互联网数据仓库/数据平台架构设计在大数据环境下的应用

大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构 大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构是互联网行业中非常重要的一部分，它可以帮助企业整合所有业务数据，建立统一的数据中心，提供各种报表，分析用户行为数据，发展数据产品，直接或间接为公司盈利。 **数据采集层** 数据采集层是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的第一步骤，其主要任务是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上。在这个层面上，我们可以使用Flume、Sqoop、DataX等工具来完成数据采集任务。 * 网站日志：作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，我们可以在每台网站日志服务器上部署Flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上。 * 业务数据库：业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，我们可以使用Sqoop或DataX等工具来将数据同步到HDFS上。 * 来自于Ftp/Http的数据源：有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求。 * 其他数据源：比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成。 **数据存储与分析** 数据存储与分析是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的核心部分。HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，我们可以使用Hive、Spark、Storm等工具来完成。 **数据共享** 数据共享是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的第三步骤，其主要任务是将数据提供给相关方，例如报表平台、业务产品等。我们可以使用DB、Redis、HBase等工具来完成数据共享任务。 **数据应用** 数据应用是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的最后一步骤，其主要任务是将数据应用于实际业务中，例如报表、数据产品等。我们可以使用各种数据接口、业务产品、报表等工具来完成数据应用任务。 **实时计算** 实时计算是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的重要部分，其主要任务是实时处理和分析数据，例如实时报表、实时数据分析等。我们可以使用Storm、Spark等工具来完成实时计算任务。 **任务调度与监控** 任务调度与监控是大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构的最后一步骤，其主要任务是监控和调度数据采集、数据存储、数据共享、数据应用等任务。我们可以使用各种任务调度工具来完成任务调度与监控任务。 大数据环境下的互联网数据仓库/数据平台架构是一个非常复杂的系统，它需要我们具备很强的技术能力和经验。但是，如果我们能够正确的设计和实现这个架构，那么我们将能够获得非常多的商业价值。