大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與原型實(shí)現(xiàn)：數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)實(shí)戰(zhàn)

第1章 企業(yè)與數(shù)據(jù) 1
1.1 數(shù)據(jù)的價(jià)值 3
1.2 企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力 6
1.3 企業(yè)的數(shù)據(jù)技術(shù)成熟度 12
1.4 數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)建設(shè) 14
1.4.1 大數(shù)據(jù)人才類型 14
1.4.2 數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的組織與管理 20
1.5 建設(shè)數(shù)據(jù)文化 25

第2章 聚焦中臺(tái) 27
2.1 中臺(tái)簡介 27
2.2 企業(yè)信息系統(tǒng)現(xiàn)狀 28
2.2.1 點(diǎn)對點(diǎn)式的系統(tǒng)集成 29
2.2.2 重復(fù)建設(shè) 30
2.2.3 阻礙業(yè)務(wù)沉淀與發(fā)展 31
2.3 煙囪架構(gòu)案例：會(huì)員管理 31
2.4 曾經(jīng)的“救贖”——SOA 38
2.5 中臺(tái)詳解 41
2.5.1 中臺(tái)架構(gòu) 42
2.5.2 中臺(tái)的技術(shù)體系 46
2.5.3 中臺(tái)的組織架構(gòu) 48
2.5.4 中臺(tái)不是“銀彈” 51
2.6 數(shù)據(jù)中臺(tái) 52
2.6.1 企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的現(xiàn)狀 53
2.6.2 數(shù)據(jù)中臺(tái)具備的能力 54
2.6.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)策略 56

第3章 基礎(chǔ)設(shè)施 60
3.1 集群規(guī)劃 61
3.1.1 集群規(guī)模與節(jié)點(diǎn)配置 61
3.1.2 節(jié)點(diǎn)角色分配 63
3.2 創(chuàng)建實(shí)例與組網(wǎng) 65
3.2.1 登錄云控制臺(tái) 65
3.2.2 創(chuàng)建專有網(wǎng)絡(luò) 67
3.2.3 創(chuàng)建安全組 67
3.2.4 創(chuàng)建實(shí)例 72
3.2.5 申請彈性公網(wǎng)IP地址 78
3.3 安裝集群 79
3.3.1 軟件清單 79
3.3.2 環(huán)境預(yù)配置 80
3.3.3 安裝Redis 86
3.3.4 安裝Galera（MySQL集群） 87
3.3.5 搭建本地CDH Repository 100
3.3.6 安裝Cloudera Manager Server 103
3.3.7 安裝CDH 110
3.3.8 高可用配置 114
3.3.9 安裝Spark 2 117
3.3.10 啟用Spark SQL 118
3.4 安裝單節(jié)點(diǎn)集群 121

第4章 架構(gòu)與原型 122
4.1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì) 123
4.2 原型項(xiàng)目業(yè)務(wù)背景 127
4.3 原型項(xiàng)目架構(gòu)方案 132
4.4 原型項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu) 139
4.5 部署原型項(xiàng)目 142
4.5.1 配置服務(wù)器 142
4.5.2 構(gòu)建與部署 151
4.5.3 最小化增量部署 165

第5章 數(shù)據(jù)采集 167
5.1 技術(shù)堆棧與選型 168
5.2 需求與概要設(shè)計(jì) 171
5.3 原型項(xiàng)目設(shè)計(jì) 173
5.4 生成dummy數(shù)據(jù) 174
5.5 基于Sqoop的批量導(dǎo)入 177
5.5.1 項(xiàng)目原型 177
5.5.2 使用Sqoop 180
5.5.3 增量導(dǎo)入與全量導(dǎo)入 184
5.6 基于Camel的實(shí)時(shí)采集 185
5.6.1 項(xiàng)目原型 186
5.6.2 基本的數(shù)據(jù)采集 188
5.6.3 應(yīng)對采集作業(yè)超時(shí) 193
5.6.4 應(yīng)對數(shù)據(jù)延遲就緒 197

第6章 主數(shù)據(jù)管理 202
6.1 主數(shù)管理據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)策略 202
6.2 原型設(shè)計(jì) 204
6.3 項(xiàng)目構(gòu)建與運(yùn)行 205
6.4 使用主數(shù)據(jù) 209
6.5 圍繞主數(shù)據(jù)進(jìn)行領(lǐng)域建模 209
6.6 主數(shù)據(jù)在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中的組織粒度 219

第7章 實(shí)時(shí)計(jì)算 221
7.1 ETL已死，流計(jì)算永存 221
7.2 技術(shù)堆棧與選型 223
7.2.1 Storm 223
7.2.2 Spark Streaming 225
7.2.3 Flink 235
7.2.4 Kafka Stream 237
7.2.5 關(guān)于選型的考量 238
7.3 實(shí)時(shí)計(jì)算需求分析 239
7.4 原型項(xiàng)目介紹與構(gòu)建 241
7.5 流計(jì)算工程結(jié)構(gòu) 243
7.6 集成Kafka 245
7.7 集成HBase 246
7.8 基于時(shí)間窗口的聚合運(yùn)算 252
7.9 自定義狀態(tài)的流 255
7.10 自定義狀態(tài)的設(shè)計(jì) 260
7.11 Structured Streaming性能相關(guān)的參數(shù) 263

第8章 批處理與數(shù)據(jù)倉庫 266
8.1 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫 266
8.2 數(shù)據(jù)倉庫的基本理論 267
8.2.1 維度和度量 268
8.2.2 事實(shí)表和維度表 268
8.2.3 維度的基數(shù) 269
8.2.4 Cube和Cuboid 269
8.2.5 星型模型與雪花模型 269
8.3 批處理需求分析 271
8.4 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) 272
8.5 原型項(xiàng)目介紹與構(gòu)建 277
8.6 數(shù)據(jù)倉庫工程結(jié)構(gòu) 283
8.7 臨時(shí)數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)與構(gòu)建 285
8.8 源數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)與構(gòu)建 286
8.8.1 數(shù)據(jù)模型 287
8.8.2 建表并處理數(shù)據(jù) 288
8.8.3 SQL黏合與作業(yè)提交 293
8.8.4 增量導(dǎo)入與全量導(dǎo)入 298
8.8.5 源數(shù)據(jù)層的表分區(qū) 300
8.8.6 SRC層數(shù)據(jù)歸檔 300
8.9 明細(xì)數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)與構(gòu)建 301
8.9.1 數(shù)據(jù)模型 301
8.9.2 建表并處理數(shù)據(jù) 302
8.9.3 合并增量數(shù)據(jù) 305
8.9.4 SQL參數(shù)替換 307
8.10 匯總數(shù)據(jù)層的設(shè)計(jì)與構(gòu)建 309
8.10.1 數(shù)據(jù)模型 309
8.10.2 建表并處理數(shù)據(jù) 312
8.10.3 構(gòu)建維度模型 314
8.10.4 緩慢變化維度 318
8.10.5 2型SCD表 320
8.10.6 生成代理主鍵 328
8.10.7 運(yùn)行示例 329
8.11 實(shí)現(xiàn)UDF 332

第9章 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 335
9.1 批處理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 335
9.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫概覽 341
9.3 HBase與Cassandra 343
9.4 HBase的Rowkey設(shè)計(jì) 349
9.4.1 “熱點(diǎn)”問題與應(yīng)對策略 349
9.4.2 定長處理 352
9.4.3 最佳實(shí)踐 352
9.5 探索HBase二級(jí)索引 356

第10章 作業(yè)調(diào)度 364
10.1 技術(shù)堆棧與選型 364
10.2 需求與概要設(shè)計(jì) 365
10.3 工作流的組織策略 366
10.4 工程結(jié)構(gòu) 370
10.5 項(xiàng)目構(gòu)建 372
10.6 實(shí)現(xiàn)工作流 375
10.7 實(shí)現(xiàn)coordinator 381
10.8 部署與提交工作流 385
10.9 作業(yè)依賴管理 389
10.9.1 Oozie的作業(yè)依賴管理 391
10.9.2 原型項(xiàng)目中的作業(yè)依賴 394