大数据架构师必知必会系列：数据架构设计与优化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

由于互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术的发展，特别是大数据的出现，使得海量的数据涌入到我们的生活中。如何快速、高效地处理海量数据已经成为当下最关心的话题。因此，数据架构师应运而生。数据架构师负责构建、管理和维护存储、计算、网络以及其他相关技术平台上的大数据系统。大数据架构师通过对不同业务领域（如电商、零售、保险、金融、贸易、制造等）或项目组的数据需求进行分析，制定相应的数据架构设计方案，并最终部署运行。数据架构师需具备优秀的沟通能力、项目管理能力、编程语言能力、数据库及中间件等知识作为基础。具有良好的编码习惯和分析逻辑，能够很好地处理复杂数据，善于发现问题、解决问题。另外，数据架构师需要进一步提升自己的数据分析、挖掘和机器学习等技术水平，熟悉互联网、云计算等新兴技术，掌握数据采集、清洗、存储、计算、分析、应用的整个过程。 今天，笔者将分享《大数据架构师必知必会系列：数据架构设计与优化》这本书的教材。本书基于本人多年在大数据方面的经验和研究成果，结合作者多年在大数据架构设计、实施以及实际工作中的案例分享。本书面向初级至高级数据架构师，介绍了数据架构设计的各个阶段，以及对应阶段所涉及到的主要技术领域。本书从不同视角介绍了大数据架构设计的基本理念、原则和方法，以及实践过程中面临的挑战和问题，帮助读者理清思路，建立正确的方向。本书适合想要系统了解大数据架构设计、实施、优化、监控等方面的技术人员阅读。

2.数据架构设计概述

数据架构的设计是指为数据仓库、数据湖、数据集市等各种数据存储、处理、分析、应用等技术平台构建的体系结构，以支持公司上层的需求、提升数据质量和效率，为企业提供更加优质的信息服务。数据架构设计分为设计原则、框架结构、设计模式、决策模型四个方面。

2.1 数据架构设计的目的是什么？

数据架构设计的目的是为了满足公司数据仓库、数据湖、数据集市等大数据技术平台的运行、存储、检索、分析和应用等功能，提升大数据平台的性能和可靠性，降低数据成本，优化业务运行。通过数据架构设计，可以有效地解决以下两个重要的问题：

1. 数据处理能力不足：数据架构设计可以有效地扩充数据处理能力，增加数据分析能力，提升数据查询速度，实现数据快速响应，解决数据处理瓶颈。
2. 数据价值不明确：数据架构设计可以明确定义业务数据价值，识别数据价值导向指标，指导数据平台的建设，实现数据价值的最大化。

2.2 数据架构设计的背景知识

数据架构设计需要涉及到以下技术背景知识：

1. 数据存储及处理

• 数据源：数据收集、获取的来源。如：日志文件、关系型数据库、非关系型数据库、对象存储、消息队列、搜索引擎等。
• 数据形式：数据保存及处理的形式。如：csv文件、excel表格、json文档、文本文件、流式数据、视频流、图像等。
• 数据量：数据量的大小、变化规律。如：每天产生几百GB的数据，7月份每日新增用户量为10万，有些数据可预测，如天气数据、社会新闻等。
• 访问模式：数据被不同的系统、组件以及设备访问的方式。如：查询模式多样、数据写入频繁，存在较多热点区域、分区访问模式。
• 数据压缩：数据压缩程度。如：原始数据大小为TB级别，经过压缩后只有GB级别，节省了大量存储空间。
• 数据索引：数据索引存在的目的、分类、优缺点。如：根据时间戳或键值查找数据，提升数据检索速度。

2. 数据计算

• 数据特征：数据分布、类型、大小。如：有些数据类型偏多维，分布不均匀，数据之间存在依赖关系；有些数据类型特别大，比如文本数据、音频数据等。
• 数据量：数据量的大小、变化规律。如：每天产生几百GB的数据，7月份每日新增用户量为10万，有些数据可预测，如天气数据、社会新闻等。
• 数据计算方式：数据计算的方式，如批处理、实时计算。
• 数据增长率：数据增长率、速率、周期。如：每天新增或删除的数据达到每秒千次，但数据增长率保持稳定。
• 计算资源限制：计算资源及其使用的效率。如：硬件资源（CPU、内存、磁盘）的利用率，网络带宽占用情况。
• 容灾恢复：数据中心发生故障时的容灾处理能力。如：多备份集群、异地多活配置、数据同步备份。

3. 数据分析

• 数据存储：数据存储技术选型。如：基于Hadoop/Spark等开源大数据分析框架存储数据；基于传统关系型数据库存储元数据；基于NoSQL存储数据等。
• 数据访问：数据存取方式。如：常规文件或对象存储方式访问数据，多种类型的查询接口；分布式缓存加速访问。
• 数据统计：数据分析需要基于什么样的数据统计。如：按时间段、按地域划分统计用户活跃度、商品销售额、竞争对手分析等。
• 查询优化：查询优化器的选择及策略。如：索引选择、分区选择、Join方式等。
• 数据安全：数据存储安全保证。如：加密、授权、审计、水印等。
• 时序数据：时序数据处理，如流计算。
• 数据可视化：数据可视化技术选型及效果。如：关系型数据库可视化工具，基于Spark/Flink/Hive等大数据分析框架可视化。

4. 数据管道与治理

• 数据传输协议：数据的传输协议，如FTP、SFTP、HDFS、Kafka、Flume、SQS等。
• 消息传递：消息传递协议，如RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、NATS等。
• 数据订阅：数据订阅方式。如：异步发布订阅，定时拉取。
• 流程编排：数据流程的自动化编排。如：基于Airflow、KubeFlow等开源工具。
• 数据衔接：数据源和数据目的之间的衔接。如：不同系统间的数据衔接，不同数据源的汇总和数据关联。
• 数据治理：数据治理的方式。如：数据质量管理、数据分类管控、脱敏规则设定。

3. 数据架构设计原则和方法论

数据架构设计的原则和方法论是指用来指导数据架构设计者进行设计决策的一些原则和方法论。这些原则和方法论体现了数据架构设计的目的、目标和任务，用于指导架构设计人员制定相应的方案。 数据架构设计原则和方法论共包括六个方面：

1. 相关性原则：相关性原则认为数据之间的关联性比起单独的字段要更为重要。相关性的考虑可以帮助数据集中存储，同时也能减少重复的数据加载，加快数据集市的查询速度。
2. 标准化原则：标准化原则认为数据应该符合一定的标准，这样就可以保证数据一致性，避免因数据质量问题导致的数据错误。
3. 隔离性原则：隔离性原则认为数据应该隔离开，这样就可以避免多个系统或应用之间相互影响，防止数据冲突，确保数据的准确性。
4. 最佳实践原则：最佳实践原则认为设计数据架构时，可以参考相关的最佳实践，比如亚马逊、苹果公司、微软等科技巨头都提倡的数据架构设计实践。
5. 可扩展性原则：可扩展性原则认为数据架构的设计应该做到随着数据的增长而可扩展，避免单机不能支撑海量数据的处理。
6. 并行性原则：并行性原则认为可以通过集群、多副本等方式并行处理数据，提高数据处理的吞吐量和效率。

4. 数据架构设计框架结构

数据架构设计的框架结构指的是采用什么样的框架结构，来组织、整理、呈现数据架构设计的各项方案。它可以帮助数据架构设计人员理解数据架构设计的范围、职责、目标，也可以让他们更好地组织设计方案，形成完整的数据架构设计蓝图。 数据架构设计框架结构一般分为五个层次：

1. 数据源层：数据源层描述了数据集成平台所需要的数据源及其处理方法。数据源层通常包括：数据来源、数据获取、数据导入、数据转换等。
2. 数据集成层：数据集成层描述了数据集成平台所需要的数据的整合、清洗、过滤等处理方法。数据集成层通常包括：数据连接、数据迁移、数据合并、数据抽取、数据清洗、数据过滤、数据重构等。
3. 数据加工层：数据加工层描述了数据集成平台所需要的数据的转换、计算、统计等加工处理方法。数据加工层通常包括：数据转换、数据清洗、数据采样、数据聚合、数据清洗、数据扩充、数据标准化等。
4. 数据仓储层：数据仓储层描述了数据集成平台所需要的数据的存储、检索、排序等数据存储方法。数据仓储层通常包括：数据模型设计、数据模型转换、数据分区、数据索引、数据备份等。
5. 数据应用层：数据应用层描述了数据集成平台所提供的数据分析、挖掘、预测等数据服务方法。数据应用层通常包括：数据查询、数据报告、数据仪表盘、数据监控、数据应用接口、数据服务等。

5. 数据架构设计模式

数据架构设计模式是指用来解决特定数据架构设计场景下的问题的方法论或原则。数据架构设计模式往往是由设计者经过多年的实践积累而形成的一套固定的设计规则、方法和技术，它旨在帮助设计者更好地解决特定场景下的数据架构设计问题。 数据架构设计模式分为三类：

1. 规范模式：规范模式是指那些由众多顶尖专家所遵循的架构设计规范，它涵盖了数据架构设计中最基本和核心的内容，能够帮助设计者解决绝大多数数据架构设计中的实际问题。
2. 模板模式：模板模式是指针对特定类型数据架构的固定模板，它可以帮助设计者快速生成初始设计方案，快速实现最简单的版本，帮助设计者更好地了解业务领域的需求和数据架构设计的特点。
3. 技术模式：技术模式是指那些由成熟技术实现的数据架构设计方法，例如基于容器技术、微服务架构、数据湖等。这种模式能够提供灵活的、模块化的架构设计，让设计者根据自身需求来调整架构设计方案，从而更加精细化地制定数据架构设计。

6. 数据架构设计决策模型

数据架构设计决策模型是指数据架构设计师用以提出数据架构设计决策的一种方法。它主要包括以下三个层次：

1. 抽象层：抽象层包含所有参与者及相关利益相关者的视角，它们主要关注如何分析、设计、评估和实施数据架构设计方案，找出哪些数据是关键数据，哪些数据是次要数据，如何实施这些决策。
2. 决策层：决策层基于所有参与者的意见，讨论并决定数据架构设计方案，然后再逐步推演，确认是否有必要修改方案。
3. 执行层：执行层是在已完成的方案基础上，落实到数据架构设计实施的环节，包括制作计划、制作草图、制作详细设计、系统测试、交付和部署等。

7. 数据架构设计参考模型

数据架构设计参考模型是指数据架构设计师的参考模型。数据架构设计师从参考模型里获取最新的、最优的设计方法和技术，使用参考模型来指导自己的设计思路和决策。参考模型的设计原则、流程、角色、工具和技术等内容非常丰富。参考模型可以作为数据架构设计师的参考指南，供自己和他人学习和借鉴。

8. 数据架构设计实施

数据架构设计实施分为以下三个步骤：

1. 需求分析：需求分析是数据架构设计的第一步，主要是确定数据架构设计的范围、需求、目标、任务和优先级。需求分析的结果应该是能够准确、完整、全面的阐述数据架构设计的范围和需求的文档。
2. 设计方案：设计方案是数据架构设计的第二步，主要是制定数据架构设计的方案，包括架构设计、技术设计、流程设计、组织设计等。设计方案的结果应该是能够准确、完整、详细地阐述数据架构设计的方案的文档。
3. 实施执行：实施执行是数据架构设计的第三步，主要是按照设计方案来实施数据架构设计，包括系统开发、测试、部署、运维、监控、维护等。实施执行的结果应该是能够正常、安全地实现数据架构设计，并持续改进、完善数据架构设计。

9. 数据架构设计监控

数据架构设计监控是指数据架构设计过程中关注的系统性指标。数据架构设计需要实时监控数据架构实施过程中，数据质量、数据可用性、系统可用性、资源消耗、性能等关键系统指标。数据架构设计监控的目的就是在发生问题的时候及时发现并调查原因，尽早纠正问题，以减少损失。

10. 附录：数据架构设计常见问题解答

1. 为什么要进行数据架构设计？ 数据架构设计的目的是为了满足公司数据仓库、数据湖、数据集市等大数据技术平台的运行、存储、检索、分析和应用等功能，提升大数据平台的性能和可靠性，降低数据成本，优化业务运行。通过数据架构设计，可以有效地解决以下两个重要的问题： 1) 数据处理能力不足：数据架构设计可以有效地扩充数据处理能力，增加数据分析能力，提升数据查询速度，实现数据快速响应，解决数据处理瓶颈。 2) 数据价值不明确：数据架构设计可以明确定义业务数据价值，识别数据价值导向指标，指导数据平台的建设，实现数据价值的最大化。

2. 数据架构设计有哪些步骤？ 数据架构设计包含需求分析、设计方案、实施执行等步骤。

需求分析：数据架构设计的第一步是需求分析，即明确企业的数据需求。主要包括业务目标、数据量、数据质量、数据来源、数据消费模式、数据使用权限、数据分类、数据治理、数据使用指标、数据价值等。

设计方案：需求分析之后，数据架构设计师制定数据架构设计的方案，包括架构设计、技术设计、流程设计、组织设计等。主要包括数据集成、数据存储、数据计算、数据分析、数据治理、数据管道、数据应用等模块的设计。

实施执行：实施执行是数据架构设计的最后一步，按照设计方案来实施数据架构设计。主要包括系统开发、测试、部署、运维、监控、维护等环节。

3. 数据架构设计有哪些主要问题需要注意？ 数据架构设计面临的主要问题有以下几类：

4. 数据量不断增长 数据量不断增长带来的挑战是：数据量越来越大，数据实时性要求变强，计算能力要求变高，数据呈现形式、数据共享方式都发生了变化，如何实现数据存储、计算、分析、存储、检索等功能，确保数据架构稳定、可靠地运行，是一个技术难题。

5. 数据价值不清晰 数据价值不清晰带来的挑allenges是：数据没有得到充分认识，数据处理目标不明确，如何根据业务目标、公司战略，找到数据驱动力，找到数据价值，这个也是技术难题。

6. 数据隐私保护问题 数据隐私保护问题带来的挑战是：公司在处理大数据时，可能面临数据泄露、侵权风险等问题。如何在公司内外控制数据流动、保护数据安全、保护个人信息，这个也是技术难题。

7. 弹性伸缩问题 弹性伸缩问题带来的挑战是：随着数据量不断增长，数据处理能力要求变得越来越高，如何实现数据系统的弹性伸缩，提高数据处理的效率，这个也是技术难题。

8. 数据可靠性问题 数据可靠性问题带来的挑战是：数据不断迁移、数据源、数据消费模式、数据使用方式、数据质量不断提升，如何确保数据可靠性，这个也是技术难题。