基于Apache doris怎么构建数据中台(二)-数据中台建设内容

这次主要是将基于Doris的数据中台建设内容及系统架构设计

围绕着上次将的我们要解决的五个问题：找数，理解数据，问题评估，取数及数据可视化，给出一个概要的设计及框架

数据中台建设内容

数据规范统一：采用维度事实建模理论进行严格的，规范化、标准化的定义，保障数据质量，避免数据指标的二义性。
一站式研发体验：从数据接入、建模、研发、运维、数据查找及探查等过程提供高效一站式统一的研发立案率。
系统化构建数据体系：以标准的技术框架，系统地构建规范可读的业务化数据体系，形成数据资产，方便业务查找及应用。
可视化数据资产：系统化构建业务数据资产大图，还原业务系统，提取业务知识，快速提取业务关键环节及业务。
数据使用简单可依赖：定义及服务，研发构建的业务主题式数据逻辑表可被直接，快速查询及访问，简化查询代码。

数据中台架构

数据中台系统架构

数据中台技术架构

对用户来说，Doris 的优点是功能强大，易用性好。功能强大指可以满足我们用户的需求，易用性好主要指 兼容 Mysql 协议和语法，以及 Online Schema Change。兼容 Mysql 协议和语法让用户的学习成本和开发成本很低， Online Schema Change 也是一个很吸引人的 feature，因为在业务快速发展和频繁迭代的情况下，Schema 变更会是一个高频的操作。

对平台侧来说，Doris 的优点是易运维，易扩展和高可用：

易运维指 Doris 无外部系统依赖，部署和配置都很简单。
易扩展指 Doris 可以一键加减节点，并自动均衡数据。
高可用值 Dors 的 FE 和 BE 都可以容忍少数节点挂掉。

所以这里数仓是使用Doris作为核心组件来构建

架构说明：

数仓整体以Doris为核心构建公司企业级数据仓库，（后期会根据实际需要还可能会引进Hive、ClickHouse等其他组件）
通过统一的数据采集系统，多种数据采集手段，包括Mysql binlog解析（Cannal），日志采集Flume（Doris审计日志）、埋点接口等实现多种异构数据的采集，针对Mysql，Kafka数据源我们封装了零代码入仓，可视化完成
将采集的数据统一通过消息队列（Kafka）完成高并发的数据吞吐，同时实现数仓及计算引擎的解耦
Flink计算引擎完成数据的ETL处理及实时数据的统计，并将数据推送到Kafka及Doris（Stream Load）
对外通过doris和消息队列对外提供数据服务
数据质量管理是实现对从数据采集到数据ETL处理，数据存储及数据服务全生命周期的数据管理，包括元数据，数据质量，数据规范、数据安全
血缘关系的构建是基于Doris的审计日志，这块我会在后面数据资产的元数据管理里讲解