京东零售流量数仓架构详解与实践
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更新于2024-08-04
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"京东零售流量数仓架构建设"
京东零售流量数仓架构的建设是一个关键的环节,它涉及到数据的采集、处理、存储和分析等多个层面。首先,流量是指用户在京东平台上的各种行为数据,包括浏览、点击、购买等,这些数据主要来源于移动端、PC端以及线下店、外部采买和合作商等多元化渠道。
数据处理架构的设计至关重要。京东对不同终端采用差异化的数据采集方式,如APP使用SDK进行原生页面的数据捕获,而PC和H5页面则通过JS进行采集。采集后的数据按照实时和离线两种模式双写,离线数据直接存储在CFS分布式文件系统中,并定期检查和监控数据文件,确保数据安全。实时数据则通过白名单机制动态配置,写入Kafka消息队列,最终进入数据仓库。
数仓的分层设计是提高数据处理效率和保证数据质量的关键。京东零售的数仓架构细分为五个层次:数据缓冲层(BDM)、贴源数据层(FDM)、基础数据层(GDM)、公共数据层(ADM)和应用数据层(APP)。BDM层保存源业务系统的原始数据;FDM层处理报文日志,将数据转化为业务格式并进行数据回写;GDM层按主题域进行标准化,屏蔽生产系统干扰,处理数据回灌;ADM层提供统一的数据口径,分为 ADM-D(提供最细粒度数据)和 ADM-S(提供聚合数据,供业务共享);APP层整合数据看板数据,支持跨主题聚合;维度层(DIM)存储通用的维度信息。
在离线数仓架构中,基础数据层是核心,负责处理大量非实时的数据,进行数据清洗、转换和加载,为后续的分析提供基础。而实时数仓则更注重快速响应,确保数据的时效性,通常会涉及流处理技术,如Kafka和Spark Streaming等,实现数据的即时计算和应用。
京东零售流量数仓架构建设是一个综合了数据采集、处理、存储和分析的复杂系统,旨在提升数据分析效率,支持精细化运营和决策支持。通过不断的优化和探索,京东将持续推动数据驱动的零售创新,提升用户体验和业务效能。
2018-10-29 上传
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