一文掌握5种主流数据架构数据架构师建议收藏

一文掌握5种主流数据架构，数据架构师建议收藏!传统数仓之后有Lambda,Lambda之后有Kappa,再后来又出现湖仓一体、DataMesh,于是很容易得出一个结论：越新的架构越先进。一家每秒产生大量订单和设备事件的平台，也很难继续依靠每天凌晨跑一次“现在最流行什么?”而是：数据从哪里来?多久要到?怎样加工?谁负责?最终给谁使用?在正式展开之前，我整理了一套《数据仓库建设解决方案》,覆盖数据集成、数仓建设、数据治理等企业数据项目中经常遇到的内容。如果正在梳理企业数据架构、设计数据平台，或离线处理引擎实时数据引擎·供应链按照出库金额统计；·财务按照会计确认规则统计。·DWD统一订单、客户、商品、组织等基础业务对象；·DWS沉淀公共指标和统计逻辑；·ADS再服务于经营、财务、供应链等具体分析场景。数据分析简道云(简道云)数据管理(数据资源、数据标准、血缘分析、数据质量、数据安全)(简道云)数据服务&应用数据应用场景终端数据仓库如果每条链路都靠脚本单独维护，数据源一变、字段一改、任务时间一调整，就要不断修改代码。·设备异常一分钟内必须告警；·险交易不能等到第二天再判断。数据关联节点信息实时8维度高级配置第一条是批处理链路。第二条是实时链路。最终查询的时候，再把：历史批处理结果+最新实时结果组合起来。但它最大的代价也非常明显：过去30天异常交易超过3次改成：过去30天异常交易超过3次，并且累计金额超过10万元。·实时计算逻辑也需要同步修改；·两边还必须保证完全一致。实时看板显示100个高风险客户；第二天离线重算却只有93个。“业务要不要实时?”还应该继续问：实时任务实时任务可对数据源进行实时读取，并进行灵活处理量量血血血Kappa可以理解为对Lambda的一次简化。·订单支付是一条事件；·退款是一条事件；·库存从100变成98,也是一次事件。业务事件→消息系统→流处理→实时存储/分析系统。DB表输入选择存储过程参数配置查询结果集存储过程SQL语句预览样本设置但很多人理解Kappa时，只记住两个字：实时系统怎么办?·顺序是否可靠；·历史数据能不能重新消费。例如数据库里的订单、库存、客户状态发生变化时，实时架构首先要解决的，其实是：如果每个业务系统都单独开发一套实时采集程序，随着数据源增加，后面的连接维护、异常恢复和字段变更都会越来越重。像FineDataLink5.0,可以利但链路接通只是第一步。数据开发Kafka输入JSO同步类型DB表输出数据服务数据管理数据源杉管理系统而是：这些数据如果全部按照传统数仓方式：先设计Schema,再建表，再加工入库，数据湖·半结构化数据可以放；·一份数据出现多个版本；·数据质量也很难保证。最终DataLake很容易变成：消息队列结构化数据日志文件消息服务物联设备数据湖管理控制台协作服务结构化数据文件交换流计算引擎机器学习库数据库流数据添添清洗规则清流规则介绍Q搜东清洗规则清洗规则名称清洗类型Y规则内容创建者修改记录文档测试替换规则原值(部分匹配)=正则表达式：替换值=空字符串详情清洗规则名称苔换；支持清洗文本、数值类型字段，统一输出清洗结果“这个系统怎么接?”·哪些字段只做增量变化?·哪些数据必须实时进入?·数据异常以后怎么补?·供应链要建表，找数据团队； a-交易域负责订单;-供应链域负责库存;-客户域负责客户;而且每个业务域不只是把数据库表暴露出来,而是要把重要数据建设成:一份真正可以被其他团队长期使用的数据产品-数据代表什么;·指标口径是什么;·发生异常找谁。数据同步节点信息数据来源数据去向与映射fdl_demotest1SELECT+FROMdemotest'.'demo_din“找数据部。”六、5种数据架构，到底应该怎么选?实时数据源去向实时数据共享中心3.看重算需求如果业务天然事件化，并且历史事件具备完整重放能力，可以进一步考虑4.看组织规模更常见的原因是：实时监控大屏实时监控大屏AI智能问数统一指标服务定时任务ODS实时贴源层生产数据物流数据销售数据人事数据研发数据实时任务采购数据5.看复杂度是否值得·更高治理成本。为了把数据延迟从1小时降低到1分钟，业务到底获得了什么?·底层采用湖仓一体；·订单和设备数据使用Kappa做实时处理；·