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本文作者主要從總體思路、模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理四個(gè)方面介紹了如何利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的特性，構(gòu)建更貼合大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

總體思路

隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模不斷的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)也在爆炸式地增長(zhǎng)，各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不斷地產(chǎn)生。新環(huán)境下的數(shù)據(jù)應(yīng)用呈現(xiàn)業(yè)務(wù)變化快、數(shù)據(jù)來(lái)源多、系統(tǒng)耦合多、應(yīng)用深度深等特征。那么基于這些特征，該如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)呢？我認(rèn)為應(yīng)該從穩(wěn)定、可信、豐富、透明四個(gè)關(guān)鍵詞入手。其中，穩(wěn)定要求數(shù)據(jù)的產(chǎn)出穩(wěn)定、有保障；可信意味著數(shù)據(jù)的質(zhì)量要足夠高；豐富是指數(shù)據(jù)涵蓋的業(yè)務(wù)面要足夠豐富；透明要求數(shù)據(jù)構(gòu)成流程體系是透明，讓用戶放心使用。

我們之所以選擇基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是由大數(shù)據(jù)平臺(tái)豐富的特征決定的：

強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，使得更扁平化的數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)成為可能，簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程
多樣的編程接口和框架，豐富了數(shù)據(jù)加工的手段
豐富的數(shù)據(jù)采集通道，能夠?qū)崿F(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集
各種安全和管理措施，保障了平臺(tái)的可用性

倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)原則包括四點(diǎn)：

第一自下而上結(jié)合自上而下的方式，保障數(shù)據(jù)搜集的全面性；

第二高容錯(cuò)性，隨著系統(tǒng)耦合度的增加，任何一個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題都會(huì)對(duì)數(shù)倉(cāng)服務(wù)產(chǎn)生影響，因此在數(shù)倉(cāng)構(gòu)建時(shí)，高容錯(cuò)性是必不可少的因素；

第三數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)流程，毫不夸張地說(shuō)，數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控消耗的資源可以等同于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的資源；

第四無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)冗余，充分利用存儲(chǔ)換易用。

模型設(shè)計(jì)

構(gòu)建數(shù)倉(cāng)的首要步驟就是進(jìn)行模型設(shè)計(jì)。

維度莫建模或?qū)嶓w關(guān)系建模

常見(jiàn)的模型設(shè)計(jì)思路包括維度建模和實(shí)體關(guān)系建模。維度建模實(shí)施簡(jiǎn)單，便于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，適用于業(yè)務(wù)分析報(bào)表和BI；實(shí)體關(guān)系建模結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，但它便于主體數(shù)據(jù)打通，適合復(fù)雜數(shù)據(jù)內(nèi)容的深度挖掘。

每個(gè)企業(yè)在構(gòu)建自己數(shù)倉(cāng)時(shí)，應(yīng)該根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)和需求場(chǎng)景選擇合適的建模方式。對(duì)于應(yīng)用復(fù)雜性企業(yè)，可以采用多種建模結(jié)合的方式，例如在基礎(chǔ)層采用維度建模的方式，讓維度更加清晰；中間層采用實(shí)體關(guān)系建模方式，使得中間層更容易被上層應(yīng)用使用。

星型模型和雪花模型

除了建模方式之外，在星型模型和雪花模型的選擇上也有可能讓使用者左右為難。事實(shí)上，兩種模型是并存的，星型是雪花模型的一種。理論上真實(shí)數(shù)據(jù)的模型都是雪花模型；實(shí)際數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中兩種模型是并存的。

由于星型模型相對(duì)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，我們可以在數(shù)據(jù)中間層利用數(shù)據(jù)冗余將雪花模型轉(zhuǎn)換成星型模型，從而有利于數(shù)據(jù)應(yīng)用和減少計(jì)算資源消耗。

數(shù)據(jù)分層

在確定建模思路和模型類(lèi)型之后，下一步的工作是數(shù)據(jù)分層。數(shù)據(jù)分層可以使得數(shù)據(jù)構(gòu)建體系更加清晰，便于數(shù)據(jù)使用者快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定位；同時(shí)數(shù)據(jù)分層也可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)加工處理流程，降低計(jì)算復(fù)雜度。

我們常用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)分層通常分為集市層、中間層、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層上下三層結(jié)構(gòu)。由傳統(tǒng)的多層結(jié)構(gòu)減少到上下三層結(jié)構(gòu)的目的是為了壓縮整體數(shù)據(jù)處理流程的長(zhǎng)度，同時(shí)扁平化的數(shù)據(jù)處理流程有助于數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)運(yùn)維。

在上下三層的結(jié)構(gòu)的右側(cè)，我們?cè)黾恿肆魇綌?shù)據(jù)，將其添加成數(shù)據(jù)體系的一部分。這是因?yàn)楫?dāng)前的數(shù)據(jù)應(yīng)用方向會(huì)越來(lái)越關(guān)注數(shù)據(jù)的時(shí)效性，越實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)價(jià)值度越高。

但是，由于流式數(shù)據(jù)集的采集、加工和管理的成本較高，一般都會(huì)按照需求驅(qū)動(dòng)的方式建設(shè)；此外，考慮到成本因素，流式數(shù)據(jù)體系的結(jié)構(gòu)更加扁平化，通常不會(huì)設(shè)計(jì)中間層。

下面來(lái)具體看下每一層的作用。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層主要完成的工作包括以下幾點(diǎn)：

數(shù)據(jù)采集：把不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集到一個(gè)平臺(tái)上
數(shù)據(jù)清洗，清洗不符合質(zhì)量要求的數(shù)據(jù)，避免臟數(shù)據(jù)參與后續(xù)數(shù)據(jù)計(jì)算
數(shù)據(jù)歸類(lèi)，建立數(shù)據(jù)目錄，在基礎(chǔ)層一般按照來(lái)源系統(tǒng)和業(yè)務(wù)域進(jìn)行分類(lèi)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，對(duì)于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化
數(shù)據(jù)規(guī)范化，包括規(guī)范維度標(biāo)識(shí)、統(tǒng)一計(jì)量單位等規(guī)范化操作

數(shù)據(jù)中間層

數(shù)據(jù)中間層最為重要的目標(biāo)就是把同一實(shí)體不同來(lái)源的數(shù)據(jù)打通起來(lái)，這是因?yàn)楫?dāng)前業(yè)務(wù)形態(tài)下，同一實(shí)體的數(shù)據(jù)可能分散在不同的系統(tǒng)和來(lái)源，且這些數(shù)據(jù)對(duì)同一實(shí)體的標(biāo)識(shí)符可能不同。此外，數(shù)據(jù)中間層還可以從行為中抽象關(guān)系。從行為中抽象出來(lái)的基礎(chǔ)關(guān)系，會(huì)是未來(lái)上層應(yīng)用一個(gè)很重要的數(shù)據(jù)依賴。例如抽象出的興趣、偏好、習(xí)慣等關(guān)系數(shù)據(jù)是推薦、個(gè)性化的基礎(chǔ)生產(chǎn)資料。

在中間層，為了保證主題的完整性或提高數(shù)據(jù)的易用性，經(jīng)常會(huì)進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)冗余。比如某一實(shí)事數(shù)據(jù)和兩個(gè)主題相關(guān)但自身又沒(méi)有成為獨(dú)立主題，則會(huì)放在兩個(gè)主題庫(kù)中；為了提高單數(shù)據(jù)表的復(fù)用性和減少計(jì)算關(guān)聯(lián)，通常會(huì)在事實(shí)表中冗余部分維度信息。

數(shù)據(jù)集市層

數(shù)據(jù)集市層是上下三層架構(gòu)的最上層，通常是由需求場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)建設(shè)的，并且各集市間垂直構(gòu)造。在數(shù)據(jù)集市層，我們可以深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。值得注意的是，數(shù)據(jù)集市層需要能夠快速試錯(cuò)。

數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)體系、數(shù)據(jù)服務(wù)三部分。其中，數(shù)據(jù)整合又可以分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三類(lèi)。

數(shù)據(jù)整合

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集又可細(xì)分為全量采集、增量采集、實(shí)時(shí)采集三類(lèi)。三種采集方式的各自特點(diǎn)和適應(yīng)場(chǎng)合如上圖所示，其中全量采集的方式最為簡(jiǎn)單；實(shí)時(shí)采集的采集質(zhì)量最難控制。

在傳統(tǒng)的架構(gòu)中，日志的結(jié)構(gòu)化處理是放在數(shù)倉(cāng)體系之外的。在大數(shù)據(jù)平臺(tái)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)中，日志在采集到平臺(tái)之前不做結(jié)構(gòu)化處理；在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上按行符分割每條日志，整條日志存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)表字段；后續(xù)，通過(guò)UDF或MR計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)日志結(jié)構(gòu)化。

在我們看來(lái)，日志結(jié)構(gòu)越規(guī)范，解析成本越低。在日志結(jié)構(gòu)化的過(guò)程中，并不一定需要完全平鋪數(shù)據(jù)內(nèi)容，只需結(jié)構(gòu)化出重要常用字段；同時(shí)，為了保障擴(kuò)展性，我們可以利用數(shù)據(jù)冗余保存原始符合字段（如useragent字段）。

非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化才能使用。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征提取包括語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、圖片識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、圖片達(dá)標(biāo)、視頻識(shí)別等方式。盡管目前數(shù)倉(cāng)架構(gòu)體系中并不包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征提取操作，但在未來(lái)，這將成為可能。

數(shù)據(jù)服務(wù)化

數(shù)據(jù)服務(wù)化包括統(tǒng)計(jì)服務(wù)、分析服務(wù)和標(biāo)簽服務(wù)：

統(tǒng)計(jì)服務(wù)主要是偏傳統(tǒng)的報(bào)表服務(wù)，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)將數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果放入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，供前端的報(bào)表系統(tǒng)或業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢
分析服務(wù)用來(lái)提供明細(xì)的事實(shí)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)計(jì)算能力，允許操作人員自主靈活的進(jìn)行各種維度的交叉組合查詢。分析服務(wù)的能力類(lèi)似于傳統(tǒng)cube提供的內(nèi)容，但是在大數(shù)據(jù)平臺(tái)下不需要預(yù)先建好cube，更靈活、更節(jié)省成本
標(biāo)簽服務(wù)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景下，經(jīng)常會(huì)對(duì)主體進(jìn)行特征刻畫(huà)，比如客戶的消費(fèi)能力、興趣習(xí)慣、物理特征等等，這些數(shù)據(jù)通過(guò)打標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成KV的數(shù)據(jù)服務(wù)，用于前端應(yīng)用查詢。

架構(gòu)設(shè)計(jì)中一些實(shí)用的點(diǎn)

在架構(gòu)設(shè)計(jì)中有一些實(shí)用的點(diǎn)，這里給大家分享一下：

第一，通過(guò)巧用虛擬節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)源同步，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)多應(yīng)用間數(shù)據(jù)交互。通過(guò)巧用虛擬節(jié)點(diǎn)減少運(yùn)維人員在實(shí)際出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)的運(yùn)維成本。

第二，采用強(qiáng)制分區(qū)，在所有的表都上都加上時(shí)間分區(qū)。通過(guò)分區(qū)，保證每個(gè)任務(wù)都能夠獨(dú)立重跑，而不產(chǎn)生數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，降低了數(shù)據(jù)修復(fù)成本；此外通過(guò)分區(qū)裁剪，還可以降低計(jì)算成本。

第三，應(yīng)用計(jì)算框架完成日志結(jié)構(gòu)化、同類(lèi)數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程等操作，減輕了開(kāi)發(fā)人員的負(fù)擔(dān)，同時(shí)更容易維護(hù)。

第四，優(yōu)化關(guān)鍵路徑。優(yōu)化關(guān)鍵路徑中耗時(shí)最長(zhǎng)的任務(wù)是最有效的保障數(shù)據(jù)產(chǎn)出時(shí)間的手段。

數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理不是獨(dú)立于系統(tǒng)之外的保障，它應(yīng)該貫穿在數(shù)倉(cāng)架構(gòu)內(nèi)部和數(shù)據(jù)處理的流程之中。

數(shù)據(jù)質(zhì)量

保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以從事前、事中、事后入手。事前，我們可以通過(guò)制定每份數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則，越重要的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的監(jiān)控規(guī)則應(yīng)該越多；事中，通過(guò)監(jiān)控和影響數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程，對(duì)不符合質(zhì)量要求的數(shù)據(jù)進(jìn)行干預(yù)，使其不影響下流數(shù)據(jù)的質(zhì)量；事后，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量情況進(jìn)行分析和打分，將一些不足和改進(jìn)反饋數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，推動(dòng)整體的數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。

數(shù)據(jù)生命周期管理

出于成本等因素的考慮，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上我們依然需要對(duì)數(shù)據(jù)生命周期進(jìn)行管理。根據(jù)使用頻率將數(shù)據(jù)分為冰、冷、溫、熱四類(lèi)。一個(gè)合理的數(shù)據(jù)生命周期管理要保證溫?zé)釘?shù)據(jù)占整個(gè)數(shù)據(jù)體系大部分；同時(shí)為了保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的完整性，對(duì)于重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)會(huì)長(zhǎng)久保留。

對(duì)于數(shù)據(jù)中間計(jì)算過(guò)程數(shù)據(jù)，在保障滿足絕大部分應(yīng)用訪問(wèn)歷史數(shù)據(jù)需要的前提下，縮短數(shù)據(jù)保留周期，有助于降低存儲(chǔ)成本；最后一點(diǎn)值得注意的是，冷備已經(jīng)成為歷史，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)下不需要單獨(dú)的冷備設(shè)備。

<END>

作者介紹

李金波，阿里云高級(jí)技術(shù)專(zhuān)家，大數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)解決方案總架構(gòu)師，8年以上互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)歷，對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)擁有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，曾任數(shù)據(jù)魔方、淘寶指數(shù)的數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)專(zhuān)家。

原文地址：https://yq.aliyun.com/articles/57901

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