项目实施设计
1. 项目需求及架构设计
1.1 项目需求分析
- 用户行为数据采集平台搭建
- 业务数据采集平台搭建
- 数据仓库维度建模
- 分析，用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题，统计的报表指标近100个。
- 采用即席查询工具，随时进行指标分析
- 对集群性能进行监控，发生异常需要报警。
- 元数据管理
- 质量监控
1.2 技术选型
技术选型主要考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度、开发维护成本、总成本预算
数据采集传输：Flume，Kafka，Sqoop，Logstash，DataX
数据存储：MySql，HDFS，HBase，Redis，MongoDB
数据计算：Hive，Tez, Spark, Flink，Storm
数据查询：Presto，Druid ，Impala，Kylin
数据可视化：Echarts、Superset、QuickBI、DataV
任务调度：Azkaban、Oozie
集群监控：Zabbix
元数据管理：Atlas
数据质量监控：Griffin、Shell、Python
2. 系统数据流程设计
3. 框架具体版本
| 产品 | 版本 |
|---|---|
| Hadoop | 2.7.2 |
| Flume | 1.7.0 |
| Kafka | 0.11.0.2 |
| Hive | 2.3 |
| Sqoop | 1.4.6 |
| MySQL | 5.6.24 |
| Azkaban | 2.5.0 |
| Java | 1.8 |
| Zookeeper | 3.4.10 |
| Presto | 0.189 |
4. 服务器选型
4.1 物理机
以128G内存，20核物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，戴尔品牌单台报价4W出头。一般物理机寿命5年左右。需要有专业的运维人员，平均一个月1万。电费也是不少的开销。
4.2 云主机
以阿里云为例，差不多相同配置，每年5W。
很多运维工作都由阿里云完成，运维相对较轻松。
企业选择：
金融有钱公司和阿里没有直接冲突的公司选择阿里云。
中小公司、为了融资上市，选择阿里云，拉倒融资后买物理机。
有长期打算，资金比较足，选择物理机。
5. 集群资源规划设计
如何确认集群规模？(假设：每台服务器8T磁盘，128G内存)
每天日活跃用户100万，每人一天平均100条：100万100条=1亿条
每条日志1K左右，每天1亿条：100000000 / 1024 / 1024 = 约100G
半年内不扩容服务器来算：100G180天=约18T
保存3副本：18T3=54T
预留20%~30%Buf=54T/0.7=77T
算到这：约8T10台服务器
如果考虑数仓分层？数据采用压缩？需要重新再计算
集群服务器规划：
| 机器1 | 机器2 | 机器3 | 机器4 | 机器5 | 机器6 | 机器7 | 机器8 | 机器9 | 机器10 | 机器11 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| nm | nm | dn | dn | dn | dn | dn | dn | dn | dn | |
| rn | rn | nm | nm | nm | nm | nm | nm | |||
| nm | nm | |||||||||
| zk | zk | zk | ||||||||
| kafka | kafka | kafka | ||||||||
| Flume | Flume | Flume | ||||||||
| hbase | hbase | hbase | ||||||||
| hive | hive | |||||||||
| mysql | mysql | |||||||||
| spark | spark | |||||||||
| ES | ES | |||||||||
| Superset | ||||||||||
| Azkaban | ||||||||||
| Kylin |
其中Kafka要用到zk, flume的数据要提供给kafka,减少网络通信，可以放到同一台机器上，同样的hive需要mysql, 而sparksql需要用到hive, 可以放到同一台机器上。
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