大数据架构师必知必会系列：数据流程与工作流

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据架构师的定义？

数据架构师（Data Architect）是指负责整个数据平台的设计、构建和运营的专门角色。他们有着丰富的数据处理经验，能够对复杂的业务系统进行优化，并提升效率、降低成本。通常情况下，数据架构师需要具有丰富的计算机相关知识、工程管理能力、业务理解能力、分析技术能力、沟通技巧等。他们往往也是公司内部的一个重要岗位，但也不排斥外派到外部的担任合作伙伴，因为他们可以更好地了解客户需求、提升竞争力、获取更多利润。

为什么要写这篇文章？

虽然许多技术博客已经陆续出现了关于数据架构师的教程、文章，但是这类文章大都侧重于各种技术细节的实现，对于数据架构师来说，实际上却十分重要的一环是如何把握数据处理的全局视角，根据数据的特点和特性建立符合自身业务流程的数据流转逻辑，并且围绕这个框架建设数据平台。因此，除了给数据架构师提供参考之外，我还想传达一些作者在学习过程中的心得体会，希望通过这篇文章让大家对数据架构师的要求有一个全面的认识。

作者介绍

陈俊雄，清华大学通信院研究生，从事大数据相关工作近10年。曾就职于阿里巴巴、腾讯、亚马逊、京东等大型互联网企业，擅长大数据平台的规划、搭建、维护以及管理。他的研究方向是利用机器学习、自然语言处理、图像处理等技术，为电商平台提供商品推送和物流预测服务。

2.背景介绍

作为一名数据架构师，首先需要解决的问题就是如何能够高效地存储、分析和处理海量数据。如何快速、准确地分析出数据之间的关系，这是最基础的需求。而如何将海量数据进行有效的组织整理、提炼、分类和归纳，才是数据架构师所关心的重点。而基于以上需求，我们设计了一套面向海量数据处理的大数据平台架构，包括如下模块：

• 数据采集端：负责实时收集和存储数据，同时对原始数据进行初步处理，如去除杂质、异常值处理、数据转换等；
• 数据计算端：主要基于开源工具如Spark、Storm、Flink等实现分布式计算，用于处理原始数据，并输出处理后的结果；
• 数据存储端：用于保存所有计算后产生的数据，可选择开源方案如HBase或ElasticSearch等；
• 数据展示端：用于呈现最终的分析结果，并支持用户查询和监控，如仪表盘、报告等。

  3.基本概念术语说明

  1.数据仓库(Data Warehouse)

  数据仓库是一个中心化的、集成的、汇总的、面向主题的仓库，用于集成和分析来源于多个来源的数据，目的是为了支持决策支持，为业务决策提供有价值的信息。它通常被用来支持企业决策的执行和管理，包括生产计划、库存和销售管理、市场营销和分析等。数据仓库通常有以下几个特点：
• 集成性：数据仓库通常采用星型模型来存储数据，不同源头的数据通过ETL或数据湖来进行数据抽取、传输和加载，统一存储，避免孤立存在；
• 汇总性：数据仓库根据相关标准，将数据整合、整理，同时还需要对数据进行质量控制和审计，确保数据完整性；
• 主题性：数据仓库按照业务主题来划分，其中的数据包含特定领域的信息，如销售数据、营销数据、财务数据、生产数据等；
• 可操作性：数据仓库提供了数据分析的工具，如OLAP和OLTP，通过SQL语句对数据进行分析、报告，并可对数据进行及时监控；
• 时序性：数据仓库在存储数据时会记录每条记录的变更时间，可帮助企业跟踪数据变化，发现数据异常；

  2.ETL(Extract-Transform-Load)

  ETL是一种提取、转换、加载数据的方式，一般用于从各种各样的数据源（如数据库、文件、API接口、消息队列等）中抽取数据，进行清洗、转换、验证和过滤等处理，然后加载到数据仓库或者数据集市中进行进一步分析。ETL通常由以下几个步骤组成：
• 选取：确定要抽取的数据来源和方式；
• 清洗：通过数据清理的方式，消除脏数据、重复数据等；
• 转换：将原始数据进行转换，如结构化、半结构化数据等；
• 加载：将处理完成的数据加载到数据仓库或数据集市。

  3.数据湖(Data Lake)

  数据湖是一个独立的、非事务性的、存储系统，用来存储海量数据，可以进行数据探索、数据分析和应用开发。数据湖一般由HDFS、Hive、Impala、Presto、Druid等开源项目组成，它的特点如下：
• 非事务性：数据湖的存储并不是依靠事务机制，因此数据写入速度快、成本低；
• 灵活性：数据湖的架构可以支持不同的分析场景，比如实时分析、离线分析、交互式查询等；
• 可扩展性：数据湖可以通过简单的增加节点的方式，无缝扩容；
• 统一性：数据湖的所有数据都可以在一个平台上进行分析和应用。

  4.数据采集

  数据采集主要依赖第三方数据源采集数据，其过程可以分为如下几步：
• 数据接入：将第三方数据源接入到数据采集端，包括数据源的协议、地址、用户名、密码、端口等信息；
• 数据清洗：对采集到的原始数据进行清理、规范化、转换等处理；
• 数据发送：将清理、规范化、转换后的数据发送至计算引擎；
• 数据加载：将计算引擎生成的数据加载至数据存储端。

  5.数据传输

  数据传输的过程与数据采集相似，主要步骤如下：
• 数据接收：接收数据采集端发送过来的原始数据，经过数据清洗、转换后再次发送至计算引擎；
• 数据处理：对收到的数据进行计算处理；
• 数据发送：将计算结果发送至数据展示端，并显示在前端页面上。

  6.数据存储

  数据存储端存储了所有计算引擎生成的数据，如原始数据、清洗、规范化、转换后的数据、计算结果等。数据存储端可选择开源方案如Hadoop HDFS、Apache Hive或MySQL等。

  7.数据展示

  数据展示端负责展示分析结果，支持用户查询和监控，比如提供仪表盘、报告、图形展示等功能。数据展示端可选择开源工具如Tableau、Microsoft Power BI或D3.js等。

  8.PaaS平台

  PaaS平台是Platform as a Service的缩写，它提供了云计算环境，允许用户部署和运行应用程序，而不需要购买和管理服务器硬件。数据架构师需要熟悉PaaS平台的相关概念和配置，才能更好地掌握数据平台的运维和管理。

  9.ELK日志平台

  ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，是一款开源日志分析平台，用于存储、搜索和分析日志。数据架构师需要熟悉ELK日志平台的相关配置和使用方法，才能更好地管理和检索日志。

  4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

  1.分桶法

  数据划分的方法。将数据分为若干个大小相同的区间，每个区间对应一个桶。数据进入某个桶之后，该桶内的数据都属于该桶，即相同的属性值的记录都会进入同一个桶，这样便于聚合统计。

  2.基数估计

  基数估计（Cardinality Estimation）用于估计集合中的元素个数，也是一种数据分析的方法。它是基于概率论的技术，根据待分析的数据集，估计它的基数。它通过计算统计学上的各种分布函数得到估计的基数。常用的估算方法有：
• 熵法：用基尼系数来度量离散程度，又称“互信息”；
• 估计器法：用估计器估计离散程度。常用的估计器如Hyperloglog、Count-Min Sketch等；
• 拉普拉斯平滑：用随机变量的频率分布来估计离散程度。它假定观察到的事件与随机事件之间是独立的，则离散程度就等于观察到的事件的期望个数。

  3.关联规则

  关联规则是一种推荐系统中的经典技术。它通过分析两个及以上变量之间的关系，寻找数据中蕴含有强关联的模式。常用算法有Apriori、FP-growth、Eclat等。

  4.决策树算法

  决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于分类、回归和标记数据。决策树是描述数据特征的树形结构，其中每一个内部结点表示一个特征，每一个叶子结点表示一个类别，也就是所需预测的结果。决策树算法分为三种：
• ID3算法：基于信息增益的算法，计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为划分点，递归地构造决策树；
• C4.5算法：基于信息增益比的算法，同时考虑特征的可分割性和值的连续性；
• Cart算法：一种二叉树算法，只能用于分类任务。它与ID3、C4.5算法非常类似，都是基于信息增益的算法，只是其树剪枝策略不同。

  5.朴素贝叶斯算法

  朴素贝叶斯算法是一种分类算法，它假设数据服从多项式分布，即每一个类别的发生都是其他类的条件概率的乘积。它在分类时，计算每个类别的先验概率，并根据这些概率给予每个实例的类别。常用算法有极大似然估计和贝叶斯估计两种。

  6.PageRank算法

  PageRank算法是一种网络链接分析算法，它通过网络图中的链接关系来评估网页的权重。它计算每个页面的等级，随着迭代，越来越多的节点收到来自其他页面的链接。算法的优点是易于计算，缺点是无法抵御拜占庭攻击。

  7.TF-IDF算法

  TF-IDF算法（Term Frequency - Inverse Document Frequency），一种文本匹配和信息检索技术。它通过词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）调整关键词的权重，从而得到文档和查询的匹配度。它的基本思路是如果某个词或短语在一篇文章中出现的次数很多，并且在其他文章中很少出现，那么认为此词或短语比较重要。

  8.加权投票法

  加权投票法是一种多数表决的方法，它通过投票来决定某一项事情的结果。在多个选民中，每一名选民都持有一定数量的选票，每个选民的选票可以有不同的值。投票者根据自己持有的选票，按一定的规则加权来计算得出的最终结果。

  9.协同过滤算法

  协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorithms）是一种推荐系统中的经典技术。它通过分析用户之间的兴趣爱好及行为习惯，来推荐新的产品或服务。它通常采用矩阵因子分解算法，即将用户行为矩阵分解为多个隐性特征，并通过这些特征来预测用户对物品的喜好程度。常用的算法有用户相似性推荐算法、item-based协同过滤算法、SVD协同过滤算法等。

  5.具体代码实例和解释说明

  1.代码实例——数据采集

  数据采集的代码实例是Python代码，作用是从网易新闻API获取最近1小时的新闻数据。

  import requests
  

api_url = 'http://news.163.com/api/v2/client/index/get' params = { 'area': '上海', # 所在地区，可修改 'type': 'news', # 获取类型，可修改 'pagesize': '10', # 每页数据量，可修改 'time': '-1hour', # 时间范围，可修改 'timestamp': int(round(time.time() * 1000)) # 当前时间戳 }

headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36' }

response = requests.get(api_url, params=params, headers=headers).json() if response['code'] == 200: news_list = [] for item in response['data']['list']: title = item['title'] source = item['source'] summary = item['summary'] news_list.append({ 'title': title, 'source': source, 'summary': summary })

print(news_list)

else: print('Error:', response['msg'])

这里，我们通过GET请求访问网易新闻API，参数中设置了获取上海区域的最新1小时的新闻数据。返回的响应中包含了每条新闻的标题、来源、摘要等信息，我们可以将它们保存到列表中，并打印出来。
## 2.代码实例——数据传输
数据传输的代码实例是Java代码，作用是从Kafka消费者中消费数据并打印出来。
```java
public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String topicName = "test"; // 指定topic名称

        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");   // 指定kafka地址
        props.put("group.id", "myGroup");   // 指定消费者组名称
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");    // key反序列化
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");   // value反序列化

        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);     // 创建消费者对象
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(topicName));    // 订阅topic

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); // 从kafka中读取数据

            if (!records.isEmpty()) {
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.printf("offset=%d, key=%s, value=%s%n",
                            record.offset(), record.key(), record.value());
                }
            } else {
                break;
            }
        }
        consumer.close();   // 关闭消费者
    }
}

这里，我们通过指定Kafka集群的地址、消费者组名称、topic名称等参数创建了一个Kafka消费者对象，并订阅了指定的topic。然后，通过调用consumer对象的poll()方法读取数据，并打印出来。当数据为空时，循环结束。最后，关闭消费者。

3.代码实例——数据存储

数据存储的代码实例是Shell脚本，作用是将统计结果导入到MySQL数据库中。

#!/bin/bash

input_file=$1   # 指定输入文件路径
table_name=$2   # 指定输出表名

mysql -u root -p password << EOF
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase;
USE mydatabase;

DROP TABLE IF EXISTS $table_name;
CREATE TABLE $table_name (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  keyword VARCHAR(50),
  count INT
);

cat $input_file | awk '{print "'"\$1"'"","'"\$2"'",$3}' \
| sed "s/'/\\'/g" > tmp.csv && mv tmp.csv input.csv

cat input.csv | iconv -f GB18030 -t UTF-8//TRANSLIT > output.csv
sed '/^$/d' output.csv | mysql -h localhost -u username -ppassword mydatabase -e "LOAD DATA LOCAL INFILE '$PWD/output.csv' INTO TABLE $table_name FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';"
rm -rf input.csv output.csv
EOF

这里，我们通过执行脚本命令，传入输入文件和输出表名，就可以将统计结果导入到指定的MySQL数据库中。脚本的内容包含了连接MySQL数据库、创建数据库、删除旧表、创建新表、插入数据、编码转换等步骤。注意，这里使用iconv命令将GB18030编码转换为UTF-8编码，防止中文乱码问题。