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大家好，我是闵军。目前就职于找钢网。此前曾在1号店，teradata，中国电信等单位工作。目前在数据行业已经摸爬滚打将近10年。
今天给大家分享的话题是，互联网行业的大数据架构。
这个题目很宽泛，很大，今天也不可能完全讲清楚，讲透。我重点讲几块：
1、互联网行业大数据的物理架构，比如Hadoop+DBMS，如何来分工；
2、数据仓库本身，如何架构，各部分的定位信息；
3、数据仓库到应用，数据改怎么流动？
4、应用本身，如何架构能做到降本增效，适应愈来愈多的多屏需求；
5、互联网行业，我们可以用数据来做什么。
第一次用这种方式和大家交流，看不到大家，不太适应。不知道前面大家是怎么交互的。这样，我保持我的节奏，先讲完，然后来看大家的问题。下面我们言归正传，从上面提到的5个方面来谈大数据架构问题。
1、Hadoop+DBMS架构在业界被广泛的使用
我们先看一下PPT，将业务系统数据抽取后，我们一般会放到Hadoop中，在这里我们做很多的事情。比如数据清理，数据整合等，下一页P我们将具体介绍。清理整合完成后，我们将数据导入到DBMS进一步做应用。
为什么这么安排？主要基于以下几个维度考量： 经济性，不考虑IOE，传统MPP如Teradata，尽可能用开源； 可扩展，考虑数据膨胀的可能性； 可用性，较成熟，有成功的实践案例。只有同时满足上述3点的架构，我们才认为是较为理想的选择。那么对标上述3点要求，我们看Hadoop+DBMS架构。经济性，扩展性：hadoop是目前最为经济，好扩展的大数据平台了，DBMS部分，我们也尽可选择如mysql的开源数据库。对于可用性，我们需要关注一下，我们知道hadoop的可用性不太好，特别是交互部分。但我们有DBMS作为补充啊，建议的做法是：充分利用Hadoop的存储及计算资源，利用DBMS的交互友好型特征。也就是说，数据底层部分，我们尽量使用Hadoop方案，靠近应用层，我们使用DBMS。
曾经也有同学问我，为什么不统一使用DBMS，搞这么麻烦？这是基于以下两点考虑：
1、非开源的DBMS，如oracle，DB2等，都是要花钱买的，不在我们的考虑范畴；
2、mysql等较为成熟，使用广泛的开源数据库，在大数据场景下，如表的复杂关联，性能会特别糟糕，也就是说，他不具备大数据的复杂计算能力。实践证明，即便是mysql的数据仓库方案，inforbright也是一个糟糕的选择。
还有同学可能会问，现在市面上广受关注的开源x86 MPP方案呢？我只能说，他们还处于初级阶段，成功案例太少，建议大家对他们加以关注，说不准哪天也会大行其道。
2、3层数据仓库架构可较好的平衡扩展性与易用性
看一下PPT，前面我们提到了，数据底层部分，我们用Hadoop来承载，以利用高性价比的存储和计算资源。落到实处，镜像层和数据整合层，我们用Hadoop来承载。到了信息层，我们用DBMS，因为理想情况下，各类应用，我们都期望用这层来承载，也就是说，交互性要求高。
我们来看这3层。镜像层，我们关注的是如何高效的接入各类有用数据。一般来说，这层的表结构和业务系统基本相同，且不需要保留太久的历史数据。只是考虑到重刷数据的需求可能性，保留一周就可以了。整合层，重点关注数据的整合，以及规范化处理。这层模型是业务系统没有的，需要DW建设人员建模。这层的建模，我们多还是采用3范式方式，不太考虑数据的易用性，重点考虑数据的扩展性。此层完成后，我们可以做到有数可用，也可初步满足企业的one data要求。但前面说了，这里并不太关注数据的易用性，满足是可满足，用起来还是比较痛苦的，因为我们需要套多的表关联，太多的筛选过滤逻辑。也简单说下，整合和规范化处理是做什么吧。整合，我的客户信息，可能来源于多个业务系统，比如ERP，CRM等等。这里面的信息，可能有重复，且不能保证一致性。我们要做的，就是让这些信息统一起来，比如我常用来举例的，在ERP中，性别属性值，用F，M来标识；CRM中，这两个值可能试0,1。这需要我们统一起来。
再说信息层，注意这里开始提到信息，另外两层都是数据的数据。这里要做的是，从数据到信息的转化。对于数据的使用者，在此层可能满足需求的情况下，他们可能不太关注镜像层和整合层。但是作为建设者，我们必须关注：如果说信息层开始关注招式了，那整合层练的就是内家功夫。这一层，我们开始关注数据的易用性。如何做到易用？需要关注点：
1、模型容易理解；
2、数据容易获取。
那么在模型层面，我们采用维度建模，模型由维度和指标构成，这是最容易理解的建模方式了。数据层面，我们做充分的封装，将复杂的逻辑全部封装在整合层到信息层的逻辑中。举个例子，在电商行业，有个关键的指标叫做有效订单，他的定义是很复杂的，需要关注用户的付款方式，需要关注订单状态是否取消，需要关注用户购买时是否使用抵用券等等。可以想象，如果直接去统计这个数据，SQL没有20行代码你绝对搞不定。那在整合层到信息层的ETL处理中，我们封装这个20行代码的逻辑。你需要的时候，直接用就好了，2行代码的事情。
眼尖的听众可能看到了，在信息层，我写了视图，物理表。这里是说，信息层的实施是较为灵活的，不强求有实体表，不过在存储不成为问题的时候，我是建议用物理表来提升使用效率。还有一个，指标库，这是个什么概念？这个很重要，可以用来解决指标不能累加的问题，比如客户数，你今天去沃尔玛买了洗衣机，洗衣粉，对于洗衣机商家，他有一个客户，对于洗衣粉商家亦如此。但是对于沃尔玛，你只是一个客户，不是两个，亦即不能累计。指标库是用来解决类似问题的。时间问题，这个不展开来说。
3、理想的应用数据流是先封装在使用
大家先看下PPT，这页PPT其实是上一页的补充。里面的信息比较丰富，但因为截图给大家，看不出来。我简单讲一下。首先，我将BI工作分成了几大块，DW/BIC建设，数据管理，adhoc取数，自动软件支持，可视化门户，数据分析等等。这里面，水面以上的，大家可感知的工作可能只有可视化出来的东西加上一些分析报告。除这之外，我们有超过80%的工作是水面以下的，大家感知不到的。这个事情，大家在负责DW平台时，需要对老大讲清楚，得到理解和认可，这点很重要。另外，关于数据流。做应用时，若信息层有数据可支撑，他是我们的不二之选。我们也可以使用整合层来支撑，前面说了，这里要付出的成本是开发工作量大。较好的办法是，若需求用到的数据有共性，其他地方也可以用到，强烈建议丰富信息层后再来做应用。直接从镜像层出应用，是我们要杜绝的，如果你大规模的这么做了，你将付出的代价是数据不准，维护成本高，应用间数据打架等各类问题，并将直接导致项目失败。
4、一套代码，多屏部署的应用架构
这个是我一直在推，也取得了一些成效的架构。其背景是，现在互联网行业，有PC，手机，监控大屏幕的可视化需求。老方法是，分别建设几套系统。导致的后果是，各系统独立维护，维护成本高。更为重要的是，若需要灵活的将内容挂载到各屏幕，或者要实现各屏幕之间的互动，成本会增加的非常厉害。为了解决这个问题，我们有了图示的架构方案。也即，用H5来作为可视化页面，自适应各类屏幕。然后，对手机端，PC端，我们只需开发容器及Native来放置H5报表即可。有了H5报表，有了容器后，我们可以经过简单的配置，即可将报表随心所欲的挂载到各类屏幕。
5、两个闭环一条链
严格来说，这不属于架构范畴，但我还是想分享一下。简单说下大家就明白了。在大数据应用方面，传统行业如电信银行做的最多的，为决策支持类，即DSS类应用。这类应用的特点是，数据辅助决策后，会有行动跟进，如营销活动的开展。开展活动后，活动数据会再次流动到数据仓库，可再次分析。即形成了决策闭环。运营闭环，比如B2C的个性化推荐，如何推荐？数据来源于数据仓库。推荐后，数据会再次流入数据仓库，也形成闭环，即为运营闭环。还有一个一条链，说的是什么呢？在传统产业领域，比如钢贸相关，产业链过长，导致上下游信息不对称明显：对钢厂来说，他们不能正确获得消费需求信息，牛鞭效应，导致产能过剩；对用钢者来说，想要知道哪里可以买到物美价廉的产品非常困难。打通这个链条，对上可以环节厂家产能过剩，对下可以帮用户找到合适产品。
好了，我的介绍到这里，看看大家有什么问题？
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