 技术选型
- 系统数据流程设计
- 具体版本型号
- 服务器选型
- 集群规模
- 集群资源规划设计
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，活动等核心主题，统计指标
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
安全性：kerberos + ranger 的权限管理
一致性：python + shell脚本的方式 搭建了数据监控系统
可靠性：集群性能监控， zabbix
元数据管理 ：atlas
数据采集传输：Flume ，Kafka，Sqoop
数据存储：MySQL ，HDFS，Hbase
数据计算：Hive，Tez，Spark
数据查询：Presto，Kylin
数据可视化：Echarts，Superset
任务调度：Azkaban
集群监控：Zabbix
元数据管理：Atlas
权限管理：Ranger
注意：尽量不要用最新的版本，选择新框架的半年左右的稳定的版本
假设每台服务器8T磁盘，128G内存
1，每天日活用户100w ，每人一天平均100条： 100w * 100条 = 1亿条
2，每条日志1k左右，每天1亿条 ：1亿/1024/1024 = 约为100G
3，半年内不扩充服务器来算：100G * 180天 = 约 18T
4，保存3副本 ：18T*3 = 54T
5，预留20%-30%Buf = 54T/0.7 = 77T
6，总共约 8T * 10台 服务器
在企业中通常会搭建一套生产集群和一套测试集群。生产集群运行生产任务，测试集群用于上线前代码编写和测试。
1）生产集群
（1）消耗内存的分开
（2）数据传输数据比较紧密的放在一起（Kafka 、Zookeeper）
（3）客户端尽量放在一到两台服务器上，方便外部访问
（4）有依赖关系的尽量放到同一台服务器（例如：Hive和Azkaban Executor）
2）测试集群服务器规划
