互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，業(yè)務(wù)時效性要求也很高，甚至很多是要求實(shí)時的。另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非常快，不可能像傳統(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉庫，一勞永逸，它要求新的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉庫中來，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫中下線。本文主要從目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)的采集，存儲，同步以及任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控方面闡述了大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的相關(guān)技術(shù)，還專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)做了詳細(xì)的介紹。如下圖就是數(shù)據(jù)倉庫的邏輯分層架構(gòu)：
數(shù)據(jù)源，顧名思義就是數(shù)據(jù)的來源，互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)來源隨著公司的規(guī)模擴(kuò)張而呈遞增趨勢，同時自不同的業(yè)務(wù)源，比如埋點(diǎn)采集，客戶上報等。數(shù)據(jù)倉庫源頭系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表通常會原封不動地存儲一份，這稱為ODS（Operation Data Store）層, ODS層也經(jīng)常會被稱為準(zhǔn)備區(qū)（Staging area）,它們是后續(xù)數(shù)據(jù)倉庫層（即基于Kimball維度建模生成的事實(shí)表和維度表層，以及基于這些事實(shí)表和明細(xì)表加工的匯總層數(shù)據(jù)）加工數(shù)據(jù)的來源，同時ODS層也存儲著歷史的增量數(shù)據(jù)或全量數(shù)據(jù)。據(jù)倉庫明細(xì)層（Data Warehouse Detail ， DWD）和數(shù)據(jù)倉庫匯總層（Data Warehouse Summary, DWS）是數(shù)據(jù)倉庫的主題內(nèi)容。DWD和DWS層的數(shù)據(jù)是ODS層經(jīng)過ETL清洗、轉(zhuǎn)換、加載生成的，而且它們通常都是基于Kimball的維度建模理論來構(gòu)建的，并通過一致性維度和數(shù)據(jù)總線來保證各個子主題的維度一致性。應(yīng)用層匯總層主要是將DWD和DWS的明細(xì)數(shù)據(jù)在hadoop平臺進(jìn)行匯總，然后將產(chǎn)生的結(jié)果同步到DWS數(shù)據(jù)庫，提供給各個應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集的任務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲到數(shù)據(jù)存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。比較常見的就是用戶行為數(shù)據(jù)的采集。先做sdk埋點(diǎn)，通過kafka實(shí)時采集到用戶的訪問數(shù)據(jù)，再用spark做簡單的清洗，存入hdfs作為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源之一。隨著公司的規(guī)模不斷擴(kuò)張，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也越來越到，像一些大公司每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量都在PB級別，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足存儲要求，目前hdfs是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺最完美的數(shù)據(jù)存儲解決方案。在離線計算方面，也就是對實(shí)時性要求不高的部分，Hive還是首當(dāng)其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC/PARQUET文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計分析遠(yuǎn)遠(yuǎn)比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；而在實(shí)時計算方面，flink是最優(yōu)的選擇，不過目前僅支持java跟scala開發(fā)。數(shù)據(jù)同步是指不同數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)之間要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，比如在hdfs上，大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用因?yàn)樾实脑虿豢梢灾苯訌腍DFS上獲取數(shù)據(jù)，因此需要將hdfs上匯總后的數(shù)據(jù)同步至其他的存儲系統(tǒng)，比如mysql。Sqoop可以做到這一點(diǎn)，但是Sqoop太過繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機(jī)器都能訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫。阿里開源的dataX是一個很好的解決方案。維度建模(dimensional modeling)是專門用于分析型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市建模的方法。這里牽扯到兩個基本的名詞：維度，事實(shí)。維度是維度建模的基礎(chǔ)和靈魂，在維度建模中，將度量成為事實(shí)，將環(huán)境描述為維度，維度是用于分析事實(shí)所需的多樣環(huán)境。例如，在分析交易過程中，可以通過買家、賣家、商品和時間等維度描述交易發(fā)生的環(huán)境。事實(shí)表作為數(shù)據(jù)倉庫維度建模的核心，緊緊圍繞著業(yè)務(wù)過程來設(shè)計，通過獲取描述業(yè)務(wù)過程的度量來表達(dá)業(yè)務(wù)過程，包含了引用的維度和與業(yè)務(wù)過程有關(guān)的度量。事實(shí)表中一條記錄所表達(dá)的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)被稱之為粒度。通常粒度可以通過兩種方式來表述：一種是維度屬性組合所表示的細(xì)節(jié)程度；一種是所表示的具體業(yè)務(wù)含義。維度建模涉及到的專業(yè)術(shù)語主要有以下幾個：指面向業(yè)務(wù)分析，將業(yè)務(wù)過程活動維度進(jìn)行抽象的集合。其中，業(yè)務(wù)過程可以概括為一個個不可分割的行為事件，在業(yè)務(wù)過程里可以定義指標(biāo)；維度是指度量的環(huán)境，如買家下單事件，買件是維度。為保障整個體系的生命力，數(shù)據(jù)域是需要抽象提煉并且長期維護(hù)更新的，但不輕易變動。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)域時，既要能涵蓋所有業(yè)務(wù)需求，又能在新業(yè)務(wù)進(jìn)入時無影響的包含已有的數(shù)據(jù)還要擴(kuò)展新的數(shù)據(jù)域。指企業(yè)活動事件，如下單、支付、退款都是業(yè)務(wù)過程。業(yè)務(wù)過程是一個不可分割的行為事件。用來明確數(shù)據(jù)統(tǒng)計的時間周期或者時間點(diǎn)，如自然月、最近30天，自然周等。是對抽象詞的一種抽象劃分。修飾類型從屬某個數(shù)據(jù)域，如日志域的訪問終端涵蓋無線端，PC端等修飾詞。指除了統(tǒng)計維度以外指標(biāo)的業(yè)務(wù)場景限定抽象。修飾詞隸屬于某一個修飾類型。基于某一業(yè)務(wù)事件行為下的度量，是業(yè)務(wù)定義中不可再分割的指標(biāo)，具有明確的業(yè)務(wù)含義名詞，如支付金額。維度屬性隸屬于某一個維度，如地理維度里面的國家名稱，國家id，省份名稱等。派生指標(biāo)=一個原子指標(biāo)+多個修飾詞+時間周期，可以理解為對原子指標(biāo)業(yè)務(wù)統(tǒng)計范圍的圈定。如原子指標(biāo)：支付金額，最近一天海外買家支付金額為派生指標(biāo)（最近一天為時間周期，海外為修飾詞，買家為維度）。鉆取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鉆?。╮oll up）和向下鉆?。╠rill down）。向上鉆取是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)，或者減少維數(shù)；是指自動生成匯總行的分析方法。通過向?qū)У姆绞剑脩艨梢远x分析因素的匯總行，例如對于各地區(qū)各年度的銷售情況，可以生成地區(qū)與年度的合計行，也可以生成地區(qū)或者年度的合計行。而向下鉆取則相反，它從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察或增加新維。例如，用戶分析“各地區(qū)、城市的銷售情況”時，可以對某一個城市的銷售額細(xì)分為各個年度的銷售額，對某一年度的銷售額，可以繼續(xù)細(xì)分為各個季度的銷售額。通過鉆取的功能，使用戶對數(shù)據(jù)能更深入了解，更容易發(fā)現(xiàn)問題，做出正確的決策。星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式，下圖展示了使用星形模式進(jìn)行維度建模的關(guān)系結(jié)構(gòu)：
可以看出，星形模式的維度建模由一個事實(shí)表和一組維表成，且具有以下特點(diǎn)：
- a. 維表只和事實(shí)表關(guān)聯(lián)，維表之間沒有關(guān)聯(lián)
- b. 每個維表的主碼為單列，且該主碼放置在事實(shí)表中，作為兩邊連接的外碼
- c. 以事實(shí)表為核心，維表圍繞核心呈星形分布
雪花模式(Snowflake Schema)是對星形模式的擴(kuò)展，每個維表可繼續(xù)向外連接多個子維表。下圖為使用雪花模式進(jìn)行維度建模的關(guān)系結(jié)構(gòu)：
星形模式中的維表相對雪花模式來說要大，而且不滿足規(guī)范化設(shè)計。雪花模型相當(dāng)于將星形模式的大維表拆分成小維表，滿足了規(guī)范化設(shè)計。然而這種模式在實(shí)際應(yīng)用中很少見，因?yàn)檫@樣做會導(dǎo)致開發(fā)難度增大，而數(shù)據(jù)冗余問題在數(shù)據(jù)倉庫里并不嚴(yán)重。
星座模式(Fact Constellations Schema)也是星形模式的擴(kuò)展?；谶@種思想就有了星座模式：
前面介紹的兩種維度建模方法都是多維表對應(yīng)單事實(shí)表，但在很多時候維度空間內(nèi)的事實(shí)表不止一個，而一個維表也可能被多個事實(shí)表用到。在業(yè)務(wù)發(fā)展后期，絕大部分維度建模都采用的是星座模式。
歸納一下，星形模式/雪花模式/星座模式的關(guān)系如下圖所示：
雪花模式是將星型模式的維表進(jìn)一步劃分，使各維表均滿足規(guī)范化設(shè)計。而星座模式則是允許星形模式中出現(xiàn)多個事實(shí)表。
維度表設(shè)計
維度的設(shè)計過程就是確定維度屬性的過程，如何生成維度屬性，以及所生成維度屬性的優(yōu)劣，決定了維度使用的方便性，成為數(shù)據(jù)倉庫易用性的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)倉庫的能力直接與維度屬性的質(zhì)量和深度成正比。
下面以商品維度為例對維度設(shè)計放發(fā)進(jìn)行詳細(xì)說明：
- 第一步：選擇維度或者新建維度。作為維度建模的核心，在企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫中，必須保證維度的唯一性。以商品維度為例，有且只有一個維度定義。
- 第二步：確定主維表。此處的主維表一般是ODS表，直接與業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步。
- 第三步：確定相關(guān)維表。數(shù)據(jù)倉庫是業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者同一業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表之間存在關(guān)聯(lián)性，根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的梳理，確定哪些表和主維表存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。以商品維度為例，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的梳理，可以得到商品與類目、sku、買家、賣家、店鋪等維度存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
- 第四步：確定維度屬性。本步驟主要包括兩個階段，其中一個階段是從主維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性；第二個階段是從相關(guān)維表中選擇維度屬性或者生成新的維度屬性。以商品維度為例，從主維表和類目、sku、賣家、店鋪等相關(guān)維表中選擇維度屬性或者生成新的維度屬性。
- c、 區(qū)分?jǐn)?shù)值型屬性和事實(shí)
如下圖是規(guī)范化的商品維度表現(xiàn)形式：
注意：采用雪花模式，用戶在統(tǒng)計分析的過程中需要大量的關(guān)聯(lián)操作，使用復(fù)雜度高，同時查詢性能很差，如果數(shù)據(jù)量巨大，那就更差了；因此需要將維度的屬性層次合并到單個維度中，該操作稱之為反規(guī)范化，采用反規(guī)范化處理，方便，易用且性能好。對于商品維度，如果采用反規(guī)范化，將表現(xiàn)為下圖所示的形式：
采用雪花模式，除了可以節(jié)約一部分存儲之外，對于OLAP系統(tǒng)來說沒有其他的效用。而現(xiàn)階段存儲的成本非常低。出于易用性和性能的考慮，維表一般設(shè)計成不規(guī)范化的。在實(shí)際應(yīng)用中，幾乎總是使用維表的空間來換取簡明性和查詢性能。
數(shù)據(jù)倉庫的特征之一就是反應(yīng)歷史變化，所以如何處理維度的變化是設(shè)計的工作之一。緩慢變化維的提出是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中，維度的屬性不是靜態(tài)的，它會隨著時間的流逝緩慢的變化，與數(shù)據(jù)增長較快的事實(shí)表相比，維度變化相對緩慢。（1）第一種方式：重寫維度值。采用此種方式，不保留歷史數(shù)據(jù)（簡單來說就是更新相關(guān)的維度字段）。比如商品所屬類目與2019年5月20日由類目1變成類目2，采用第一種處理方式，變化記錄的前后如下圖所示：
（2）第二種方式：插入新的維度行。采用此種方式，保留歷史數(shù)據(jù)，維度值變化前后的事實(shí)和過去的維度關(guān)聯(lián)，緯度值變化前后的事實(shí)和當(dāng)前的維度值關(guān)聯(lián)。同上面的例子采用第二種方式，變化后的記錄如下圖所示：
（3）第三種方式：添加維度列。采用第二種方式不能將變化前后記錄的事實(shí)歸一為變化前的維度或者歸一為變化后的維度。比如根據(jù)業(yè)務(wù)需求，需要將5月份的交易金額全部統(tǒng)計到類目2上，采用第二種方式無法實(shí)現(xiàn)。針對此問題，采用第三種處理方式，保留歷史數(shù)據(jù)，可以使用任何一個屬性列。同上面的例子，采用第三種方式，變化前后的數(shù)據(jù)記錄如下：
對于采用哪種方式解決緩慢變化維，只能根據(jù)業(yè)務(wù)需求去選擇。
事實(shí)表作為數(shù)據(jù)倉庫維度建模的核心，緊緊圍繞著業(yè)務(wù)過程來設(shè)計，通過獲取描述業(yè)務(wù)過程的度量來表達(dá)業(yè)務(wù)過程，包含了引用的維度和業(yè)務(wù)過程有關(guān)的度量。相對維表來說，事實(shí)表要細(xì)長的多，行的增加速度也比維表快很多。事實(shí)表分為三種類型：事務(wù)事實(shí)表，周期快照事實(shí)表，累計快照事實(shí)表。用來描述業(yè)務(wù)過程，跟蹤時間或者空間上某點(diǎn)的度量事件，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，也成為“原子事實(shí)表”。以具有規(guī)律的，可預(yù)見的時間間隔記錄事實(shí)如每天、每月、每年等。用來表述開始和結(jié)束之間的關(guān)鍵步驟事件，覆蓋整個生命周期，通常具有多個時間字段來記錄關(guān)鍵時間點(diǎn)，當(dāng)過程隨著時間變化時，記錄也會跟著修改。本文主要討論事務(wù)事實(shí)表，以下介紹事實(shí)表的設(shè)計原則和設(shè)計方法：- a、 盡可能包括所有業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實(shí)
- b、 只選擇與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實(shí)
- e、 在同一個事實(shí)表中不可以有多重不同粒度的事實(shí)
事務(wù)事實(shí)表的基本設(shè)計方法
任何類型的事件都可以被理解成一種事務(wù)。比如交易過程中的創(chuàng)建訂單，買家付款，物流中的發(fā)貨，簽收，付款等。事務(wù)事實(shí)表針對這些過程創(chuàng)建的一種事實(shí)表。下面店鋪交易事務(wù)為例，闡述事務(wù)事實(shí)表的一般設(shè)計過程。交易的過程分為：創(chuàng)建訂單、買家付款、賣家發(fā)貨、買家確認(rèn)收貨，即下單、支付、發(fā)貨和成功完結(jié)四個業(yè)務(wù)過程。Kimball維度建模理論認(rèn)為，為了便于進(jìn)行獨(dú)立的分析研究，應(yīng)該為每一個業(yè)務(wù)過程建立一個事實(shí)表。
業(yè)務(wù)過程選定之后，就要對每個業(yè)務(wù)過程確定一個粒度，即確定事實(shí)表每一行所表達(dá)的細(xì)節(jié)層次。需要為四個業(yè)務(wù)過程確定粒度，其中下單、支付和成功完結(jié)選擇交易子訂單粒度，即每個子訂單為事實(shí)表的一行，買家收貨的粒度為物流單。選定好業(yè)務(wù)過程并且確定粒度后，就可以確定維度信息了。在店鋪交易事實(shí)表設(shè)計過程中，按照經(jīng)常用于統(tǒng)計分析的場景，確定維度包含：買家、賣家、商品、商品類目、發(fā)貨地區(qū)、收貨地址、父訂單維度以及雜項維度。作為過程度量的核心，事實(shí)表應(yīng)該包含與其描述過程有關(guān)的所有事實(shí)。以店鋪交易事實(shí)表為例，選定三個業(yè)務(wù)過程:下單、支付、成功完結(jié)，不同的業(yè)務(wù)過程有不同的事實(shí)。比如在下單業(yè)務(wù)過程中，需要包含下單金額、下單數(shù)量、下單分?jǐn)偨痤~；經(jīng)過以上四步店鋪交易事務(wù)事實(shí)表已成型，如下圖所示：
在確定維度時，包含了買賣家維度，商品維度，類目維度，收發(fā)貨等。Kimball維度建模理論建議在事實(shí)表中只保留這個維度表的外鍵，但是在實(shí)際的應(yīng)用中，可以將店鋪名稱、商品類型、商品屬性、類目屬性冗余到事實(shí)表中，提高對事實(shí)表的過濾查詢，減少表之間的關(guān)聯(lián)次數(shù)，加快查詢速度，該操作稱之為退化維。
經(jīng)過以上的操作，基本完成了店鋪交易事務(wù)事實(shí)表的設(shè)計工作。元數(shù)據(jù)通常定義為“描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”,在數(shù)據(jù)倉庫中是定義和描述DW/BI系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，操作和內(nèi)容的所有信息。元數(shù)據(jù)貫穿了數(shù)據(jù)倉庫的整個生命周期，使用元數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)，使數(shù)據(jù)倉庫自動化，可視化。按照不同的用途將元數(shù)據(jù)分為兩類：技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。
技術(shù)元數(shù)據(jù)指描述系統(tǒng)中技術(shù)細(xì)節(jié)相關(guān)的概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，包括對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方面的描述，以及數(shù)據(jù)倉庫、ETL、前端展現(xiàn)等技術(shù)細(xì)節(jié)方面的信息。常見的技術(shù)元數(shù)據(jù)有：
1、分布式計算存儲元數(shù)據(jù)，如表、列、分區(qū)等信息。記錄表的表名、分區(qū)信息、責(zé)任人信息、文件大小、表類型、生命周期、列的字段、字段類型、字段備注等。
2、分布式計算系統(tǒng)運(yùn)行元數(shù)據(jù)，集群上所有任務(wù)的運(yùn)行信息；類似hive的運(yùn)行日志，包括作業(yè)類型、實(shí)例名稱、輸入輸出、運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行時間等。
3、調(diào)度任務(wù)中的調(diào)度信息，包括輸入輸出字段、依賴類型、依賴關(guān)系等。
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量跟運(yùn)維相關(guān)元數(shù)據(jù)，如任務(wù)監(jiān)控、運(yùn)維報警、數(shù)據(jù)質(zhì)量、故障等。
業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)指從業(yè)務(wù)角度描述業(yè)務(wù)領(lǐng)域相關(guān)的概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)術(shù)語和業(yè)務(wù)規(guī)則等信息。常用的技術(shù)元數(shù)據(jù)有：
如維度和屬性、業(yè)務(wù)過程、指標(biāo)等規(guī)范化定義，用于更好的管理和使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)報表、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等配置和運(yùn)行元數(shù)據(jù)。08 任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控在數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)清洗任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等。這些任務(wù)除了定時調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系。比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開始；這就需要一個非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉庫的中樞，負(fù)責(zé)調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運(yùn)行。目前有能力的公司都是自己開發(fā)調(diào)度工具，如中國平安（linkdu），銀行行業(yè)用的較多是Control-M，一些互聯(lián)網(wǎng)公司可能會選擇airflow作為自己的調(diào)度工具。具體采用哪種工具，請根據(jù)自己公司的本身現(xiàn)狀去做定奪。數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個綜合性技術(shù)，而且當(dāng)企業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜的時候，這部分工作更是需要專門團(tuán)隊與業(yè)務(wù)方共同合作來完成。因此一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)倉庫建模團(tuán)隊既要有堅實(shí)的數(shù)據(jù)倉庫建模技術(shù)，還要有對現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)清晰、透徹的理解。另外，架構(gòu)并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。
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