数据仓库定义：
为企业所有的决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合
来源：
日志采集系统
业务系统数据库
爬虫系统等
数据仓库是做什么的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等
数据仓库输出到哪：报表系统，用户画像，机器学习，推荐系统，风控系统
项目需求分析：
1、采集埋点日志数据 以文件存储
2、采集业务数据库中的数据 以mysql存储
3、数据仓库的搭建（用户行为数仓。业务数仓）
4、分析统计业务指标
5、对结果进行可视化展示
阿里云技术框架：
阿里云产品 简介 类比
DataHub 数据总线 kafka+各种服务接口
MaxCompute 大数据计算框架 Hadoop+Hive+调度器
DataWorks 可视化MaxCompute的开发管理平台
RDS 关系型数据库 mysql
QuickBI 可视化数据展示工具 kibana
ECS 弹性服务器 linux服务器
技术选型：
阿里云框架 开源框架
数据采集传输 日志：Flume。数据库;DataHub,RDS Flume,kafka,sqoop,Datax
数据存储 MaxCompute、DataWorks mysql，hadoop，hbase
数据计算 MaxCompute，DataWorks hive，spark，flink
数据可视化 QuickBI Kibana
系统数据流程设计：
数据来源两部分（日志，业务系统数据mysql）
业务系统数据直接发送到MaxComputeMaxCompute/dataworks,日志数据采用flume采集然后发送到消息缓冲队列DataHub然后axCompute/dataworks.MaxCompute/dataworks
进行清洗（数据仓库），然后再将分析结果放到mysql，最后大屏展示
服务器选型？
物理机：每月最少1.5w
云主机：每年5万
集群规模：
1、用户行为数据
（1）每天日活跃用户100万，每人一天平均100条：100万*100条=10000万条
（2）每日日志1k左右，每天1亿条，100000000/1024/1024=100G
（3）数仓ODS层采用LZO+Parquet存储：100g压缩为10g左右
（4）数仓DWD层采用的LZO+Parquet存储：10g左右
（5）数仓DWS层轻度聚合存储（为了快速运算，不压缩）：50g左右
（6）数仓ADS层数据量很小：忽略不计
（7）保存3副本：70*3=210g
（8）半年内不扩容服务器来算：210g*180天=37T
（9）预留20%：37/0,7=53T
2、DataHub中数据
（1）每天约100g数据+副本=200G
（2）保存三天3*200=600G
（3）预留30%=1T
3、flume中默认缓存的数据比较小：暂时忽略不计
4、业务数据：
（1）每天活跃活跃用户100万，每天下单的用户10万，每人每天产生的业务数据10条，每条日志1k左右：10万*10%*1K=1g
（2）数仓四层存储：1g*3=3G
（3）保存3副本：3G*3=9G
（4）半年内不扩容服务器 来算：9G*180天=1.6T
（5）预留20%1.6T/0,7=2T
5.集群总规模：53T+1T+2T=56T
6、约8T*7台服务器
DataHub安装及使用
DataHub简介：通俗的来说DataHub类似于传统大数据解决方案中的Kafka的角色，提供了一个数据队列功能。
对于离线计算,DataHub除了提供一个缓冲的队列的作用，同时由于DataHub提供了各种与其他阿里云上下游产品的对接功能，所以DataHub又扮演一个数据的分发枢纽的 工作
1、DataHub输入组件包括
flume：主流的开源日志采集框架
DTS：类似于Canal，日志实时采集框架
LogStash：日志采集框架，通常和Elasticsearch，kibana集合使用
OGG：实时监控Oracle中数据变化
DataHub输出组件包括：
RDS：类似于传统的MYSQL数据库
AnalyticDB：面向分析性的分布式数据库
MaxCompute：离线分析框架
Elasticseach：数据分析，倒排索引
StreamCompute：实时分析框架
TableStore：类似于Redis，Kv形式存储数据
OSS：类似于HDFS，存储图片，视频
MaxCompute
盘古：相当于Hadoop中的HDFS
伏羲：相当于Hadoop中的Yarn
MaxCompute Engine：相当于MR。Tez等计算引擎
DataWorks：（数据工厂，原大数据开发组件）是基于MaxCompute计算引擎的一站式大数据工场，他能帮助快速完成数据集成，开发治理，服务质量等全套数据研发工作。
MaxCompute和DataWorks一起向用户提供完善的ETL和数仓管理功能，以及SQL、MR、Craph等经典的分布式计算引擎，能够快速的解决用户海量数据的计算问题。