企业大数据平台数仓架构解析

“企业大数据平台下数仓架构.pdf”主要探讨了在大数据环境下，如何构建高效稳定的企业数据仓库架构。这份资料由阿里云-飞天一部的介然撰写，重点介绍了总体思路、模型设计、数加架构以及数据治理等方面的内容。 在大数据平台特征方面，文档强调了以下几点： 1. 强大的计算和存储能力：大数据平台需要能够处理海量数据，提供高性能的计算和大容量的存储解决方案。 2. 多样的编程接口和框架：为了适应不同的开发需求，平台需要支持多种编程语言和数据处理框架，如Hadoop、Spark、Flink等。 3. 丰富的数据采集通道：数据来源多样化，平台需具备接入各种数据源的能力，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 4. 各种安全和管理措施：确保数据的安全性和合规性，提供有效的数据管理和权限控制机制。 仓库架构设计原则主要包括： 1. 自下而上与自上而下相结合：在设计过程中既要考虑底层数据的存储和处理，也要注重上层业务需求的满足。 2. 高容错性：设计时要考虑到系统的健壮性，能容忍一定程度的错误并自动恢复。 3. 数据质量监控：在整个数据流程中，对数据质量进行持续监控，保证数据的准确性和一致性。 4. 不怕数据冗余，利用存储换易用：在某些情况下，通过冗余数据可以简化模型，提高数据应用的便捷性。 模型设计部分，文档提到了维度建模和实体关系建模两种方法： 1. 维度建模：适用于快速实施，便于事实数据的分析，常见于业务分析报表和BI场景，采用星型模型简化结构，便于理解和使用。 2. 实体关系建模：适用于处理复杂的主体数据打通，更适合深度挖掘，理论上的数据模型多为雪花模型，但在实际应用中，星型和雪花模型会结合使用。 数据分层策略通常采用三层结构： 1. 基础数据层：负责数据的原始存储，包括数据采集、结构化、清洗、归类和规范化，确保数据的质量和一致性。 2. 中间层：主要用于数据整合，打通不同来源的同一实体数据，通过适当冗余提高数据易用性。 3. 集市层：面向特定业务需求，提供定制化的数据服务，如用户关系、商品数据等，支持实时或近实时的数据应用。 流式数据作为数据体系的一部分，反映了当前对数据时效性的重视。随着实时分析和快速决策的需求增长，流式数据处理成为关键，它允许数据在生成时就被处理和消费，提升了数据的价值。 这份文档为企业构建大数据平台下的数仓架构提供了全面的指导，涵盖了从设计原则到具体实施的多个层面，旨在实现稳定、透明、丰富和可信的数据应用。