基于Flume-Kafka-Storm的数据仓库建设方案：实时与批量数据采集

本文档是一份关于数据仓库建设的公开招标方案建议书，编号为第16/2016/DAF/SA。该方案专注于在IT行业中构建一个高效且可扩展的数据仓库系统，用于支持专家系统对车辆实时或离线数据的综合诊断分析。数据仓库设计的关键组成部分包括： 1. **数据仓库总体架构**： - 数据仓库由数据采集、数据存储、数据分析和数据服务总线四部分构成。数据采集负责从各个业务子系统收集实时和定时数据，如TCMS（列车监控与检测系统）和车载子系统的数据，区分实时和非实时（如日检修数据）。 2. **数据采集模块**： - 采集过程包括外部数据汇集和内部数据的提取与加载。外部数据汇集是将外部系统数据集成至操作型存储层（ODS），而内部数据处理涉及数据在不同存储层之间的转移。 - 针对列车指标数据的高数据量和高采集频率需求，采用Flume、Kafka和Storm的组合架构。Flume负责数据生产，Kafka作为消息队列处理高吞吐量数据，Storm则进行实时数据处理，确保快速响应问题指标。 3. **数据存储**： - 数据存储采用Hadoop分布式文件系统(Hdfs)、NoSQL数据库Hbase以及关系型数据库RDBMS的混合模式，确保能支持海量数据的分布式存储，并保持灵活性。 4. **数据分析**： - 数据仓库支持传统的在线分析处理(OLAP)分析，以及基于Spark的机器学习算法，提供深入的数据分析能力。 5. **数据服务总线**： - 提供数据服务总线服务，对数据资源进行统一管理和调度，对外部用户提供统一的数据接口，方便其他系统访问和应用。 此方案旨在建立一个高性能、可扩展的数据基础设施，为车辆故障诊断提供支持，满足系统后期扩展的需求。通过合理的数据架构设计和先进技术的应用，确保了数据处理的效率和系统的可靠性。这对于任何依赖大量数据驱动决策的组织来说，都是关键的信息技术建设项目。