為什么需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

隨著公司業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)種類(lèi)和存儲(chǔ)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，繁多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如何被各業(yè)務(wù)中心分析和使用，如何有效組織和管理大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，減少大數(shù)據(jù)平臺(tái)相近邏輯重復(fù)計(jì)算、相近數(shù)據(jù)重復(fù)存儲(chǔ)，都將面臨巨大挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次整體劃分為三層：近源數(shù)據(jù)層、整合數(shù)據(jù)層和應(yīng)用數(shù)據(jù)層，如下圖：

 

 

近源數(shù)據(jù)層

近源層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拷貝源數(shù)據(jù)提供整合的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域，粒度、結(jié)構(gòu)和源系統(tǒng)保持相同

緩沖區(qū)：保存源系統(tǒng)每天的增量數(shù)據(jù)，可根據(jù)應(yīng)用需要保留適當(dāng)歷史周期的數(shù)據(jù)，不長(zhǎng)期保存數(shù)據(jù)

操作區(qū)：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，按照業(yè)務(wù)源系統(tǒng)分類(lèi)劃分;對(duì)數(shù)據(jù)做結(jié)構(gòu)化處理，完整保留所有細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。

近源層是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)量最大的部分。

整合數(shù)據(jù)層

明細(xì)區(qū)：采用維度建模方法，整合近源層數(shù)據(jù)，進(jìn)行適度的反范式設(shè)計(jì)明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)表。

匯總區(qū)：根據(jù)應(yīng)用層和其他下游系統(tǒng)取數(shù)需要，對(duì)明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行適度匯總，提升取數(shù)性能。

維度區(qū)：數(shù)倉(cāng)統(tǒng)一維度數(shù)據(jù)模型。

應(yīng)用數(shù)據(jù)層

應(yīng)用數(shù)據(jù)層為個(gè)性化匯總層，針對(duì)不是很通用統(tǒng)計(jì)維度、指標(biāo)存放在此層中，本層計(jì)算通常只有自身業(yè)務(wù)關(guān)注的維度和指標(biāo)，和其他業(yè)務(wù)線一般無(wú)交集 。

數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的核心工作，蘇寧數(shù)據(jù)建模主要采用的kimball維度建模方法，建模主要分兩塊，維度表設(shè)計(jì)和事實(shí)表設(shè)計(jì)。

維度表設(shè)計(jì)

維度是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，他提供了數(shù)據(jù)分析的視角和標(biāo)準(zhǔn)，大部分的維度表數(shù)據(jù)量都相對(duì)較小，但是他是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，整個(gè)的數(shù)據(jù)建模都是圍繞著維度來(lái)建設(shè)。

維度表主鍵

維度表在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有不可替代的重要地位，因此維度表主鍵的確認(rèn)也尤其重要，維度表的主鍵用于和事實(shí)表做關(guān)聯(lián)使用，所以維度表主鍵也為事實(shí)表的外鍵，維表主鍵可由有業(yè)務(wù)含義的自然鍵組成;也可由無(wú)意義的代理建組成，比如使用流水號(hào)、自然鍵+日期等方式。

維表相對(duì)靜態(tài)、不隨時(shí)間變化直接使用自然鍵作為主鍵，比如：業(yè)務(wù)狀態(tài)碼、性別、城市省份等不會(huì)隨著時(shí)間改變而改變主鍵對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)含義，一般直接使用業(yè)務(wù)自然鍵作為主鍵;維表隨著時(shí)間的變化而產(chǎn)生變化需要考慮使用代理鍵作為主鍵。蘇寧門(mén)店代碼,會(huì)因?yàn)榻M織法人等信息變更，生門(mén)店代碼會(huì)發(fā)生變化，對(duì)應(yīng)主鍵的業(yè)務(wù)含義會(huì)隨著時(shí)間的變化而改變，使用一個(gè)代理鍵和業(yè)務(wù)門(mén)店代碼映射，可以識(shí)別歷史和當(dāng)前不通的門(mén)店代碼為一個(gè)門(mén)店。

實(shí)際使用過(guò)程中，由于在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中生成穩(wěn)定代理鍵和自然鍵關(guān)系比較復(fù)雜，一般使用流水號(hào)代理鍵使用非常少。

維度反規(guī)范化處理

在OLTP系統(tǒng)中，一般表設(shè)計(jì)都遵循3NF等規(guī)范化要求要求建立數(shù)據(jù)模型，這個(gè)可以有效避免數(shù)據(jù)冗余以及數(shù)據(jù)不一致性，如下圖：

 

 

然而在OLAP系統(tǒng)中，使用規(guī)范化，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)操作多、性能差，在OLAP系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的，此時(shí)往往會(huì)采用反規(guī)范化處理，根據(jù)分析需要建立對(duì)應(yīng)維度寬表，降低模型查詢(xún)復(fù)雜度，提升批處理查詢(xún)性能。如下圖：

 

 

維度的合并和拆分

合并：

相同范圍數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)多張表存儲(chǔ)屬性不同，根據(jù)維度分析需要整合至一張維度表中，整合后減少事實(shí)表和維度表關(guān)聯(lián)次數(shù)，方便數(shù)據(jù)分析和加快數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

不同數(shù)據(jù)范圍，對(duì)應(yīng)多張表存儲(chǔ)信息，根據(jù)維度分析需要將相同屬性整合到一張表中，不同表中差異化的數(shù)據(jù)整合到各自數(shù)據(jù)表中。

拆分：

根據(jù)屬性的使用頻率、屬性變化程度、屬性數(shù)據(jù)計(jì)算產(chǎn)生時(shí)間等角度分析多維度屬性做適當(dāng)拆分，常用的信息在一張表中，對(duì)異變、冷門(mén)屬性拆分到另外一張表中，對(duì)出數(shù)比較晚的數(shù)據(jù)也做單獨(dú)拆分，可以盡可能保障主數(shù)據(jù)模型出數(shù)穩(wěn)定和提前出數(shù)時(shí)間。如下圖：

 

 

根據(jù)業(yè)務(wù)細(xì)分或者業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)使用熱度進(jìn)行拆分，例如蘇寧商品目前已經(jīng)到十億+級(jí)別數(shù)據(jù)量，其中很大一部分商品已經(jīng)不在售賣(mài)，不會(huì)產(chǎn)生流量和交易，可以將近N月產(chǎn)生流量或交易數(shù)據(jù)分別建立維度表，減少事實(shí)表和維度表關(guān)聯(lián)系統(tǒng)消耗。如下圖：

 

 

需要結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)情況和數(shù)據(jù)分析要求，合理使用合并和拆分方法。

緩慢變化維

緩慢變化主要是解決記錄數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)歷史變化，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)需要我們會(huì)有多種處理方式。

以會(huì)員會(huì)員張三舉例，9月1日前公司地址為南京市玄武區(qū)蘇寧大道一號(hào)總部一期;9月2日由原公司地址總部一期變更為總部二期，對(duì)應(yīng)多種處理方式包含覆蓋方式、新增列方式和新增行方式，下面對(duì)每種方式處理方法單獨(dú)介紹。

覆蓋方式：維度屬性的變化，維度舊的屬性總是被新值所覆蓋，不保留歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)不需要保留歷史記錄，不需要執(zhí)行以前的報(bào)表，可以采取此方式。如下圖：

 

 

新增列方式：新增數(shù)據(jù)列記錄對(duì)應(yīng)列數(shù)據(jù)變化前數(shù)據(jù)，可以記錄指定列數(shù)據(jù)變化情況。如下圖：

 

 

新增行方式：當(dāng)維度數(shù)據(jù)發(fā)生變更，維度表新增一條維度記錄，并且分配新的代理主鍵，通常配合有效開(kāi)始時(shí)間、有效結(jié)束時(shí)間、有效標(biāo)識(shí)使用。如下圖：

 

 

快照維度表

在實(shí)際大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，產(chǎn)生唯一代理鍵和生成緩慢變化為拉鏈表是比較困難和復(fù)雜的，在很多實(shí)際的場(chǎng)景中是基于計(jì)算周期，每個(gè)周期生成一份快照表，保留每個(gè)周期的快照數(shù)據(jù)，采用快照表方式維護(hù)簡(jiǎn)單使用也比較方便，弊端也很明顯浪費(fèi)存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)量不是特別大的情況下使用此方式還是比較合適的。

層次維表

通常維度之間往往存在層次關(guān)系，關(guān)系的層級(jí)可能是固定的，也可能是不固定的

固定深度層級(jí)：比如蘇寧采購(gòu)目錄層級(jí)關(guān)系，表現(xiàn)為固定四級(jí)層級(jí)關(guān)系，為提高查詢(xún)性能，將表設(shè)置為固定四層寬表。如下圖：

 

 

深度輕微差別層級(jí)：比如蘇寧銷(xiāo)售目錄關(guān)系，表現(xiàn)為三到五級(jí)層級(jí)關(guān)系，層級(jí)關(guān)系不固定，但層級(jí)深度有限，可以基于最大深度和業(yè)務(wù)規(guī)則建立維度表。如下圖：

 

 

深度可變層級(jí)：對(duì)于深度層級(jí)不確定維表，在建模和使用都相對(duì)較復(fù)雜，可以采用橋接表方式，對(duì)每個(gè)可能的路徑保留一行，確保能遍歷所有層次。還以銷(xiāo)售目錄舉例，如下圖：

 

 

由上圖可見(jiàn)，橋接表加工處理比較復(fù)雜，且?guī)��?lái)雙算的隱患，實(shí)際模型設(shè)計(jì)中，多選擇扁平化模型設(shè)計(jì)方法來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

事實(shí)表設(shè)計(jì)

維度模型設(shè)計(jì)過(guò)程

選擇業(yè)務(wù)過(guò)程：業(yè)務(wù)過(guò)程由組織完成的微觀活動(dòng)。例如易購(gòu)交易過(guò)程包含：下單、支付、發(fā)貨、收貨、退貨等，明確了業(yè)務(wù)過(guò)程根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇和建模有關(guān)的業(yè)務(wù)過(guò)程。

申明粒度：確認(rèn)事實(shí)表中每一行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確粒度，以交易過(guò)程舉例，對(duì)應(yīng)粒度為交易時(shí)間、會(huì)員、商家、商品，申請(qǐng)粒度和主鍵(單號(hào))等價(jià)，不要以數(shù)據(jù)主鍵來(lái)定義數(shù)據(jù)粒度

確定維度：根據(jù)業(yè)務(wù)需要確認(rèn)需要分析的業(yè)務(wù)維度，包含時(shí)間、地點(diǎn)、人物、環(huán)境等，常見(jiàn)包含日期、會(huì)員、商品、渠道、設(shè)備等

確定事實(shí)：事實(shí)也稱(chēng)為度量，根據(jù)業(yè)務(wù)需要和數(shù)據(jù)來(lái)源確認(rèn)度量。

事務(wù)事實(shí)表

事務(wù)可以理解為業(yè)務(wù)操作最基本的動(dòng)作，他可表示特定時(shí)間、空間發(fā)生的一個(gè)事件。如果某個(gè)事務(wù)發(fā)生，將在對(duì)應(yīng)事實(shí)表中建立對(duì)應(yīng)一行記錄，它能實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)節(jié)行為數(shù)據(jù)的分析。

如下已訂單下單和支付過(guò)程具體，如下圖：

 

 

在實(shí)際設(shè)計(jì)過(guò)程中，如果多個(gè)業(yè)務(wù)動(dòng)作的維度和度量都基本相同，可以考慮將多個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程合并為一張事實(shí)表，合并可以減少數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作量和方便以后業(yè)務(wù)變更。如下圖：

 

 

周期快照事實(shí)

如果希望分析某個(gè)業(yè)務(wù)在某個(gè)固定的、可預(yù)測(cè)的事件間隔內(nèi)的累計(jì)性能，可使用周期快照事實(shí)表，利用周期快照可對(duì)一天、一周、一個(gè)月結(jié)束時(shí)建立數(shù)據(jù)快照，存儲(chǔ)到事實(shí)表中，周期快照事實(shí)表可用于記錄事實(shí)每個(gè)周期的變化情況。

例如我們業(yè)務(wù)中通常對(duì)會(huì)員累計(jì)支付金額、積分余額、會(huì)員等級(jí)、商品庫(kù)存等做周期快照，方便分析會(huì)員、商品等屬性對(duì)應(yīng)度量值，而不需要長(zhǎng)期聚集事務(wù)歷史。

累計(jì)快照事實(shí)表

累計(jì)快照表示具有確定的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間以及此期間所有中間過(guò)程的步驟，累計(jì)快照適中會(huì)表示多個(gè)日期外鍵，表示主要時(shí)間或過(guò)程里程碑。

以交易過(guò)程舉例，統(tǒng)計(jì)訂單對(duì)應(yīng)下單到支付時(shí)長(zhǎng)、支付到發(fā)貨時(shí)長(zhǎng)、發(fā)貨到收貨時(shí)長(zhǎng)、支付到收貨時(shí)長(zhǎng)等，事務(wù)事實(shí)表計(jì)算復(fù)雜，性能差，比較適合采用累積快照事實(shí)表。如下圖：

 

 

數(shù)據(jù)處理常見(jiàn)問(wèn)題

離線數(shù)據(jù)處理

1)表存儲(chǔ)格式

盡可能避免使用textfile存儲(chǔ)格式。數(shù)據(jù)內(nèi)容中時(shí)常會(huì)出現(xiàn)換行、tab等一些特殊字符，使用textfile容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)行錯(cuò)位、列錯(cuò)位等情況，如果特殊情況不可避免使用textfile格式，盡量選擇json文件格式，或者多個(gè)特殊分隔符作為行和列分隔符。

2)數(shù)據(jù)壓縮

建議使用orc或rc等壓縮方式存儲(chǔ)表，以cpu換存儲(chǔ)和時(shí)間 ，加快讀寫(xiě)效率。

3)數(shù)據(jù)傾斜

在表數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，多種情況會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜：

1. 大小表關(guān)聯(lián)，走common join，由于關(guān)聯(lián)key值在大表中分布不均勻，可以開(kāi)啟mapjoin，將小表加載到內(nèi)存，大表不需要根據(jù)key做hash分布，不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)分布不均情況。

2. 兩大表關(guān)聯(lián)，其中表中關(guān)鍵key值存在部分鍵值數(shù)據(jù)非常大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜

個(gè)別鍵值，比如null值數(shù)據(jù)非常大，對(duì)個(gè)別鍵值做rand處理，打散數(shù)據(jù)

非個(gè)別的鍵值數(shù)據(jù)量很多，比如熱銷(xiāo)商品訪問(wèn)數(shù)據(jù)量會(huì)比其他商品數(shù)據(jù)量大，可以首先統(tǒng)計(jì)topN數(shù)據(jù)量Key列表到topN表中，將量大表先和topN表關(guān)鍵，這樣topN數(shù)據(jù)可以先mapjoin，剩下數(shù)據(jù)common join，可以避免數(shù)據(jù)傾斜。

出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜還是需要先分析key值數(shù)據(jù)分布情況確認(rèn)解決方案。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

1)數(shù)據(jù)重復(fù)

在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，不論使用storm、sparkstreaming、flink，因?yàn)樵诒ＷC大數(shù)據(jù)大吞吐計(jì)算情況下，往往較難保證數(shù)據(jù)事務(wù)，在環(huán)境或者計(jì)算出現(xiàn)異常情況下，容易出現(xiàn)某個(gè)批次部分?jǐn)?shù)據(jù)重復(fù)計(jì)算，在很多數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析往往是無(wú)法接受的，對(duì)需要準(zhǔn)確性統(tǒng)計(jì)的計(jì)算場(chǎng)景，緩存每次計(jì)算結(jié)束的列表，每次計(jì)算前根據(jù)已計(jì)算列表驗(yàn)證當(dāng)前數(shù)據(jù)是否已經(jīng)計(jì)算過(guò)，對(duì)計(jì)算過(guò)的數(shù)據(jù)跳過(guò)本次計(jì)算，這樣程序異�；蛘咧貑�，重新讀取kafka數(shù)據(jù)會(huì)跳過(guò)已經(jīng)計(jì)算完成的數(shù)據(jù)。對(duì)用戶(hù)流量類(lèi)大數(shù)據(jù)量做到精確統(tǒng)計(jì)消耗成本太高，可以根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要選擇對(duì)應(yīng)方案。

2)雙數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)

多數(shù)情況，在實(shí)時(shí)指標(biāo)分析過(guò)程中，指標(biāo)和維度往往能通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)源來(lái)分析計(jì)算得出，在某些場(chǎng)景下，指標(biāo)對(duì)應(yīng)維度會(huì)對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)源，這時(shí)候就需要將兩個(gè)數(shù)據(jù)源根據(jù)業(yè)務(wù)ID關(guān)聯(lián)起來(lái)，然而兩個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流可能會(huì)出現(xiàn)1.兩個(gè)數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)不同步，2.數(shù)據(jù)采集可能存在一定的數(shù)據(jù)丟失，導(dǎo)致可能部分pv再等待另外一個(gè)流永遠(yuǎn)都等不到。

以流量PV指標(biāo)舉例，分析維度包含：城市、頁(yè)面類(lèi)型、供應(yīng)商等，其中流量訪問(wèn)日志里面包含PV_ID、城市、頁(yè)面類(lèi)型等信息，流量庫(kù)存日志包含PV_ID、供應(yīng)商等信息，pv數(shù)指標(biāo)對(duì)應(yīng)維度分表對(duì)應(yīng)兩個(gè)數(shù)據(jù)源中，在離線計(jì)算中join直接解決，在實(shí)時(shí)計(jì)算過(guò)程中又怎么關(guān)聯(lián)呢?

首先需要分析兩個(gè)數(shù)據(jù)流哪個(gè)是主數(shù)據(jù)流，所有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以主流為基礎(chǔ)，保證主流數(shù)據(jù)不丟失，部分場(chǎng)景也可能兩個(gè)流合并作為主數(shù)據(jù)流;

其次需要對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)流設(shè)定一定的緩存，對(duì)未關(guān)聯(lián)上的數(shù)據(jù)先記錄到緩存中，等待另外數(shù)據(jù)流做關(guān)聯(lián)操作，緩存需要有持久化機(jī)制，保證系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題或者程序重啟緩存不會(huì)丟失;

再次設(shè)置緩存時(shí)長(zhǎng)，由于包括數(shù)據(jù)丟失等可能情況會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法關(guān)聯(lián)情況，此時(shí)需要根據(jù)業(yè)務(wù)定義緩存時(shí)長(zhǎng)，對(duì)超過(guò)時(shí)長(zhǎng)還未關(guān)聯(lián)到的數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)做對(duì)應(yīng)處理。

在實(shí)際實(shí)時(shí)模型設(shè)計(jì)盡可能減少雙流關(guān)聯(lián)的計(jì)算場(chǎng)景，一方面雙流關(guān)聯(lián)開(kāi)發(fā)較復(fù)雜，另外一方面雙流關(guān)聯(lián)相比單流數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性存在下降的可能性，在上舉例中，可以通過(guò)上游采集系統(tǒng)在訪問(wèn)流添加供應(yīng)商等維度，由一個(gè)數(shù)據(jù)流支撐對(duì)應(yīng)指標(biāo)和維度，雙流在采集端容易做業(yè)務(wù)合并的盡可能在采集端做業(yè)務(wù)合并。

大促計(jì)算保障

電商行業(yè)，大促業(yè)務(wù)量是日常業(yè)務(wù)量的很多倍，暴增的數(shù)據(jù)量對(duì)計(jì)算平臺(tái)各環(huán)節(jié)都會(huì)帶來(lái)較大的挑戰(zhàn)。

離線計(jì)算，1.數(shù)據(jù)暴增首先帶來(lái)的是底層平臺(tái)HDFS計(jì)算壓力，需要根據(jù)預(yù)估業(yè)務(wù)量擴(kuò)容平臺(tái)計(jì)算能力;2.數(shù)據(jù)暴增容易帶來(lái)數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題，例如大促爆款商品等呈現(xiàn)分化數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布嚴(yán)重不均勻，需要打散數(shù)據(jù)，有效利用平臺(tái)資源分散計(jì)算，縮短計(jì)算時(shí)間;3.提前分析核心業(yè)務(wù)線，識(shí)別關(guān)鍵路徑，對(duì)關(guān)鍵路徑中慢節(jié)點(diǎn)做拆分優(yōu)化，提高計(jì)算并行能力，縮短關(guān)鍵路徑時(shí)間。在大促保障期間，通過(guò)計(jì)算傾斜的優(yōu)化和關(guān)鍵路徑的拆分優(yōu)化，有效提前整體出數(shù)時(shí)間。

實(shí)時(shí)計(jì)算：1.根據(jù)預(yù)估業(yè)務(wù)量擴(kuò)容實(shí)時(shí)計(jì)算storm、spark streaming、flink等平臺(tái)資源;2.在流處理業(yè)務(wù)中，根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量、業(yè)務(wù)重要程度對(duì)業(yè)務(wù)計(jì)算做拆分，避免集群內(nèi)業(yè)務(wù)互相影響，對(duì)storm需要根據(jù)業(yè)務(wù)做集群拆分，盡可能將數(shù)據(jù)量大非核心業(yè)務(wù)拆分單獨(dú)集群，避免集群內(nèi)非核心業(yè)務(wù)搶占核心業(yè)務(wù)資源3.合理利用數(shù)據(jù)緩存有效提高實(shí)時(shí)計(jì)算能力;4.對(duì)適合在客戶(hù)端采集實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)，由采集來(lái)實(shí)現(xiàn)，減輕大數(shù)據(jù)平臺(tái)計(jì)算壓力，也能通過(guò)數(shù)據(jù)采集優(yōu)化有效避免部分業(yè)務(wù)的雙流關(guān)聯(lián)，提高實(shí)時(shí)計(jì)算效率和準(zhǔn)確度。

名詞解釋?zhuān)?/strong>

 

 

作者：彭虎，蘇寧易購(gòu)IT總部大數(shù)據(jù)中心技術(shù)副總監(jiān)，12年IT從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，專(zhuān)長(zhǎng)大數(shù)據(jù)hive、storm、spark等數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)計(jì)算、多維分析有著專(zhuān)業(yè)認(rèn)知和研究，致力于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)探索研究、數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、數(shù)據(jù)計(jì)算保障。

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