数据开发

数据开发的数据源

• 数据系统，一定要保存好数据源。最好有一个在线文档，把系统内各个功能用到的数据源记录下来。
  否则人员变更，数据源丢失就非常麻烦了。

OLAP

OLAP系统，(on-Line Analytic Processing)。在线分析处理 , 就是用于数据分析处理的系统。

离线数据

数据产生之后，不会立即进行清洗，而是在固定的时间进行处理，比如，在当天的凌晨统计昨天的数据。
常见的有 T-1，T-2。

定时任务

定时任务，在固定的时间周期执行任务。可以定时执行 java类代码，ETL，Hive，Shell等。

ClickHouse

ClickHouse是 OLAP系统常用的数据库。

优点：

• 列式存储，非常适合聚合计算。
  比如统计多个地区在各个时点的数量总和，
  按行存储的聚合计算，一般是设计hour、count等字段，统计时，查询条件为hour=9，对count求和。
  而列式存储，可以设计sum9，sum10等字段，需要统计时直接取 sum9字段的总和即可。

• 支持千万级别的数据存储、查询。

• 写入速度非常快

• 数据压缩空间大，减少io传输，但数据的解压缩需要消耗cpu。

• 索引是类似跳表结构，并不是mysql的b树结构，不需要满足最左原则。

缺点：

• 不支持事务
• 不支持更新。需要更新时可以添加版本号或日期字段，读最新的数据。
• 不支持高并发，官方建议qps为100
• 占用较多的CPU资源。采用了并行处理机制，即使一个查询，也会用服务器一半的CPU去执行，所以不能支持高并发场景，默认单查询也会使用CPU核数为服务器核数的一半。

Hive

数据仓库。
优点：可以存储千万级别的数据。
支持分区，比如常见的一天一个分区，查询数据时，只查对应的分区即可。
缺点：不支持数据更新。查询较慢。

详情见： https://blog.csdn.net/weixin_43740680/article/details/94963139

ETL

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
比如，将数据从mysql转换成 es。
实际运用，比如，定时任务执行ETL，从其他部门的Hive表查数据，通过ETL抽取自己需要的字段，进行转换，最后插入到自己项目的表。

数据同步

• 全量同步、增量同步。
• 数据同步时的主键冲突处理：替换原有数据、保留原有数据

实时数据

常用技术：Flink、Kafka、Es

可以用 Flink 从 Kafka拉数据，再插入到 Es (或者 ClickHouse)。

数据系统对接

数据系统之间对接字段时，切记，不要盲目从中间系统接数据。
下游的系统，最好从生成字段的最上游系统去接数据，不要从中间系统去拿这些字段。
中间系统往往会对字段进行加工，如果下游系统出现问题要排查非常困难，难以弄清到底是上游系统出问题，还是中间系统出问题。