1.项目分层

• ODS：原始数据，包含日志和业务数据
• DWD：根据数据对象为单位进行分流。比如订单、页面访问等。
• DIM：维度数据
• DWM：对于部分数据对象进行进一步加工，比如独立访问、跳出行为，也可以和维度进行关联，形成宽表，依旧是明细数据
• DWS：根据某个维度将多个实时数据轻度聚合，形成主题宽表
• ADS：把ClickHouse中的数据根据可视化需求进行筛选聚合

(1).DWD

行为数据(kafka)。
1.过滤脏数据 --> 侧输出流 统计脏数据率
2.新老用户校验 -->前台校验不准，后台在进行逻辑分析
3.分流 --> 侧输出流 页面、启动、曝光、动作、错误
4.写入kafka

(2).DWD->DIM

1.过滤脏数据 -->删除数据的处理

2.读取配置表创建广播流

3.连接主流和广播流并处理
1).广播流数据：
a.解析数据
b.Phoenix建表
c.写入广播状态
2).主流数据：
a.读取字段
b.过滤字段
c.分流(添加SinkTable字段)

4.提取Kafka和Hbase流分别对应的位置

5.Hbase流：自定义Sink

6.Kafka流：自定义序列化方式

2.离线数仓架构

Sqoop导入数据的方式：

• 全量 where 1=1
• 增量 where 创建时间=当天
• 新增及变化 where 创建时间=当天 OR 操作时间=当天
• 特殊：只导入一次

FLUME：

• TailDirSource：
  • 优点：断点续传、多目录多文件，实时监控；
  • 缺点：文件更名后重新同步导致数据重复
  • 注意：要使用不更名的日志打印框架(logback)；修改源码，让TailDirSource只监视iNode值
• KafkaChanal：
  • 优点：将数据写入kafka整了一层sink；
  • 用法：
    • Source+KafkaChanal+Sink
    • Source+KafkaChanal
    • KafkaChanal+Sink

3.实时数仓架构

4.CDC类型

canal、maxwell、flinkcdc对比：

	canal	maxwell	flinkcdc
一条insert/update/delete处理多条数据	放在一起展示(不方便)	分开展示	分开展示
初始化	无	有(单表)	有(多库多表同时做)
断点续传	本地磁盘	MySQL	CK
封装格式	JSON(C/S支持自定义)	JSON	自定义
高可用	集群（ZK）	无	运行集群高可用

5.flinkcdc

官网：
https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

FlinkCDC同flink的版本关联：
https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/about.html#supported-connectors

6.业务数据采集

FlinkCDC：

• DataStream:
  • 优点：多库多表
  • 缺点 ：需要自定义反序列化器（灵活）
• FlinkSQL
  • 优点：不需要自定义反序列化器
  • 缺点 ：单表

7.实现动态分流