说的对
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数据架构

 

数据架构_第1张图片

HDFS：分布式数据存储组件，主要用于数据平台数据的存储，存储现有历史行为数据以及服务端数据。构建数据仓库的基础存储单元

数据聚合层：对原始数据进行有目的的清洗转合，基于数据模型以及一些基础业务场景做简单数据聚合使用。

管理平台：任务的调度，元数据的管理，任务的监控报警。

数据源：

  1. DB数据库：来自服务端的数据
  2. Flume：埋点事件数据
  3. API：各个服务接口数据
  4. Kafka：服务消息数据
  5. Kettle：数据壶，数据etl工具，将数据格式化输出
  6. dataX阿里数据同步工具，主要用于各个部门的数据同步任务

ETL任务：数据清洗，抓取，转换的过程，主要处理各个数据传上来的数据，将数据标准化输出到ODS层

数据服务层&tool：数据的高聚合层主要有以下模块，

  1. 数据仓库：全部数据的聚合位置，包括各个实时表，维度表等
  2. 数据集市：基于各个部门不同业务的数据聚合
  3. Hbase：列式数据库，用于用户画像存储
  4. ES&solr：索引服务，集群创建索引，提高数据查找效率
  5. Hive：数据仓库搭建服务，可支持sql查询，效率高

数据应用层：对数据的应用分析，主要有以下几种

  1. 数据推荐：提供数据推荐业务所需数据
  2. 数据挖掘：对现有数据进行挖掘，探索数据规律
  3. 产品分析：通过现有数据的分析，评价差评质量
  4. 数据报表系统：为各个部门提供可视化数据报表
  5. 数据监控：检测管理整个数据流程的可视化服务

数据接口：主要是为各个服务提供数据调用结构，转化为可视化界面

  1. redis；内存存储，可支持实时查询
  2. tomcat：数据展示web项目部署位置
  3. echat：数据可视化图插件，支持各种图形展示

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