一、数据仓库概念
数据仓库（Data Warehouse）
是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。
二、项目需求及架构设计
2.1 项目需求分析
1、项目需求
1）用户行为数据采集平台搭建
2）业务数据采集平台搭建
3）数据仓库维度建模
4）分析：用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题，统计的报表指标近100。
5）采用即席查询工具，随时进行指标分析
6）对集群性能进行监控，发生异常需要报警
7）元数据管理
8）质量监控
2.2 项目框架
2.2.1 技术选型
技术选型主要需要考虑的因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算
数据采集传输：Flume、Kafka、Sqoop、Logstash、DataX、
数据存储：Mysql、HDFS、HBase、Redis、MongoDB
数据计算：Hive、Tez、Spark、Flink、Storm
数据查询：Presto、Druid、Impala、Kylin
数据可视化：Echarts、Superset、QuickBI、DataV
任务调度：Azkaban、Oozie
集群监控：Zabbix
元数据管理：Atlas
数据质量监控：Griffin
2.2.2 系统数据流程设计
2.2.3 框架版本选型
2.2.4 服务器选型
服务器是选择物理机还是云主机？
1）物理机：
128G内存，20核物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，戴尔品牌单台报价4万出头。一般物理机寿命5年左右。
2）云主机：
以阿里云为例，和上面大致相同配置，每年5万。
2.2.5 集群资源规划设计
1、集群规模
1）如何确认集群规模？（按每台服务器8T磁盘，128G内存）
（1）按每天日活跃用户100万，每人一天平均100条：100万*100条 = 1亿条
（2）每条日志1K左右，每天1亿条：100000000 / 1024 /1024 = 约100G
（3）半年内不扩容服务器来算：100G * 180 天 = 约18T
（4）保存3个副本：18T * 3 = 54T
（5）预留20%~30%Buffer=54T/0.7=77T
（6）需要约8T*10台服务器
2）如果要考虑数仓分层？数据采用压缩？需要重新计算
2、集群服务器规划
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服务名称 |
子服务 |
服务器 hadoop102 |
服务器 hadoop103 |
服务器 hadoop104 |
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HDFS |
NameNode |
√ |
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DataNode |
√ |
√ |
√ |
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|
SecondaryNameNode |
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√ |
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Yarn |
NodeManager |
√ |
√ |
√ |
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Resourcemanager |
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√ |
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Zookeeper |
Zookeeper Server |
√ |
√ |
√ |
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Flume(采集日志) |
Flume |
√ |
√ |
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Kafka |
Kafka |
√ |
√ |
√ |
|
Flume（消费Kafka） |
Flume |
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|
√ |
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Hive |
Hive |
√ |
|
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MySQL |
MySQL |
√ |
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Sqoop |
Sqoop |
√ |
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Presto |
Coordinator |
√ |
|
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Worker |
|
√ |
√ |
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Azkaban |
AzkabanWebServer |
√ |
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AzkabanExecutorServer |
√ |
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Druid |
Druid |
√ |
√ |
√ |
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Kylin |
|
√ |
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Hbase |
HMaster |
√ |
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HRegionServer |
√ |
√ |
√ |
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Superset |
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√ |
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Atlas |
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√ |
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Solr |
Jar |
√ |
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Griffin |
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√ |
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服务数总计 |
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19 |
9 |
9 |
三、数据生成模块
3.1 埋点数据基本格式
公共字段：基本所有安卓手机都包含的字段
业务字段：埋点上报的字段，有具体的业务类型
下面就是一个示例，表示业务字段的上传。
{
"ap":"xxxxx",//项目数据来源 app pc
"cm": { //公共字段
"mid": "", // (String) 设备唯一标识
"uid": "", // (String) 用户标识
"vc": "1", // (String) versionCode，程序版本号
"vn": "1.0", // (String) versionName，程序版本名
"l": "zh", // (String) language系统语言
"sr": "", // (String) 渠道号，应用从哪个渠道来的。
"os": "7.1.1", // (String) Android系统版本
"ar": "CN", // (String) area区域
"md": "BBB100-1", // (String) model手机型号
"ba": "blackberry", // (String) brand手机品牌
"sv": "V2.2.1", // (String) sdkVersion
"g": "", // (String) gmail
"hw": "1620x1080", // (String) heightXwidth，屏幕宽高
"t": "1506047606608", // (String) 客户端日志产生时的时间
"nw": "WIFI", // (String) 网络模式
"ln": 0, // (double) lng经度
"la": 0 // (double) lat 纬度
},
"et": [ //事件
{
"ett": "1506047605364", //客户端事件产生时间
"en": "display", //事件名称
"kv": { //事件结果，以key-value形式自行定义
"goodsid": "236",
"action": "1",
"extend1": "1",
"place": "2",
"category": "75"
}
}
]
}
示例日志（服务器时间戳 | 日志）：
1540934156385|{
"ap": "gmall",
"cm": {
"uid": "1234",
"vc": "2",
"vn": "1.0",
"la": "EN",
"sr": "",
"os": "7.1.1",
"ar": "CN",
"md": "BBB100-1",
"ba": "blackberry",
"sv": "V2.2.1",
"g": "abc@gmail.com",
"hw": "1620x1080",
"t": "1506047606608",
"nw": "WIFI",
"ln": 0
},
"et": [
{
"ett": "1506047605364", //客户端事件产生时间
"en": "display", //事件名称
"kv": { //事件结果，以key-value形式自行定义
"goodsid": "236",
"action": "1",
"extend1": "1",
"place": "2",
"category": "75"
}
},{
"ett": "1552352626835",
"en": "active_background",
"kv": {
"active_source": "1"
}
}
]
}
}
下面是各个埋点日志格式。其中商品点击属于信息流的范畴
3.2 事件日志数
3.2.1 商品列表页(loading)
事件名称：loading
|
标签 |
含义 |
|
action |
动作：开始加载=1，加载成功=2，加载失败=3 |
|
loading_time |
加载时长：计算下拉开始到接口返回数据的时间，（开始加载报0，加载成功或加载失败才上报时间） |
|
loading_way |
加载类型：1-读取缓存，2-从接口拉新数据 |
|
extend1 |
扩展字段 Extend1 |
|
extend2 |
扩展字段 Extend2 |
|
type |
加载类型：自动加载=1，用户下拽加载=2，底部加载=3（底部条触发点击底部提示条/点击返回顶部加载） |
|
type1 |
加载失败码：把加载失败状态码报回来（报空为加载成功，没有失败） |
3.2.2 商品点击(display)
事件标签：display
|
标签 |
含义 |
|
|
action |
动作：曝光商品=1，点击商品=2， |
|
|
goodsid |
商品ID（服务端下发的ID） |
|
|
place |
顺序（第几条商品，第一条为0，第二条为1，如此类推） |
|
|
extend1 |
曝光类型：1 - 首次曝光 2-重复曝光 |
|
|
category |
分类ID（服务端定义的分类ID） |
|
3.2.3 商品详情页(newsdetail)
事件标签：newsdetail
|
标签 |
含义 |
|
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entry |
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