大数据-数据仓库-实时数仓架构分析

分层	全称	译名	说明	生成计算工具	存储媒介	压缩	列式存储	分区
ODS	Operation Data Store	原始层	原始数据	FlinkCDC	Kafka	✅	❌	✅
DIM	Dimension	维度层	合并维度表	Flink	HBase	✅	✅	✅
DWD	Data Warehouse Detail	明细层	数据处理、维度建模	Flink	Kafka	✅	✅	✅
DWM	Data Warehouse Middle	中间层	聚合	Flink	Kafka	✅	✅	✅
DWS	Data Warehouse Service	服务层	去主键聚合，得到原子指标	Flink	Clickhouse	✅	✅	✅
DWT	Data Warehouse Topic	主题层	存放主题对象的累积行为			✅	✅	✅
ADS	Application Data Store	应用层	具体业务指标	Clickhouse	可视化展示、用户画像、推荐系统、机器学习	❌	❌	❌

库名：业务大类
表名：分层名_业务细类
临时表：temp_表名
备份表：bak_表名
视图：view_表名（场景：不共享的维度表、即席查询）

分层	命名规范	说明	例
ODS	ods+源类型+源表名+full/i	full：全量同步 i：增量同步	ods_postgresql_sku_full ods_mysql_order_detail_i ods_frontend_log
DIM	dim+维度+full/zip	full：全量表 zip：拉链表日期维度表没有后缀	dim_sku_full dim_user_zip dim_date
DWD	dwd+事实+full/i	full：全量事实 i：增量事实
DWS	dws+原子指标	时间粒度有1d、1h… 1d：按1天 1h：按1小时	dws_page_visitor_1d
DWT			dwt_消费者画像
ADS	ads+衍生指标/派生指标

离线数仓：事实表，维度表，都放Hive
实时数仓：原始数据放 Kafka，维度数据放 HBase，Phoenix

离线计算：就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是 Hadoop 的 MapReduce 方式；
一般是根据前一日的数据生成报表，虽然统计指标、报表繁多，但是对时效性不敏感。从技术操作的角度，这部分属于批处理的操作。即根据确定范围的数据一次性计算。
实时计算：输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量级相对较小。强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。
主要侧重于对当日数据的实时监控，通常业务逻辑相对离线需求简单一下，统计指标也少一些，但是更注重数据的时效性，以及用户的交互性。从技术操作的角度，这部分属于流处理的操作。根据数据源源不断地到达进行实时的运算。
即席查询：需求的临时性，小李，把两星期的数据拉给我看下（只在这个时刻需要）
Presto: 当场计算（基于内存速度快）
Kylin:预计算（提前算好），多维分析（Hive With Cube)

Sqoop 导入数据方式:

增量： where 1=1、
全量： where 创建时间=当天、
新增及变化：where 创建时间=当天 or 操作时间=当天、
特殊（只导入一次）
Flume:
tailDirSource
优点：断点续传，监控多目录多文件
缺点：当文件更名之后，重新读取该文件造成数据重复
注意：1. 要使用不更名的打印日志框架（logback)--一般logback 也会设置成更名的，每天一个日志文件，文件名带上日期，如果写死文件名，更名后可能会丢数据
2.修改源码，让TailDirSource判断文件时，只看 iNode 值
KafkaChannel
优点：将数据导入Kafka，省了一层Sink
Kafka：生产者、消费者
用法：1. Source-KafkaChannel-Sink
2. Source-KafkaChannel
3. KafkaChannel-Sink

逻辑线：数据流、监控、优化、配置。

Kafka

Producer:ACK、拦截器、序列化器、分区器、发送流程、事务、幂等性，分区规则-->有指定分区发到指定分区，没有根据Key进行hash,都没有进行轮询（粘性）
Broker: Topic 副本-> 高可用 ISR LEO、HW ；分区：高并发、负载均衡（防止热点）
Consumer：分区分配规则 offset 保存（默认：_consumer_offsets 主题、其它：手动维护Offerset(MySQL)带事务，精准一次消费