前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈——现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。
数据仓库
数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。也就是说，数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数据），成就自己的一方天地（规划各种业务域的模型，指标）。可以参考之前的文章《数据仓库的前世今生》
传统数据仓库开发
传统的数据仓库用Oracle的居多，多半是单机或者一个双机环境运行。本身硬件，系统都容易形成单点故障。慢慢发展，应该会开始通过存储形成容灾的一个环境。
我了解的传统的数据开发一般分为3个岗位：数据工程师、ETL工程师、数据仓库架构师，大多数人属于前两者。
数据工程师：根据业务人员提交的逻辑来编写“存储过程”，他们能够很轻松的编写上千行的复杂逻辑SQL。在编写SQL多年经验中，掌握了各种关联查询、聚合查询、窗口函数，甚至还可以用SQL自己编写一些Function，最终组合成了存储过程。
ETL工程师：传统数据仓库只有在大型企业中一般才会有，比如电信、银行、保险等行业。他们都会采购一些ETL工具，比如Informatica或者和第三方共建ETL工具，比如和华为、亚信等。这些ETL工具功能非常强大。ETL工程师可以通过在平台上拖拉拽的形式进行数据加工处理，同时ETL平台的组件还可以支撑一些脚本的上传，所以ETL工程师结合数据工程师开发的复杂存储过程，在平台上进行加工设计，最终形成一个个定时任务。然后他们还负责每天监控这些定时任务的状态，对于重要部门的ETL人员还经常会熬夜值班监控。
数据仓库架构师：数据仓库是依靠规范来有序进行的，架构师就是来建立这些规范的，包括数据仓库的分层、模型命名、指标命名、ETL任务命名、ETL任务编排规范、存储过程开发规范等等，最终形成《XX数据仓库建设规范》，然后数据工程师和ETL工程师按照规范进行任务开发。如果遇到重大业务变更，比如主数据变更，需要和数据仓库架构师评审后修改完善。
大数据开发
现在的大数据架构多了一些东西，比如数据采集Flume、消息对垒kafka、计算引擎MR、Spark以及实时计算框架，这些都是以前传统数据仓库架构下没有的。
Flume
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它有一个简单而灵活的基于流数据流的体系结构。它具有可调的可靠性机制、故障转移和恢复机制，具有强大的容错能力。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。Flume的设计宗旨是向Hadoop集群批量导入基于事件的海量数据。系统中最核心的角色是agent，Flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成。每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：
source: 采集源，用于跟数据源对接，以获取数据
sink：传送数据的目的地，用于往下一级agent或者最终存储系统传递数据
channel：agent内部的数据传输通道，用于从source传输数据到sink
详细配置参考：《日志收集组件—Flume、Logstash、Filebeat对比》
kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka主要设计目标如下：
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提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
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高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
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支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
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同时支持离线数据处理和实时数据处理。
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Scale out:支持在线水平扩展
大数据计算引擎
近几年出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的Spark、Flink，他们都有着各自专注的应用场景。Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。不过目前Flink在阿里的力推之下，也逐渐占领着实时处理的市场。其实大数据的计算引擎分成了三代：
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第一代计算引擎
无疑就是Hadoop承载的 MapReduce。这里大家应该都不会对MapReduce陌生，它将计算分为两个阶段，分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。MR每次计算都会和HDFS交互，和磁盘交互意味着产生更多的IO，也就会更慢。由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架和基于内存计算的产生。
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第二代计算引擎
Spark的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），同时支持基于内存的计算。这样的话每次计算到中间步报错了，就不会再从头开始计算一遍，而是接着上一个成功的状态，同时中间计算结果数据也可以放在内存中，大大提高了计算速度。另外，Spark还支持了实时计算，满足了大家维护一套集群，既可以搞离线计算也可以搞实时计算。
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第三代计算引擎
促进了上层应用快速发展，例如各种迭代计算的性能以及对流计算和 SQL 等的支持。Flink开始崭露头角。这应该主要表现在 Flink 对流计算的支持，以及更一步的实时性上面。当然 Flink 也可以支持 Batch 的任务，以及 DAG 的运算。
转型
有了传统数据仓库转型大数据是一个好的开端，但是路并不会那么顺利，也许并没有你想想的那么快速。
从身边的同事来看，大家都是经历了很多项目经验之后，才真正转型成功的。
首先，作为传统的数据仓库工程师，你已经对SQL掌握的非常熟练，这是你的优势。可以看到，现在所有的大数据计算引擎都在支持着SQL，从最早的Hive到现在的Flink。他们大多和标准SQL语法近似，很快能够快速掌握，现在很多离线数据仓库还是建立在Hive之上，从这一点上，你能很快开发HiveSQL脚本。你可以把之前数据仓库架构的那一套方法论拿过啦借鉴，数据仓库这东西建了几十年，还是最初的那几套方法，足够了。只是你会遇到很大的数据量问题，要根据实际情况进行合理的分层，合理的使用临时表。但是，既然你选择了转型，相信你并不只是满足换个环境写SQL吧。所以你要学习Hadoop、学习Spark，身边曾有一个同事从传统数仓转大数据后，就是换个环境写SQL，写了两年了还不知道HDFS常用命令，不知道Spark的计算原理，每次SQL调优的时候，都去问平台开发的同事，怎么修改参数。所以趁着你还在转型的兴头上，学一下这方面的知识。如果之前没有java开发经验，那不建议你学习MR，直接上手Spark吧，python也很好用的，使用pyspark能够解决很多SQL解决不了的问题。
另外，学一学kafka吧，离线数仓搞完了，不想搞实时数仓吗？现在物联网行业，每天有几亿数据上传到平台，每条消息有几千个字段，我们无法选择传统的数据库进行存储。网关直接转发数据到kafka，然后存储到HDFS和HBase。其他行业也一样，电商。搜索，每天那么多人访问，访问数据也都是消息缓存的方式发送到HDFS落地分析的。
最后，推荐两本书吧，帮助你快速转型成功——《阿里大数据之路》、《大数据日知录》。
