【迭代式开发】v1架构设计文档——大数据开发实战项目（三）

前言

如果你从本文中学习到丝毫知识，那么请您点点关注、点赞、评论和收藏
大家好，我是爱做梦的鱼，我是东北大学大数据实验班大三的小菜鸡，非常渴望优秀，羡慕优秀的人。从5月25号我们开始了为期两个月的实习，我们需要做一个大型大数据项目，一个项目由三个学生+一个企业的项目经理完成。请大家持续关注我的专栏，我会每天更新。
专栏：大数据案例实战——大三春招大数据开发
专栏：Spark官方文档解读【Spark2.4.5中英双语】
博客地址：子浩的博客https://blog.csdn.net/weixin_43124279

欢迎大家关注微信公众号【程序猿干货铺】
一群热爱技术并且向往优秀的程序猿同学，不喜欢水文，不喜欢贩卖焦虑，只喜欢谈技术，分享的都是技术干货。Talk is cheap. Show me the code

一、背景

现在随着互联网的发展，好多公司的主营业务在线上(app/网站)（外卖公司、各类 app，比如：下厨房；头条；安居客；内涵段子；斗鱼；每日优鲜>、页游、唯品会、拼多多、当当、苏宁 易购、国美在线、网易严选、携程、中华会计网校、多易教育、小象学院、慕课网、尚德教育、有钱花、上哪借 ……）
这类公司，都需要针对用户的线上访问行为、消费行为、业务操作行为进行统计分析，数据挖掘！以支撑公司的业务运营、精准画像营销、个性化推荐等，来提高业务转化率，改善公司运营效果！ 这些需求，都需要通过构建一个综合数据处理系统来支撑！

二、名词解释

ODS层：存放原始数据，它的作用就是备份。在我们这个第一版的系统里就是直接存放日志数据。

DWD层：对 ODS 层的数据进行数据清洗，同时对清洗后的数据生成结构与粒度相同的明细表。粒度举例：如果 ODS 层每条数据代表一小时的数据，那么 DWD 的每条数据就是一小时数据，如果 ODS 是一天的数据，DWD 就是一天的数据。 结构不太理解

DWS层：以 DWD 为基础，进行轻度聚合的表。举例：如果 DWD 的每条数据代表一小时的数据，那么 DWS 就可以是按照天来聚合的数据。

DWT层：DWS 为基础，按照主题进行汇总。举例：把上面提到的按天聚合后的数据，再按照主题统计半年以来的数据。

ADS层：以 DWS 或 DWT 为基础，为各种统计报表提供数据。统计报表就是要进行展示的表。

任务调度：任务管理就是指在具有依赖关系的多个任务里，先做哪个任务，后做哪个任务，当某个任务失败时怎么实现自动重启。

元数据管理：元数据管理就是对 hive 表中的数据进行血缘分析。作用是在表多的时候，如果某一个表出问题了，可以通过可视化的形式快速找出该表时怎么来的，从而解决问题，如果在表少的情况下则用处不太大。

三、设计目标

3.1 实现功能

实现的功能在需求文档里已经进行了详细说明，这里不再赘述。

3.2 性能指标

Ⅰ.数据精确度

严格验证每个数据的录入保证数据录入的无误，显示用户数据要和原始数据一样无差别。

Ⅱ.时间特性

在网络通常的情况下用户点击网页后5s内必须出结果

Ⅲ.适应性

网页支持主流浏览器的正常加载显示，控制可视化图表和报表显示正常。

四、系统环境

4.1 相关软件和硬件

• 软件：Hadoop、Spark、Flume、Kafka、Sqoop、Azkaban、Atlas、Echarts
• 硬件：每台节点内存 8G、CPU 6 核、磁盘 300G，集群中共三台节点

4.2 数据规模预估

？

五、系统设计

5.1 基础介绍

• 数据采集传输：Flume、Kafka、Sqoop
• 数据存储：Mysql、HDFS
• 数据计算：Spark
• 数据可视化：Echarts
• 任务调度：Azkaban
• 元数据管理：Atlas

5.2 系统架构图

5.2 和 5.3感觉是一个东西

5.3 系统流程图

六、风险评估

6.1 已知的或可预知的风险

6.2 与其他系统可能的影响

七、附件及参考资料

使用的模板：https://blog.csdn.net/cbuy888/article/details/87934916?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg