互联网公司数据处理系统架构设计

"这篇文档是关于互联网公司如何构建综合数据处理系统的架构设计，涉及数据仓库的各个层次（ODS、DWD、DWS、ADS），任务调度和元数据管理，并提出了设计目标和系统环境的要求。" 在当前互联网时代，许多公司如外卖平台、电商平台、教育平台等，依赖线上业务来驱动其核心运营。为了对用户的访问行为、消费行为和业务操作进行深度分析，以支持业务运营、精准营销和个性化推荐，这些公司需要构建一个强大的数据处理系统。该文档首先介绍了系统设计的背景，强调了数据分析和数据挖掘在提高业务转化率和优化运营效果中的重要性。 文档中详细解释了数据仓库的四个主要层次： 1. ODS层（Operational Data Store）：存储原始数据，起到数据备份的作用。在这个系统的第一版本中，ODS直接存储日志数据。 2. DWD层（Data Warehouse Detail）：对ODS层的数据进行清洗，生成结构和粒度相同的明细表。粒度保持与ODS层一致，例如按小时或天划分数据。 3. DWS层（Data Warehouse Summary）：基于DWD层进行轻度聚合，形成更高级别的汇总数据，例如按天聚合的数据。 4. ADS层（Application Data Service）：以DWS或DWT（Data Warehouse Transition）为基础，为报表和可视化提供数据，直接服务于业务应用和决策。 此外，文档还提到了任务调度和元数据管理两个关键组件： - 任务调度负责管理有依赖关系的任务执行顺序，确保在任务失败时能自动重启，保证整个数据处理流程的顺畅。 - 元数据管理则通过对Hive表的数据进行血缘分析，以便在出现问题时快速定位问题源头，简化问题排查过程。 设计目标包括实现特定的功能（详细需求见需求文档），确保数据精确度、时间特性和适应性： - 数据精确度：保证录入数据的准确无误，显示的数据与原始数据一致。 - 时间特性：在网络正常情况下，用户请求应在5秒内得到响应。 - 适应性：系统应兼容主流浏览器，确保图表和报表的正常显示。 系统环境部分列出了所需的软硬件配置： - 软件栈包括Hadoop、Spark、Flume、Kafka、Sqoop、Azkaban、Atlas和Echarts等大数据处理和可视化工具，以及SpringBoot作为应用开发框架。 - 硬件配置为每台节点拥有8GB内存、6核CPU和300GB硬盘，整个集群由三台节点组成。 最后，文档提及了数据规模的预期，但未给出具体数值，这表明系统需要具备扩展性和灵活性，以应对未来可能增长的数据量。这个架构设计文档为构建一个高效、可靠且适应性强的互联网数据处理系统提供了全面的指导。