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马蜂窝大数据架构详解:小白都能懂的数据仓库与数据中台

   信息来源:JcrnqSQm

文|马蜂窝技术团队

一、马蜂窝数据仓库与数据中台

最近几年,数据中台概念的热度一直不减。2018 年起,马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。

数据中台到底是什么?要不要建?和数据仓库有什么本质的区别?相信很多企业都在关注这些问题。

我认为数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后,借助平台化的思路,将数据更好地进行整合与统一。

所以,数据中台更多的是体现一种管理思路和架构组织上的变革。在这样的思想下,我们结合自身业务特点建设了马蜂窝的数据中台,核心架构如下:

在中台建设之前,马蜂窝已经建立了自己的大数据平台,并积累了一些通用、组件化的工具,这些可以支撑数据中台的快速搭建。作为中台的另一大核心部分,马蜂窝数据仓库主要承担数据统一化建设的工作,包括统一数据模型,统一指标体系等。下面介绍马蜂窝在数据仓库建设方面的具体实践。

二、数据仓库核心架构

马蜂窝数据仓库遵循标准的三层架构,对数据分层的定位主要采取维度模型设计,不会对数据进行抽象打散处理,更多注重业务过程数据整合。现有数仓主要以离线为主,整体架构如下:

如图所示,共分为 3 层:业务数据层、公共数据层与应用数据层,每层定位、目标以及建设原则各不相同。

三、数据模型设计

3.1 方法选择

数据模型是对现实世界数据特征的抽象,数据模型的设计方法就是对数据进行归纳和概括的方法。目前业界主要的模型设计方法论有两种,一是数据仓库之父 Bill Inmon 提出的范式建模方法,又叫 ER 建模,主张站在企业角度自上而下进行数据模型构建;二是 Ralph Kimball 大师倡导的维度建模方法,主张从业务需求出发自下而上构建数据模型。

大数据环境下,业务系统数据体系庞杂,数据结构多样、变更频繁,并且需要快速响应各种复杂的业务需求,以上两种传统的理论都已无法满足互联网数仓需求。

在此背景下,马蜂窝数据仓库采取了「以需求驱动为主、数据驱动为辅」的混合模型设计方式,来根据不同的数据层次选择模型。

3.2 设计流程


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