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下文访问:离线数仓搭建_02_服务器配置与数据生产
数据仓库( Data Warehouse ),是为企业制定决策,提供数据支持的。可以帮助企业,改进业务流程、提高产品质量等。
数据仓库的输入数据通常包括:业务数据、用户行为数据和爬虫数据等
业务数据:就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等 过程中,需要和网站后台数据库进行增删改查交互,产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。
用户行为数据:用户在使用产品过程中,通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据,并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。
爬虫数据:通常事通过技术手段获取其他公司网站的数据。
数据仓库不是数据的最终的目的地,而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的:备份,清洗,聚合,统计等
ODS:备份
DWD:清洗
DWS:按天存储
DWT:累积性存储
ADS:报表
1、用户行为数据采集平台搭建
2、业务数据采集平台搭建
3、数据仓库维度建模(核心)
4、分析,设备、会员、商品、地区、活动等电商核心主题,统计的报表指标近100个。
5、采用即席查询工具,随时进行指标分析
6、对集群性能进行监控,发生异常需要报警。
7、元数据管理
8、质量监控
9、权限管理
技术选型主要考虑因素:数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算。
数据采集传输:Flume,.Kafka,Sqoop;Logstash,DataX
数据存储:MySQL,HDFS,HBase,Redis,MongoDB
数据计算:Hive,Tez,Spark,Flink,Storm
数据查询:Presto,Kylin,Impala,Duid,ClickHouse,Doris
数据可视化:Echats,Superset,QuickBI,DataV
任务调度:Azkaban,Oozie.,DolphinScheduler,Airflow
集群监控:Zabbi这,Prometheus
元数据管理:Atlas
权限管理:Ranger,Sentry
(1)Apache:运维麻烦,组件间兼容性需要自己调研。(一般大厂使用,技术实力雄厚,有专业的运维人员)(建议使用)
(2)CDH:国内使用最多的版本,但CM不开源,今年开始收费,一个节点1万美金/年。
(3)HDP:开源,可以进行二次开发,但是没有CDH稳定,国内使用较少
2)云服务选择
(l)阿里云的EMR、MaxCompute、Data Works
(2)亚马逊云EMR
(3)腾讯云MR
(4)华为云EMR
1)物理机:
以128G内存,20核物理CPU,40线程,8THDD和2TSSD硬盘,戴尔品牌
单台报价4W出头。一般物理机寿命5年左右。
需要有专业的运维人员,平均一个月1万。电费也是不少的开销。
2)云主机:
云主机:以阿里云为例,差不多相同配置,每年5W。
很多运维工作都由阿里云完成,运维相对较轻松
3)企业选择
金融有钱公司和阿里没有直接冲突的公司选择阿里云
中小公司、为了融资上市,选择阿里云,拉倒融资后买物理机。
有长期打算,资金比较足,选释物理机。
让天下漫有推学的技
1)如何确认集群规模?(假设:每台服务器8T磁盘,128G内存)
(1)每天日活跃用户100万,每人一天平均100条:100万100条=1亿条
(2)每条日志1K左右,每天1亿条:100000000/1024/1024=约100G
(3)半年内不扩容服务器来算:100G180天=约18T
(4)保存3副本:18T3=54T
(5)预留20%30%Buf=54T0.7=77T
(6)算到这:约8T10台服务器
2)如果考虑数仓分层?数据采用压縮?需要重新再计算
在企业中通常会搭建一套生产集群和一套测试集群。生产集群运行生产任务,测试集群用于上线前代码编写和测试。
1)生产集群
(1)消耗内存的分开
(2)数据传输数据比较紧密的放在一起(Kafka 、Zookeeper)
(3)客户端尽量放在一到两台服务器上,方便外部访问
(4)有依赖关系的尽量放到同一台服务器(例如:Hive和Azkaban Executor)
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nn | nn | dn | dn | dn | dn | dn | dn | dn | dn |
rm | rm | nm | nm | nm | nm | nm | nm | ||
nm | nm | ||||||||
zk | zk | zk | |||||||
kafka | kafka | kafka | |||||||
Flume | Flume | flume | |||||||
Hbase | Hbase | Hbase | |||||||
hive | hive | ||||||||
mysql | mysql | ||||||||
spark | spark | ||||||||
Azkaban | Azkaban | ES | ES |
2)测试集群服务器规划
服务名称 | 子服务 | 服务器hadoop102 | 服务器hadoop103 | 服务器hadoop104 |
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HDFS | NameNode | √ | ||
DataNode | √ | √ | √ | |
SecondaryNameNode | √ | |||
Yarn | NodeManager | √ | √ | √ |
Resourcemanager | √ | |||
Zookeeper | Zookeeper Server | √ | √ | √ |
Flume(采集日志) | Flume | √ | √ | |
Kafka | Kafka | √ | √ | √ |
Flume(消费Kafka) | Flume | √ | ||
Hive | Hive | √ | ||
MySQL | MySQL | √ | ||
Sqoop | Sqoop | √ | ||
Presto | Coordinator | √ | ||
Worker | √ | √ | ||
Azkaban | AzkabanWebServer | √ | ||
AzkabanExecutorServer | √ | |||
Spark | √ | |||
Kylin | √ | |||
HBase | HMaster | √ | ||
HRegionServer | √ | √ | √ | |
Superset | √ | |||
Atlas | √ | |||
Solr | Jar | √ | ||
服务数总计 | 19 | 8 | 8 |
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