数据中台架构设计

数据中台分层架构

数据采集层

• 数据源类型：业务系统（ERP、CRM）、日志、IoT 设备、第三方 API 等。
• 采集方式：
  • 实时采集：Kafka、Flink CDC（变更数据捕获）。
  • 离线采集：Sqoop、DataX（批量同步数据库）。
  • 日志采集：Flume、Filebeat。
• 数据缓冲与预处理：使用消息队列（如 Kafka）作为缓冲区，应对数据流量峰值。

数据存储层

• 数据湖（Data Lake）：存储原始数据（结构化、半结构化、非结构化），支持低成本、高扩展性（HDFS、阿里云 OSS）。
• 数据仓库（Data Warehouse）：存储清洗后的结构化数据，面向主题建模（Hive、ClickHouse、Snowflake）。
• 融合架构（LakeHouse）：结合数据湖与数据仓库优势（湖仓一体），如 Delta Lake、Apache Iceberg。
• 分层存储策略：
  • 热数据（高频访问）：存入分布式数据库（如 HBase、Cassandra）。
  • 温数据（低频访问）：存入数据仓库。
  • 冷数据（归档）：存入对象存储（如 AWS Glacier）。

数据计算层

• 批处理引擎：处理离线任务（T+1 报表、ETL 清洗），如 Apache Spark、Hive。
• 流处理引擎：实时处理数据流（如风控、实时监控），如 Apache Flink、Kafka Streams。
• 交互式分析引擎：支持快速查询（OLAP），如 Presto、Doris。
• AI/ML 计算平台：集成机器学习框架（TensorFlow、PyTorch），提供从特征工程到模型部署的全流程支持。
• 统一计算调度：使用 Airflow、DolphinScheduler 管理任务依赖与资源分配。

数据服务层

• 统一数据服务接口：RESTful API、GraphQL、SQL 查询接口、API 网关（Kong、Apigee）。
• 数据可视化与自助分析：集成 BI 工具（Tableau、Superset），支持业务人员自主分析。
• 数据订阅与推送：基于消息队列（Kafka）实现实时数据推送。
• 数据沙箱：提供安全隔离的测试环境，支持数据探索与实验。
• 服务治理：服务限流、熔断、监控（如 Prometheus + Grafana）。

数据治理与安全层

• 元数据管理：记录数据血缘、业务含义、技术属性（Apache Atlas、Alibaba DataWorks）。
• 数据质量管理：定义规则（唯一性、完整性）并自动检测异常（Great Expectations、Talend）。
• 数据安全：数据脱敏（如姓名、手机号）、加密（AES）、权限控制（RBAC）；合规性：满足 GDPR、CCPA 等法规。
• 生命周期管理：自动化冷热数据分级、归档与删除策略。

云原生数据中台

基础设施层

云平台（AWS/Azure/ 阿里云）提供 IaaS 资源（ECS、容器服务 K8s）。

数据存储层

数据湖（S3）+ 数据仓库（Redshift）+ 实时数据库（Redis）。

计算引擎层

Spark（批处理）、Flink（流处理）、SageMaker（AI）。

服务层

API 网关 + 微服务（Spring Cloud）提供数据服务。

治理与监控

统一日志（ELK Stack）、监控（Prometheus）、权限（IAM）。

数据汇聚

数据采集与接入

• 数据源分类：
  • 结构化数据：数据库（MySQL、Oracle）、数据仓库（Hive、ClickHouse）。
  • 半结构化数据：日志（JSON、XML）、消息队列（Kafka）。
  • 非结构化数据：文本、图片、音视频（存储于对象存储）。
• 离线批量同步：Sqoop（数据库→HDFS）、DataX（多源异构同步），适用于 T+1 报表、历史数据迁移。
• 实时流式采集：Kafka Connect、Flink CDC（实时捕获数据库变更），适用于交易流水实时监控、用户行为日志采集。
• 日志采集：Filebeat（轻量级日志收集）、Flume（分布式日志聚合）。

数据清洗与标准化

• 数据解析：将非结构化数据（如日志）解析为结构化字段，工具：JSONPath、Avro Schema。
• 数据去重：根据业务主键（如订单 ID）删除重复记录，如 Spark 的 dropDuplicates ()、Hive 窗口函数。
• 字段标准化：统一时间格式（如 UTC 时间戳）、单位（如金额统一为美元）。
• 空值处理：填充默认值（如 0）、剔除无效记录、基于算法预测缺失值。
• 数据验证：校验数据范围（如年龄 > 0）、枚举值（如性别仅允许 “男 / 女”），如 Great Expectations、Debezium（实时校验）。

数据开发

数据开发与建模

• 批处理开发：离线报表、用户画像更新，工具：Spark SQL、Hive、Airflow（任务调度）。
• 实时处理开发：实时风控、动态定价，工具：Flink SQL、Kafka Streams。
• 维度建模：事实表（如交易记录） + 维度表（如用户、商品），适用于 BI 分析、OLAP 查询。
• 宽表建模：将多表关联结果预计算为宽表，减少查询复杂度，适用于用户行为分析（融合点击、购买、浏览数据）。
• 图模型：构建实体关系网络（如社交网络、反欺诈图谱），如 Neo4j、TigerGraph。

数据质量管理与监控

• 质量规则定义：
  • 完整性：关键字段非空（如用户 ID）。
  • 一致性：跨系统数据匹配（如财务系统与订单系统的金额一致）。
  • 及时性：数据按时到达（如 T+1 任务延迟告警）。
• 质量监控与告警：检测异常 → 通知负责人 → 触发重跑或人工修复，利用 Prometheus 进行实时指标监控。
• 数据血缘追踪：记录数据从源头到应用的完整链路，便于故障排查与影响分析（Apache Atlas、Alibaba DataWorks）。

数据存储

存储分层与架构

• 原始层（Raw Layer）：
  • 存储内容：未经处理的原始数据（日志、数据库 Binlog、IoT 设备数据）。
  • 数据湖：HDFS、AWS S3、阿里云 OSS（支持海量非结构化数据）。
  • 分布式文件系统：如 Ceph（企业私有云场景）。
  • 特点：低成本、高吞吐写入，适合长期存储原始数据。
• 清洗层（Cleaned Layer）：
  • 存储内容：经过标准化、去重、空值处理后的数据。
  • 列式存储：Parquet、ORC（压缩率高，适合分析场景）。
  • 分布式数据库：HBase（半结构化数据）、Cassandra（高可用写入）。
  • 特点：数据格式统一，支持高效查询。
• 服务层（Serving Layer）：
  • 存储内容：面向业务的高频访问数据（如用户画像、实时统计结果）。
  • OLAP 数据库：ClickHouse、Doris（支持快速聚合查询）。
  • 内存数据库：Redis、Memcached（缓存热数据）。
  • 特点：低延迟响应，直接对接业务应用。
• 归档层（Archived Layer）：
  • 存储内容：低频访问的历史数据（如合规要求的日志存档）。
  • 对象存储冷存储：AWS Glacier、阿里云归档存储。
  • 特点：成本极低，但读取延迟高（需解冻）。
• 冷热分离：
  • 热数据（高频访问）：存入分布式数据库（如 HBase、Redis）。
  • 冷数据（归档）：压缩后存入对象存储（如 AWS Glacier）。

存储技术选型对比

场景	技术方案	优势	局限
海量原始数据存储	HDFS/S3	高扩展性、低成本	随机读写性能差
实时数据写入	Kafka、Apache Pulsar	高吞吐、低延迟	需配合下游存储使用
结构化数据分析	Hive、Snowflake	SQL 兼容、支持复杂查询	实时性不足
实时查询与缓存	Redis、ClickHouse	亚秒级响应、高并发	数据量受内存 / 资源限制

数据计算

计算引擎分类与选型

• 批处理引擎：
  • 场景：离线 ETL、T+1 报表、历史数据清洗。
  • Apache Spark：内存计算优化，适合复杂数据处理。
  • Hive：基于 MapReduce，适合稳定的大规模离线任务。
• 流处理引擎：
  • 场景：实时监控、风控、动态定价。
  • Apache Flink：低延迟、Exactly-Once 语义，支持复杂事件处理（CEP）。
  • Kafka Streams：轻量级，与 Kafka 深度集成。
• 交互式分析引擎：
  • 场景：即席查询（Ad-hoc）、BI 工具对接。
  • Presto：多数据源联邦查询，秒级响应。
  • Apache Druid：面向时序数据的 OLAP 优化。
• AI 计算引擎：
  • 场景：机器学习模型训练、推理。
  • TensorFlow/PyTorch：深度学习框架。
  • Spark MLlib：分布式机器学习库。

计算架构模式

• Lambda 架构：
  • 设计：批处理层（离线准确结果） + 速度层（实时近似结果） → 服务层合并输出。
  • 优缺点：兼顾准确性与实时性；但维护两套逻辑，复杂度高。
• Kappa 架构：
  • 设计：仅通过流处理引擎（如 Flink）处理历史与实时数据，依赖重播机制。
  • 优缺点：简化架构，逻辑统一；但依赖消息队列的长期存储能力（如 Kafka 保留策略）。
• 湖仓一体（Lakehouse）：
  • 设计：融合数据湖（灵活存储）与数据仓库（高效分析），如 Delta Lake、Apache Iceberg。
  • 优点：支持 ACID 事务、Schema 演进，直接基于数据湖执行分析。

数据治理

元数据管理（Metadata Management）

• 元数据采集：自动采集数据库表结构、字段定义、ETL 任务血缘等（Apache Atlas、Alibaba DataWorks）。
• 数据目录（Data Catalog）：提供搜索界面，业务人员可快速定位数据资产、标签化分类、数据热度统计、用户评分。
• 数据血缘（Data Lineage）：可视化展示数据从源头到应用的完整链路（如 “用户表→ETL 任务→报表”）。

数据质量管理（Data Quality Management）

• 规则定义：
  • 完整性：关键字段非空（如订单 ID）。
  • 准确性：数值范围校验（如年龄 > 0）。
  • 一致性：跨系统数据匹配（如财务系统与订单系统的总金额一致）。
  • 及时性：数据按时到达（如 T+1 任务延迟告警）。
• 质量监控：定时任务扫描数据，触发告警，Great Expectations（定义规则并生成报告）、Debezium（实时数据校验）。
• 闭环处理：通过 SQL 脚本或 ETL 任务修正数据。

主数据管理（Master Data Management, MDM）

• 主数据定义：制定企业级标准（如 “客户” 需包含 ID、姓名、手机号、注册时间）。
• 主数据分发：通过 API 或消息队列（Kafka）将主数据同步至各业务系统。
• 冲突解决：定义优先级规则（如 CRM 系统为 “客户” 信息的权威来源）。

数据生命周期管理

• 热数据：高频访问，存于高性能存储（如 Redis、SSD）。
• 温数据：低频访问，存于数据仓库（如 Hive）。
• 冷数据：归档至低成本存储（如 AWS Glacier），满足法规保留期限后自动删除。

数据安全

数据分类与分级

• 分类：按业务属性划分（如用户数据、交易数据、日志数据）。
• 分级：按敏感程度分级（如公开、内部、机密），制定差异化的保护策略。

权限控制（Access Control）

• 基于角色的访问控制（RBAC）：定义角色（如数据分析师、风控员）并分配最小必要权限（Apache Ranger、AWS IAM）。
• 动态脱敏：根据用户角色返回部分数据（如客服仅能看到用户手机号后四位）（ProxySQL、数据脱敏中间件）。

数据加密

• 静态加密（At Rest）：数据库加密（如 MySQL TDE）、文件系统加密（如 HDFS Transparent Encryption）。
• 传输加密（In Transit）：使用 TLS/SSL 协议保护数据传输（如 Kafka SSL 加密）。

审计与监控

• 操作审计：记录数据访问、修改、删除日志，留存至少 6 个月（满足合规要求），ELK Stack（日志分析）、AWS CloudTrail。
• 异常检测：通过机器学习模型识别异常访问模式（如非工作时间批量导出数据）。

数据服务与 API

数据服务化的分层架构

• 数据准备层：
  • 数据建模：根据业务需求设计宽表、聚合表或特征表（如用户画像表）。
  • 数据加工：通过 ETL/ELT 生成可复用的数据资产（如每日销售额统计表）。
  • 技术选型：Spark、Flink、Hive。
• 服务封装层：
  • 服务抽象：将数据封装为业务语义明确的接口（如 “获取用户最近订单”）。
  • 服务类型：
    • 查询类：SQL 查询、键值查询（如根据用户 ID 获取画像）。
    • 分析类：聚合统计（如分地区销售额排名）。
    • 智能类：模型预测（如用户流失概率评分）。
  • 技术选型：Spring Boot（微服务）、GraphQL（灵活查询）。
• 服务开放层：
  • API 网关：统一入口管理 API 的认证、限流、监控。
  • 协议支持：RESTful API（80% 场景）、WebSocket（实时推送）、gRPC（高性能通信）。
  • 技术选型：Kong、Apigee、阿里云 API 网关。

API 设计原则

• 标准化：遵循 OpenAPI 规范（Swagger），提供清晰的接口文档。
• 安全性：支持 OAuth 2.0、JWT 令牌认证，敏感数据脱敏（如手机号部分隐藏）。
• 性能优化：
  • 缓存策略：Redis 缓存高频查询结果，降低数据库压力。
  • 分页与限流：避免大结果集拖垮系统（如每页最多 100 条，QPS 限制 1000 次 / 秒）。

API 生命周期管理

• 开发与测试：
  • Mock 服务：使用 Postman 或 Swagger UI 模拟接口，供前端并行开发。
  • 自动化测试：通过 JMeter 或 Python 脚本验证接口性能与正确性。
• 部署与版本控制：
  • 蓝绿发布：新版本 API 上线时保留旧版本，逐步切换流量。
  • 版本标识：URL 路径（如 /v1/user）或请求头（如 Accept-Version: 2.0）。
• 监控与运维：
  • 指标监控：实时跟踪 API 调用量、延迟、错误率（Prometheus + Grafana）。
  • 日志分析：记录请求详情，便于排查问题（ELK Stack）。

典型 API 类型与场景

API 类型	场景	技术实现
查询 API	根据 ID 查询用户信息	Redis 缓存 + MySQL 分库分表
分析 API	统计近 7 天活跃用户数	Presto 查询 Hive 宽表
实时推送 API	交易风险告警通知	WebSocket + Kafka 消息队列
预测 API	用户信用评分	Flask 部署 TensorFlow 模型

企业级数据中台源码，欢迎联系VX：gzzw1131

包括以下功能：

一、数据可视化平台
1.1 数据可视化（数据集管理、数据源管理、报表管理、文件管理
1.2 知识图谱（图谱管理）
二、数据建设平台：
2.1 元数据（数据源管理、元模型、最新元数据、元数据同步、元数据审核、定版元数据、元数据分析）
2.2 数据标准（标准定义、发布管理、审核管理、数据标准核对）
三、数据治理平台：
3.1 主数据（主数据实体、编码规则、主数据目录）
3.2 数据仓库（doris集群管理、数仓规划）
3.3 数据模型（模型数据、维度建模、模型运维）
3.4 数据指标（指标开发、指标地图）
3.5 数据质量（规则管理、检测任务）
3.6 数据标签（标签实体、标签管理、置标任务、标签圈群、圈群结果、标签画像）
3.7 数据安全（分级分类、数据脱敏）
3.8 服务管理（服务开发、服务测试、API集市、应用管理）
3.9 审核管理（服务审核、服务申请、历史审核）
3.10 数据资产（资产标签、目录管理、资产编目、资产门户）
四、数据采集开发平台
4.1 离线开发（任务管理、文件资源管理、多数据源目录）
4.2 实时开发（任务管理、告警通知、JAR维护）
4.3 数据挖掘（项目管理、源中心、资源中心、配置中心）
五、系统管理：
5.1基础管理（用户管理、角色管理、部门管理、职位管理、定时周期管理）
5.2开发管理（字典管理、菜单管理）
5.3 平台审计（登录日志、操作日志、实时日志、日志查询）
5.4数据运维（数据服务、ITMS、数仓备份）