大数据-数仓学习总结与分享

学习大数据的契机

原因

在学习之前的是一直在干java开发的，但是手头上有个比较大的项目，本来是到9月底的样子就应该结束的，但后面需求变更，导致系统需要大改，之前的那批人也都走的差不多了（几个团队一起开发），所以到后面系统的整体架构的任务就交到我手上来了。
刚开始还好，慢慢改整体逻辑架构，其中从其他人代码中也学到了很多东西，可是过了一个来月的开发周期，11月的时候，也开发的差不多了，后面很多都是简单的逻辑处理，而且写得我很安逸，几乎遇不到什么问题了，这个感觉很不爽，然后优化完一些sql，写了一些异步编排接口，但是还是很安逸，尝试优化代码架构，可是优化了部分觉得很多是重复工作，于是想学习一些新的东西了；

找资料阶段

所以我开始从晚上找资料，然后是在b站上面看到尚硅谷发了很多新的视频，hive3.1.2、spark3、数仓3.0等，然后就下决心开了大数据学习，我从朋友那里借来谷粒学院的账号（这里面的视频在b站上大多数都有，只是在b站上看容易分心去看弹幕，我是喜欢开弹幕的那种），然后开始学习，从hadoop开始，大概学到一半，项目又进行迭代升级，我又又又去开发了，估计有三周左右的时间，天天加班，然后学习又停滞了，大概是快11月底的时候，我才狠下心来跟负责人说，我不想写代码了，可以做做运维，然后就交给其他人去写代码了，我只要复制指导一下就行；

学习周期

首先是根据资料文档+视频很快的过了一遍hadoop剩下的，把map、reduce那个阶段的东西学习了一下，然后就开始学习hive，关于hive-sql那里的很多东西跟sql语法很像，所以很多东西我没看，然后看了下数仓需要的技术点，发现很多东西之前都听过，所以直接开干，搞起了数仓的项目。

数仓的概念

数仓仓库（data warehouse）：是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过数据仓库的分析可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。
数据仓库并不是所有数据的存放地，而是为数据最终最终目的地做准备，这些准备包括：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等等。
其大致流程：

项目的需求及架构

需求分析

整个数仓参考尚硅谷-谷粒学院的课程设计：

 1. 用户行为的日志采集（通过设置埋点的方式）2. 业务数据采集的平台搭建（将mysql中的数据导入到hdfs）3. 数据仓库的维度建模（ods、dwd、dws、dwt、ads）4.  分析（设备、用户、地区）等电商的核心主题，需要有近100个指标支持5. 采用即席查询工具，随时进行指标分析（亚秒级、秒级的大数据量查询）6. 整个集群系统的任务调度（特定的任务不需要任务去每天重复操作）7. 集群的整体性能监控，并在异常的时候进行报警。8. 元数据管理

项目架构

一、技术选型

二、系统数据流程设计

三、系统技术版本选择

四、服务器选型

五、集群规划

数据来源

数据埋点

主流埋点方式（了解）

目前主流的埋点方式，有代码埋点（前端/后端）、可视化埋点、全埋点三种。
代码埋点是通过调用埋点 SDK 函数，在需要埋点的业务逻辑功能位置调用接口，上报埋点数据。例如，我们对页面中的某个按钮埋点后，当这个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的 OnClick 函数里面调用 SDK 提供的数据发送接口，来发送数据。
可视化埋点只需要研发人员集成采集 SDK，不需要写埋点代码，业务人员就可以通过访问分析平台的“圈选”功能，来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并对该事件进行命名。圈选完毕后，这些配置会同步到各个用户的终端上，由采集 SDK 按照圈选的配置自动进行用户行为数据的采集和发送。
全埋点是通过在产品中嵌入 SDK，前端自动采集页面上的全部用户行为事件，上报埋点数据，相当于做了一个统一的埋点。然后再通过界面配置哪些数据需要在系统里面进行分析。

埋点数据日志结构

我们的日志结构大致可分为两类，一是普通页面埋点日志，二是启动日志。
普通页面日志结构如下，每条日志包含了，当前页面的页面信息，所有事件（动作）、所有曝光信息以及错误信息。除此之外，还包含了一系列公共信息，包括设备信息，地理位置，应用信息等，即下边的 common 字段。

埋点数据上报时机
埋点数据上报时机包括两种方式。
方式一，在离开该页面时，上传在这个页面发生的所有事情（页面、事件、曝光、错误等）。优点，批处理，减少了服务器接收数据压力。缺点，不是特别及时。
方式二，每个事件、动作、错误等，产生后，立即发送。优点，响应及时。缺点，对服务器接收数据压力比较大

业务数据

一般就是数据库里面的数据

总结

上面是整个数据仓库的设计，从概念、需求、技术选型等着手考虑，完全适用于中小型企业的实际生产，接下来几篇博客会详细讲解整个数仓搭建过程；

感谢大家阅、互相学习；
感谢尚硅谷提供的学习资料；
有问题评论或者发邮箱；
gitee：很多代码仓库；
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