构建数据仓库：架构与实时数据采集

"该文档是关于数据仓库建设的详细方案，主要涵盖了数据仓库的总体架构设计、数据采集、数据保存、数据分析以及数据服务等方面。文档特别强调了数据仓库在处理大规模、高频率数据时的性能需求，提出了采用Flume+Kafka+Storm的组合架构来实现高效的数据采集。" 在数据仓库建设中，首先需要理解数据仓库的总体架构。这一架构通常包括数据采集、数据保存、数据分析和数据服务四个核心部分。数据采集是获取信息的第一步，它从各个业务子系统中汇集数据，利用如Kafka、Storm、Flume和ETL工具进行实时或批量的数据抽取。数据保存则涉及到如何存储大量数据，本方案中采用了Hdfs、Hbase和RDBMS的组合，以支持分布式存储和海量数据管理。数据分析部分，数据仓库支持传统的在线分析处理(OLAP)和基于Spark的机器学习算法，以满足各类分析需求。最后，数据服务总线对数据资源进行统一管理和调度，对外提供数据服务。 在数据采集环节，方案详细描述了外部数据汇集和内部数据提取与加载的过程。外部数据汇集主要是从TCMS、车载子系统等外部信息源获取数据，而内部数据的提取与加载则是数据仓库不同保存层间的操作。对于外部数据，分为实时和定时两种采集方式，实时数据采集关注各类检测指标，定时数据采集则涉及日检修等非实时信息。考虑到列车指标信息采集的高频率和大数据量特性，方案选择了Flume+Kafka+Storm的架构，这种架构具备高吞吐量和灵活性，能够适应业务扩展的需求。 在数据仓库的设计和实施过程中，必须考虑到系统的可扩展性和灵活性，以应对未来可能增长的数据量和复杂性。采用这样的架构，可以有效地处理和分析来自多个源头的大量数据，为故障诊断和车辆维护提供有力支持，实现数据驱动的决策优化。