欧阳学：2021数据仓库建设详解与架构设计

数据仓库建设方案由欧阳学于2021年3月3日创建，主要关注的是互联网领域中的数据管理与分析。该方案详细阐述了数据仓库的整体构建过程，旨在为车辆故障诊断提供支持，通过专家系统整合实时和离线数据，进行综合诊断并生成报表或信息推送。 方案首先介绍了数据仓库的总体架构，它由四个关键部分组成：数据采集、数据存储、数据分析以及数据服务总线。数据采集是核心环节，它从多个业务自系统收集信息，利用Kafka、Storm、Flume以及ETL工具确保高效的数据汇集。数据存储采用Hadoop的Hdfs和Hbase，以及关系数据库RDBMS，支持分布式存储，能够处理海量数据。 实时数据采集主要针对列车监控与检测系统（TCMS）和其他车载子系统的检测指标，而定时数据采集则包括日常维护数据。由于列车指标数据量大、频率高，设计方案强调了数据采集体系的高吞吐量、高频度和可扩展性，以便适应未来业务需求的增长。 外部数据汇集是将外部系统数据如TCMS集成到操作型存储层（ODS），内部数据则通过数据仓库的各存储层进行提取、转换和加载。为了实时处理这些数据，方案采用了Flume作为Kafka的生产者，Storm作为消费者，它们共同构建了一个高效率的数据采集和实时处理架构，能及时预警问题指标。 这个数据仓库建设方案不仅注重数据的准确性和完整性，还强调了系统的灵活性和性能优化，确保在互联网环境下为车辆故障诊断提供强大且高效的决策支持。