今天分享下在工作中的项目开发流程
1） Mysql hadoop hive oracle
hadoop： 实现海量数据的存储和计算
数据库： mysql Oracle
数据仓库： hive
2） 数据库和数据仓库都是将书库转为结构化数据处理(表数据)
联机事务处理 OLTP 数据库 面向事务进行数据处理 , 数据的增删改查
联机分析处理 OLAP 数据仓库 面向分析进行数据处理, 数据的存储和查询 一次写入多次读取
日常使用中，经常操作的是非结构化数据
文件（更多的是） 视频 音频 图片
文件数据转化为结构化数据
Kettle 读取文件数据存储到数据库，也可以将文件数据导入存储到数仓中
编程代码 Python
结构化数据的操作：使用 SQL structure query language 结构化查询语音
DDL 创建库表
DML 表数据的增删改
DQL 表数据的查询
DCL 权限管理
hive 在进行表数据操作时，是将表的数据拆成两部分操作
表数据包含
表的元数据 ：表名 字段 字段类型 约束等 元数据就是对数据本身的描述
表行数据 hdfs 存储管理
MySQL 和 Oracle 是将表数据自己存储管理
3） 项目流程：
3-1 介绍
数仓形式： 离线数仓开发
线下到线上：
公司有线下的连锁商店，为了满足线上购物需求，开发了网站APP，小程序
在三方平台开设店铺
线下商店可以根据规模不同 进行商品批发或企业团购
线上到线下（京东，淘宝）：
先有线上网站，引入新零售场景，开始发展线下，开设线下的实体商店以及自己的物流体系
3-4 开发需求介绍
销售需求
会员需求
供应链需求
商品需求
不同需求就是一个开发主题
需求开发完成后就会有新的需求产生
3-5 项目架构介绍
3-5-1
数仓分层架构
-- *** 数据是自上而下进行开发，上是尚有数据
-- 再导入数据时，直接将所有数据导入数仓，在根据需求从数仓中筛选数据进行计算
-- 该架构模式会造成数仓中存储大量无用数据
1. 用户数据
2. 订单数据
3. 商品数据
4. 业务需求
4-1. 计算用户总量
4-2 计算每天新增用户
4-3 计算每天存留用户量
4-4 月增用户
4-5 月留存用户量
5. 传统数仓架构，需求变化快
5-1 - 离线数仓架构
-- ***自下而上 先确认下游的计算需求，根据计算需求向上要计算的数据，将需要计算的数据导入数仓
-- 维度表 分组数据 （例如月 日 时间维度表 ）
-- 事实表 计算内容作为事实表 （例如用户量 事实表）
1） 用户主题分析 用到时间维度表
2） 商品主题分析 用到时间维度表
每一个主题可能都用到时间维度表，但可能单位不同 有的是年月日 有的是时分秒 所以容易造成时间维度表的混乱 （命名很接
近） 所以采用 cif架构 将数仓架构划分为不同的层次以满足不同场景的需求， 比如 ： ods dw dm 等 分层处理
5-2 技术架构
数仓架构描述的是数据处理流程
技术架构描述的是实现数仓用的技术组成
1） 数据源存储
1-1 MySQL
1-2 SQL Server
2） 数据导入 ETL
2-1 sqoop
2-2 datax
2-3 flume
2-4 kettle
3） 数据仓库
3-1 分布式存储 hdfs
3-2 分布式计算 mapreduce + hive
3-3 资源调度 yarn
4）数仓数据导出
4-2 datax
4-3 sqoop
4-4 kettle
5） 存储结果的数据库
5-1 mysql
5-2 sql server
5-3 oracle
6） 数据展示
6-1 fineBI
6-2 finereport
6-3 superset
6-4 powerBI
