大数据离线分析架构设计与实战指南

“离线分析架构全景及开发实战.pptx”涵盖了从离线分析技术架构的设计、开发必备技能的学习到实战开发的全过程，主要针对大数据分析领域的离线处理。 离线分析技术架构主要包括以下几个部分： 1. 数仓建设：数据采集层由ODS（Operational Data Store）、DM（DataMart）和DW（Data Warehouse）构成。ODS是操作数据的临时存储，用于过渡到数据仓库；DM是针对特定应用的主题数据，面向应用；DW是数据的最终存储，整合了所有ODS的数据。此外，还有共享库，用于同步计算结果至业务库。 2. 核心组件：数据采集组件如Flume用于非结构化数据（如日志）的采集，Sqoop则用于结构化数据（如MySQL）的导入。资源服务包括Zookeeper（协调服务）、Yarn（资源管理和调度）和Oozie（工作流调度）。计算引擎方面，Spark因其高效性能（内存计算比MapReduce快100倍，硬盘计算快10倍）成为主流选择。 3. 开发必备技能：熟悉SparkCore，它是Spark的基础，包含RDD定义和操作。SparkSQL允许通过HiveQL与Spark交互。此外，还需要掌握Scala语言，它是Spark的基础，同时需了解Hadoop生态系统组件，如Hdfs、Oozie和HiveSQL的使用。 4. 开发实战：开发流程通常包括数仓文件的落地检查（Flume）、数据清洗建模（Hive数仓建模）、数据分析（使用SparkSQL）和结果集导入业务库（通过Sqoop job）。任务调度则依赖于Oozie，通过其Web界面配置和计划。 整个离线分析架构旨在提供一个高效、灵活的大数据分析平台，通过合理设计和熟练运用各种工具，实现从数据采集到分析结果的全面流程。开发者需要具备对大数据生态系统的深入理解，以及在Spark、Hadoop等工具中的实践经验，以应对复杂的数据处理任务。