采集：Flume/Kafka/Sqoop
存储：Mysql/Hasoop/Hbase
计算：Hive/Tez
查询：Presto/Druid/Kylin
可视化：Superset
任务调度：Azkaban全流程调度
集群监控：Zabbix
元数据管理：Atlas
脚本：Shell

数据仓库

业务数据：在处理事务过程中产生的数据（存储在mysql中，用Sqoop处理到数据仓库中）

用户行为数据：用户与客户端产品交互过程中产生的数据，比如页面浏览、点击、停留等（日志 以文件形式存储，用Flume处理到数据仓库中）

数据仓库“为企业指定决策，提供数据支持的，帮助企业改进业务流程、提高产品质量等。（备份ods、清洗dwd、聚合(dws按天 dwt总计）、统计等）

项目需求

用户行为数据采集平台搭建
业务数据采集平台搭建
数据仓库维度建模
分析，用户，流量，会员，商品，销售，地区，活动等核心主题
采用即席查询工具
对集群性能进行监控
元数据管理
质量监控

一、技术选型
技术选型考虑因素：数据量大小，业务需求，行业内经验，技术成熟度，开发维护成本，总成本预算

数据采集传输：Flume Kafka、Sqoop
数据存储：Mysql（最终数据仓库分析完的数据），HDFS（数仓的数据，海量的数据），HBase，redis，mongoBD
数据计算：Hive，Tez，Spark，Flink，Storm
数据查询：Presto，Druid（实时处理），Impala，Kylin（多维查询）
数据可视化：Superset，Echarts（难一些），QuickBI，DataV
任务调度：Azkaban
集群监控：Zabbix
元数据管理：Atlas
数据质量监控：Shell，Griffin，python

二、系统数据流程设计
web/App业务交互 ——> Nginx——>业务服务器springboot——>mysql业务数据——>Sqoop——>HDFS

web/App前端埋点用户行为数据——>Nginx——>日志springboot——>logFile——>生成Flume——>kafka（削峰）——>消费Flume——>HDFS
——>Hive(ods dwd dws dwt ads)——>Mysql（结果数据）——>数据可视化