ODS-DWD-DWS-ADS
数据仓库的分层设计（ODS-DWD-DWS-ADS）是一种常见的架构设计方法，通过将数据分层存储和处理，来提高数据的质量、管理和查询性能。以下是对每一层的详细描述：
ODS（Operational Data Store，操作数据存储）
功能：
- ODS是最原始的数据存储层，用于保存从各种源系统实时或准实时获取的原始数据。
- 数据在ODS中是未经处理或仅进行简单清洗的数据，保留了数据的完整性和细节。
特点：
- 数据实时或准实时地加载。
- 数据格式与源系统一致。
- 数据保留时间较短，主要用于实时分析和临时查询。
DWD（Data Warehouse Detail，明细数据层）
功能：
- DWD层对ODS层的数据进行初步处理和清洗，形成标准化的、细粒度的明细数据。
- 该层的数据具有一定的一致性和完整性。
特点：
- 进行数据清洗、转换和初步的聚合。
- 保留数据的细节和完整性，适用于细粒度的分析和查询。
- 数据存储时间较长，通常为几个月到几年。
DWS（Data Warehouse Service，服务数据层）
功能：
- DWS层对DWD层的数据进行进一步的加工和聚合，生成面向主题的中间数据。
- 该层的数据通常用于多维分析和报表。
特点：
- 数据经过进一步清洗、聚合和转换，适用于多维分析（OLAP）。
- 提供给业务人员用于决策支持和业务分析。
- 数据存储时间较长，通常为几年。
ADS（Application Data Store，应用数据层）
功能：
- ADS层是数据仓库的最顶层，主要用于支持具体的应用和业务需求。
- 该层的数据经过高度聚合和摘要，提供给最终用户进行直接查询和分析。
特点：
- 数据高度聚合，支持快速查询和报表生成。
- 面向具体应用和业务需求设计，提供给BI工具和终端用户。
- 数据存储时间可根据应用需求灵活设置。
分层设计的优势
- 数据治理 通过分层处理数据，可以更好地管理数据质量，确保数据的一致性和准确性。
- 性能优化 分层设计将数据处理和存储职责分离，提高了数据仓库的查询性能和扩展性。
- 灵活性 不同层的数据可以满足不同类型的查询和分析需求，提供了更大的灵活性。
- 可维护性 分层设计使得数据处理流程更加清晰和可维护，有助于数据仓库的长期管理和优化。
通过这种分层设计，数据仓库能够有效地处理和存储大量数据，同时为各种分析和业务需求提供支持。
涉及到的技术栈
在数据仓库的分层设计（ODS-DWD-DWS-ADS）中，各层可以使用不同的技术栈来实现。以下是每一层常用的技术栈：
ODS（Operational Data Store，操作数据存储）
涉及技术栈：
- 数据源 各种业务系统，如ERP、CRM、销售系统等。
- 数据采集工具
ETL工具：Apache NiFi、Talend、Informatica、Pentaho
CDC（Change Data Capture）工具：Debezium、Oracle GoldenGate
数据同步工具：Apache Sqoop、Apache Flume
- 数据库
关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle
NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra
DWD（Data Warehouse Detail，明细数据层）
涉及技术栈：
- ETL工具 Apache NiFi、Apache Airflow、Talend、Informatica、Pentaho
- 数据处理框架
批处理：Apache Spark、Apache Flink、Apache Hadoop（MapReduce）
流处理：Apache Kafka Streams、Apache Flink、Apache Storm
- 数据存储
分布式文件系统：Hadoop HDFS
列式存储：Apache Parquet、Apache ORC
数据湖：Apache Hudi、Delta Lake
DWS（Data Warehouse Service，服务数据层）
涉及技术栈：
- ETL工具 Apache Airflow、Apache NiFi、Talend
- 数据处理框架
批处理：Apache Spark、Apache Hive
流处理：Apache Flink、Apache Storm
- 数据存储
分布式数据仓库：Apache Hive、Apache HBase、Google BigQuery、Amazon Redshift
列式存储：Apache Parquet、Apache ORC
数据湖：Delta Lake、Apache Iceberg
OLAP引擎 Apache Kylin、Druid、ClickHouse、Presto
ADS（Application Data Store，应用数据层）
涉及技术栈：
- ETL工具 Apache Airflow、Talend、Informatica
- 数据处理框架
批处理：Apache Spark、Apache Hive
流处理：Apache Flink、Apache Kafka Streams
- 数据存储
数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle
数据仓库：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake
BI工具 Tableau、Power BI、Looker、QlikView、Domo
其他辅助技术
- 数据治理与质量 Apache Atlas、Apache Griffin、Talend Data Quality
- 数据编排与调度 Apache Airflow、Apache Oozie、Prefect
- 数据可视化 Tableau、Power BI、Looker、Grafana
- 数据安全与访问控制 Apache Ranger、Apache Sentry
通过使用这些技术栈，可以有效地实现数据仓库的各个层次，从而满足不同层次的需求和应用场景。
构建ODS-DWD-DWS-ADS的步骤
构建ODS-DWD-DWS-ADS数据仓库的过程可以分为几个步骤，每一步都需要特定的技术和方法来实现数据的采集、清洗、转换、存储和分析。以下是构建这一架构的详细步骤：
构建ODS（Operational Data Store，操作数据存储）
步骤：
数据源识别
确定需要集成的数据源（如ERP、CRM、销售系统等）。
数据采集
- 使用ETL工具（如Apache NiFi、Talend、Informatica）或CDC工具（如Debezium、Oracle GoldenGate）从数据源中采集数据。
- 配置数据采集任务，确保实时或准实时地获取数据。
数据存储
- 将采集到的原始数据存储在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）中。
数据监控与管理
- 设置数据质量监控和异常处理机制，确保数据的完整性和准确性。
构建DWD（Data Warehouse Detail，明细数据层）
步骤：
数据清洗
- 使用ETL工具（如Apache NiFi、Apache Airflow、Talend）对ODS中的数据进行清洗，处理缺失值、重复值和错误数据。
数据转换
- 对清洗后的数据进行标准化和格式转换，确保数据的一致性。
数据存储
- 将处理后的细粒度数据存储在分布式文件系统（如Hadoop HDFS）或列式存储格式（如Apache Parquet、Apache ORC）中。
数据加载
- 配置数据加载任务，定期将ODS数据加载到DWD层。
构建DWS（Data Warehouse Service，服务数据层）
步骤：
数据聚合
- 使用批处理框架（如Apache Spark、Apache Hive）或流处理框架（如Apache Flink、Apache Storm）对DWD层的数据进行聚合和转换。
数据建模
- 基于业务需求和分析目标，进行数据建模和多维数据集的创建。
数据存储
- 将聚合后的数据存储在分布式数据仓库（如Apache Hive、Apache HBase）或数据湖（如Delta Lake、Apache Iceberg）中。
OLAP配置
- 配置OLAP引擎（如Apache Kylin、Druid、ClickHouse），支持多维分析和快速查询。
构建ADS（Application Data Store，应用数据层）
步骤：
数据摘要和汇总
- 使用数据处理框架（如Apache Spark、Apache Hive）对DWS层的数据进行进一步的聚合和摘要。
数据定制
- 根据具体的业务需求和应用场景，对数据进行定制化处理。
数据存储
- 将处理后的数据存储在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）中。
BI工具集成
- 配置BI工具（如Tableau、Power BI、Looker），实现数据的可视化展示和自助分析。
用户访问控制
- 设置数据访问权限，确保数据的安全性和合规性。
辅助步骤
数据治理与质量
- 使用数据治理工具（如Apache Atlas）和数据质量管理工具（如Apache Griffin）确保数据的完整性、一致性和准确性。
数据编排与调度
- 使用数据编排和调度工具（如Apache Airflow、Apache Oozie）管理和调度ETL任务，确保数据处理流程的自动化和可监控性。
数据安全与合规
- 实施数据安全措施（如Apache Ranger、Apache Sentry），确保数据访问的安全性和合规性。
通过这些步骤，可以系统化地构建ODS-DWD-DWS-ADS数据仓库架构，满足企业对数据采集、存储、处理和分析的需求。
ODS-DWD-DWS-ADS最小化部署方案
要构建一个最小化的ODS-DWD-DWS-ADS数据仓库架构，可以选择使用一些开源工具和框架来实现。以下是一个简单的部署方案，包括各个层次的最小化配置和实现步骤：
环境准备
服务器
至少需要一台服务器（可以是物理机或虚拟机），建议配置较高的CPU和内存。
操作系统
Linux（如Ubuntu或CentOS）或Windows。
最小化技术栈选择
- ETL工具 Apache NiFi
- 数据处理框架 Apache Spark
- 数据存储 MySQL、Apache Hive
- BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop（用于数据可视化）
ODS（Operational Data Store，操作数据存储）
技术栈：
- 数据源 模拟数据源（如CSV文件、简单的Web API）
- 数据采集工具 Apache NiFi
- 数据库 MySQL
步骤：
安装MySQL
sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server配置MySQL，并创建一个数据库用于存储ODS数据。
安装Apache NiFi
wget https://archive.apache.org/dist/nifi/1.13.2/nifi-1.13.2-bin.tar.gz
tar -xzf nifi-1.13.2-bin.tar.gz
cd nifi-1.13.2
./bin/nifi.sh start在浏览器中打开NiFi Web UI（默认端口8080），配置数据采集流程，将数据从模拟数据源导入MySQL。
DWD（Data Warehouse Detail，明细数据层）
技术栈：
- 数据处理框架 Apache Spark
- 数据存储 Apache Hive
步骤：
安装Apache Spark
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz安装Apache Hive
wget https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -xzf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
cd apache-hive-3.1.2-bin
bin/schematool -dbType mysql -initSchema数据清洗与转换
编写Spark作业（使用PySpark或Scala），从MySQL中读取数据，对数据进行清洗和转换，将处理后的数据写入Hive。
DWS（Data Warehouse Service，服务数据层）
技术栈：
- 数据处理框架 Apache Spark
- 数据存储 Apache Hive
步骤：
数据聚合与建模
编写Spark作业，对Hive中的DWD数据进行聚合和转换，生成面向主题的中间数据表。
ADS（Application Data Store，应用数据层）
技术栈：
- 数据存储 MySQL
- BI工具 Tableau Public或Power BI Desktop
步骤：
数据摘要和汇总
编写Spark作业，对DWS中的数据进行进一步的聚合和摘要，将结果写入MySQL。
安装BI工具
- 下载并安装Tableau Public或Power BI Desktop。
- 配置数据源连接到MySQL，创建可视化报表和仪表盘。
辅助步骤
数据编排与调度
- 调度工具 使用简单的cron作业调度ETL任务。
crontab -e- 添加cron任务调度Spark作业和NiFi数据采集任务。
数据监控与管理
- 在Apache NiFi中配置数据监控和警报机制，确保数据采集流程的稳定性。
总结
这个最小化部署方案使用了较少的工具和框架，但仍然涵盖了ODS-DWD-DWS-ADS数据仓库架构的基本功能。通过这种方式，我们可以快速构建一个简单的数据仓库，并根据需求逐步扩展和优化。
