1.架构划分

1.1.数据抽取转换加载层（ETL）

从源系统抽取、转换、加载到所需的源数据，存储到系统的数据仓库中。ETL的设计和实施占整体工作的50%以上。ETL层的主要职责是将原始数据源中的数据提取出来，经过清洗、转换等处理后，加载到数据仓库的相应层次中，包括ODS层（Operational Data Store，操作型数据存储）或其他中间层。

1.1.1.数据抽取工具

1. ETL工具

• Kettle/PDI（Pentaho Data Integration）：这是一款开源的ETL工具，纯Java编写，支持跨平台运行。它提供高效稳定的数据抽取能力，支持从多种数据源提取数据，并通过图形界面设计ETL转换过程，降低使用门槛。同时，它支持自定义脚本、函数、存储过程等，满足复杂转换需求，并可灵活集成到其他管理系统中，支持数据仓库和数据湖的构建。

2. Apache Sqoop

• Sqoop是Apache开源的一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具，支持数据的导入和导出。它可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS、Hive或HBase中，反之亦然。Sqoop利用MapReduce框架实现高效并发处理，提高数据传输速度，并支持增量导入和导出，减少数据重复处理。

3. Alibaba DataX 

• DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现各种异构数据源之间稳定高效的数据同步。它广泛支持MySQL、Oracle、HDFS、Hive、HBase等多种异构数据源，提供强劲的同步性能和精准的速度控制，具备健壮的容错机制和可靠的数据质量监控，提供极简的使用体验，降低学习成本。

4. Web Scraping工具

• Web Scraping工具专门用于从网站中提取信息，也被称为网络收集工具或Web数据提取工具。常见的Web Scraping工具有Import.io、Webhose.io等。这些工具支持从各种网站提取数据，无需编写复杂代码，能够实时或定时抓取网站数据，满足动态数据需求，并支持多种数据格式输出，如CSV、JSON等。

 在选择数据抽取工具时，需要根据具体需求综合考虑工具的易用性、性能、成本、支持的数据源类型等因素。对于需要处理大量异构数据的情况，ETL工具如DataX可能更合适；而对于需要从网站中提取数据的情况，Web Scraping工具则更具优势。

1.2. ODS层

主要负责承接ETL层的数据。ODS层的作用是将ETL层处理过的数据存储在一个可更新的位置，供其他层次使用。

1.3.CDM层

• 数据加工与整合：CDM层是数据仓库的核心层之一，它基于ODS层的数据进行进一步的加工和整合。CDM层通过构建一致性的维度和可复用的面向分析和统计的明细事实表，为数据分析提供标准化的数据模型。
• 数据明细与汇总：在CDM层中，数据通常被分为数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）。DWD层接收ODS层的原始数据，并进行清洗、标准化等处理，为数据分析提供详尽的细节。而DWS层则通过聚合和汇总DWD层的数据，形成易于分析的宽表，提升数据分析的效率。

1.4.ADS层 （Analytics Data Store，分析型数据存储层）

ADS层在数据仓库架构中处于关键位置，它与其他层之间形成了紧密的数据处理链条和协作关系。通过充分利用ODS层、DWD层和DWS层提供的数据资源和数据模型支持，ADS层能够为业务层提供高质量的数据分析和决策支持服务。同时，ADS层也通过提供数据接口和数据服务等方式，与业务层进行紧密的交互和协作，共同推动数据价值的最大化。

1.4.1.数据展示接口与服务

• 数据报表与图表：ADS层提供了各种展示数据的方式，如数据报表、图表等，通过直观的图形化界面，企业用户可以轻松地了解业务的发展趋势，对业务进行分析和决策。
• 可视化工具：除了传统的报表和图表外，ADS层还可能集成数据可视化工具，帮助用户以更直观、更交互的方式探索和分析数据。

1.4.2.数据分析接口与服务 

• 分析工具：ADS层提供了强大的数据分析工具，允许企业用户根据不同的维度、标签进行数据分组，得出各种指标的变化趋势。这些工具支持复杂的数据分析需求，如趋势分析、关联分析、聚类分析等。
• 自定义分析：为了满足不同用户的个性化需求，ADS层还可能提供自定义分析功能，允许用户根据自己的业务逻辑和数据需求，设计并执行自定义的数据分析任务。

1.4.3.数据挖掘接口与服务 

• 数据挖掘算法：ADS层内置了多种数据挖掘算法，如分类、聚类、预测等，帮助用户挖掘数据中的潜在价值信息，发现潜在的商业机会和风险。
• 模型训练与部署：对于需要高级数据挖掘功能的企业用户，ADS层还支持模型训练和部署功能。用户可以在ADS层上训练机器学习模型，并将其部署到生产环境中，以支持实时的数据分析和预测。

1.4.4.数据服务接口 

• 数据API：ADS层提供数据API接口，允许其他系统或应用程序通过HTTP等协议访问ADS层中的数据。这使得数据可以在不同系统之间自由流动和共享，提高了数据的利用率和灵活性。
• 数据订阅与推送：为了满足企业对实时数据的需求，ADS层还可能提供数据订阅与推送服务。企业用户可以订阅感兴趣的数据集或指标，并设置推送频率和方式（如邮件、短信、Webhooks等），以便在数据发生变化时及时获得通知。

1.4.5.安全与权限管理 

• 数据加密与备份：ADS层会对存储的数据进行加密处理，以防止数据泄露和非法访问。同时，ADS层还会定期备份数据，以确保数据的安全性和可恢复性。
• 权限控制：ADS层提供了灵活的权限控制机制，允许企业用户根据自己的需要设置不同的访问权限和角色管理策略。这有助于保护数据的安全性和隐私性，防止敏感数据被未经授权的人员访问。