大数据培训班课程：实时数据体系架构搭建

大数据发展到如今，实时处理处理已经成为普遍的需求，而为了满足各个场景下的实时数据处理需求，也有相应的技术解决方案。在不同的场景下，基于实际的需求，去搭建大数据系统平台，需要具备相应的技术实力。今天的大数据培训班课程分享，我们来聊聊实时数据体系架构搭建。


实时数据体系主要在三类场景当中常见：流量类、业务类和特征类。

在数据模型上，流量类是扁平化的宽表，业务数仓更多是基于范式的建模，特征数据是KV存储；

从数据来源区分，流量数仓的数据来源一般是日志数据，业务数仓的数据来源是业务binlog数据，特征数仓的数据来源则多种多样;

从数据量而言，流量和特征数仓都是海量数据，每天十亿级以上，而业务数仓的数据量一般每天百万到千万级；

从数据更新频率而言，流量数据极少更新，则业务和特征数据更新较多，流量数据一般关注时序和趋势，业务数据和特征数据关注状态变更；

在数据准确性上，流量数据要求较低，而业务数据和特征数据要求较高。

面对不同场景下的数据处理需求，在搭建数据体系架构的时候，都需要考虑到，并且能够提供稳固的支持。

实时数据体系架构分为五层，分别是接入层，存储层，计算层、平台层和应用层。

接入层：该层利用各种数据接入工具收集各个系统的数据，包括binlog日志、埋点日志、以及后端服务日志；

存储层：该层对原始数据、清洗关联后的明细数据进行存储，基于统一的实时数据模型分层理念，将不同应用场景的数据分别存储在Kafka、HDFS、Kudu、Clickhouse、Hbase、Redis、Mysql等存储引擎中；

计算层：计算层主要使用Flink、Spark、Presto等计算引擎，Flink计算引擎主要用于实时数据同步、流式ETL、关键系统秒级实时指标计算场景，Spark SQL主要用于复杂多维分析的准实时指标计算需求场景，Presto主要满足多维自助分析、对查询响应时间要求不太高的场景；

平台层：在平台层主要做三个方面的工作，分别是对外提供统一查询服务、元数据及指标管理、数据质量及血缘；

应用层：以统一查询服务对各个业务线数据场景进行支持，业务主要包括实时大屏、实时数据产品、实时OLAP、实时特征等。

关于大数据培训班课程，实时数据体系架构搭建，以上就为大家做了一个简单的介绍了。企业级的大数据系统平台的搭建，需要工程师们掌握相关的技术框架，并且熟练掌握它们各自的适用场景。加米谷大数据，成都大数据培训机构，专业大数据培训班课程，本月正在招生中，课程大纲技术及试学视频可联系客服获取！