大数据技术架构

1 技术架构矩阵

大数据技术栈虽然比较多，但可以抽象为输入（数据接入）--处理（数据处理、数据分析）--输出（数据应用）。工作角色分工，数据处理以数据仓库开发人员为主，数据分析以数据分析师为主，其他所有组件、系统、技术相关归为数据平台。

2 数据源

大数据的数据来源虽然多，但不杂。

mysql是业务主流数据库，支持整表同步和binlog实时同步。整表同步数据量大，一般是数仓T+1方式同步，保证数据一条不丢；还有做到H+2近实时同步。binlog通过canal收集发送到kafka，用于实时数仓计算。

kafka用于同步消息中间件，一般是mysql binlog和埋点日志数据。埋点日志数据量非常大，比如APP的所有曝光、点击行为数据，收集之后用于实时推荐系统，实时推荐模型交互推荐和用户最相关的列表内容。

除此之外，有人会问，是否还有日志文件数据，这些数据一般都会转化为kafka消息，kafka消息统一收集。但凡是json数据都可以转为字符串消息发送到kafka收集。

3 数据接入

数据接入这一层任务量非常大，离线方面，每个表每天0点都到同步数据中心。实时方面则根据消息格式自动生成入库表结构，一直运行。这里需要使用数传平台工具化配置提升效率。

mysql数据最终会落入hive表存储在hdfs上，按天生成hive表分区。对于近实时数据?