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大数据架构（一）背景和概念

大数据架构（二）大数据发展史

一、背景

1.岗位现状

大数据在一线互联网已经爆发了好多年，2015年-2020年（国内互联网爆发期）那时候的大数据开发，刚毕业能写Hive SQL配置个离线任务、整个帆软报表都20K+起步。如果做到架构师，50K跑不掉。现在市场回归理性后：

• 普通岗：大数据/数仓开发，实际上除超一线城市之外，尚存很多大型企业转型期信息化、互联网（物联网IOT）还在发展，数据还在爆发式增长，仍大有可为。
• 精英岗/管理岗：大数据总监/架构师，在重视数据的企业(一线互联网大厂、数据服务厂商)，年包上百万也不少。

2.行业现状

数据架构在过去20年发展迅速，尤其是过去十年，几乎每年都有新概念、新产品开源出来。一些新名词爆发式展现出来：数据仓库、数据集市、大数据、离线数仓、实时数仓、时空数据库、数据中台、数据湖、流批一体、湖仓一体、实时湖仓、商业智能(BI)等等。

• 数据精细化：从经营与分析转为数据化的精细运营，对数据要求过程化、粒度更细。
• 产品多样性：传统 BI 中的 Report、OLAP 等工具开始转向面向最终用户自助式、半自助的产品，来快速获取数据并分析得到结果。
• 数据时效性：从 T+1 转为近乎实时的数据诉求。
• 平台轻薄化：阿里自砍中台战略，把中台拆分到各条业务线部门独自负责。把中台变得轻薄，更贴近业务。数据只有贴近业务才能焕发活力。底层逻辑是某业务领域的中心化是推荐的，有价值的。

3.本文目标

本系列文章不做源码级分析大数据框架，而是关注大数据的发展历史、主流架构和原理、落地流程。可作为架构师对于大数据架构的扫盲贴。（笔者花了2月的时间阅读大量文章总结出来的，可能会有问题，欢迎留言交流。）

二、概念解析

前面说了大数据领域出了很多概念：数据仓库、数据集市、大数据、离线数仓、实时数仓、时空数据库、数据中台、数据湖、流批一体、湖仓一体、实时湖仓。我们就来简单解析一下这些"专业名词"，从概念上达成一致，有一个基本的定位。

如上图所示，这些大数据领域的名词，我们可以分为2大类：1.数据服务架构相关   2.数据库、数仓相关。其中绿色角标标识具体概念的，黄色角标标识抽象概念的。

1.大数据：广义上的大数据概念，涵盖数据服务、数据仓库领域的概念。

1.数据服务架构相关：

• 数据中台：归属阿里三大中台战略。但2023年4月马云回国后，将公司按照业务线拆分，各付盈亏。同时中台也同步拆分到各业务中去，原中台只保留偏底层的少量系统。由此可见，中台可能去中心化，大中台变部门小中台，更贴近业务，盘活数据。
• Data Mesh数据网格：基于DDD领域驱动设计和服务网格思想的数据架构，可能会热度增加，但落地尚早。（国内service mesh都还没热起来，按照惯性data mesh最少3年后再说）。

2.数据仓库架构相关：

　　1.具体概念

• 数据库   ：按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
  
• 数据仓库：抽取或导入结构化/半结构化数据，主要用于OLAP数据分析，支持管理决策。上世纪90年代，强制使用结构化数据+范式建模，构建EDW企业数据仓库。
• 数据集市：数据集市（Data Mart），也叫数据市场，是数据仓库的一个子集（部门级业务）。按照抽取方式可分为两类：1)独立型数据集市：直接从源数据抽取业务数据。2)从属型数据集市：从数据仓库/数据湖抽取。
• 数据湖   ：以原始类型存储数据的存储系统。倡导：先导入，后处理分析使用。

　　2.抽象概念（逻辑概念）

• 离线数仓：数据仓库的延伸逻辑概念，描述的是批处理（离线计算）场景。
• 实时数仓：数据仓库的延伸逻辑概念，描述的是实时处理（实时计算）场景。
• 批流一体:  大数据的数据清洗ETL，可简单分为2类：批处理（离线任务）、流计算（实时计算）。批流一体讲究用一套技术方案实现2种目标。
• 湖仓一体：数据在数据湖和数仓中流动，兼具数仓的稳定性建模和数据湖的灵活特性。
• 实时湖仓：强调实时计算能力的湖仓一体架构。

2.1 数据库

 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。数据库有很多种类型适用不同业务场景，最常见的是关系型数据库、键值型数据库、时序数据库。

2.1.1 关系型数据库

2.1.2 非关系型数据库

• 文档型数据库（Document databases）：MongoDB。优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好。
• 键值型数据库（Key-value databases）：Redis、Memcached，常用于缓存方案。
• 列数据库（Column-family databases）：以列族的形式存储数据，如Apache Cassandra、HBase。优点是查询快速。缺点是数据结构有局限性。
• 时间序列数据库（Time-series databases）：专门用于存储时间序列数据，如InfluxDB、OpenTSDB。目前时序大数据存储场景很多，前景极大，处于上升期。

2.2 数据仓库

2.2.1 数据仓库

　　数据仓库是Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。

• 面向主题的：根据使用者的需求，将来自不同数据源的数据围绕着各种主题进行分类整合。
• 集成的：来自各种数据源的数据按照统一的标准集成于数据仓库中。
• 相对稳定的：数据仓库中的数据是一系列的历史快照，不允许修改或删除，只涉及数据查询。
• 反映历史变化的 ：数据仓库会定期接收新的集成数据，从而反映出最新的数据变化。

2.2.2 数据仓库VS数据库

2.2.3 企业数据仓库EDW

EDW也是一种数据仓库DW。上世纪90年代，使用结构化数据+3NF范式建模，构建EDW企业数据仓库。

2.2.4 离线数仓

2003~2006年  Google发表了三篇论文：分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce、分布式存储系统BigTable。2006年，Hadoop正式面世。此后，以Hadoop技术栈为代表的离线数仓架构引领大数据发展了十多年。这时候的处理任务基本都是批处理任务。离线数仓特指：应对批处理（离线计算）场景的数据仓库。如下图所示：

早期离线数仓使用离线计算引擎实现批处理数据。最常用的离线计算引擎就是Hive（Hadoop技术体系）。典型应用是定时任务跑批生成报表数据。

2.2.5 实时数仓

2014年，Flink为代表的实时计算风靡，基于Flink为计算引擎的实时数仓跃然纸上。实时数仓特指：应对实时处理（实时计算）场景的数据仓库。典型的实时数仓如下图所示：

2.3 数据集市

数据集市（Data Mart），也叫数据市场，就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

按照抽取方式可分为两类：

1)独立型数据集市：直接从源数据抽取业务数据。

2)从属型数据集市：从数据仓库/数据湖抽取。

数据仓库VS数据集市

2.4 数据湖

2.4.1 数据湖

　　随着互联网->移动互联网->IOT物联网 这一条商业智能发展线路的改变，产生了大量的照片、视频、文档等非结构化数据、时序数据。数据湖诞生了：允许用户以任意规模存储所有结构化和非结构化数据，并支持对数据进行快速加工和分析。用户可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析（从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。

2.4.2 数据仓库VS数据湖

数据仓库的成长性很好，而数据湖更灵活。数据仓库支持的数据结构种类比较单一，数据湖的种类比较丰富，可以包罗万象。数据仓库更加适合成熟的数据当中的分析和处理，数据湖更加适合在异构数据上的价值的挖掘。

 =========参考=============

How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh