在这里是学习大数据的第一站
什么是数据仓库
Extract, transform, load （ETL）是用于构建数据仓库系统的两种主要方法。
数据仓库的输入通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。
业务数据: 各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站的登录、下单、支付等过程，和业务数据库进行的增删改查交互数据，这些产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL和Oracle中。
用户行为数据： 用户在使用产品的过程中，通过客户端交互的数据和业务埋点数据将发往服务器保存，例如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据往往存储在日志文件中。
常见大数据平台组件及介绍
技术选型主要考虑因素：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，常见的数据仓库平台选型如下：
- 数据采集传输：Flume、Kafka、DataX、Maxwell，Sqoop，Logstash
- 数据存储：MySQL，HDFS\ Hadoop，HBase，Redis，MongoDB
- 数据计算：Hive，Spark，Flink，Storm，Tez
- 即席查询：Presto，Kylin，Impala，Druid，ClickHouse，Doris
- 数据可视化：Superset，Echarts，Sugar，QuickBI，DataV
- 任务调度：DolphinScheduler，Azkaban，NIFI，Airflow
- 集群监控：Zabbix，Prometheus
- 元数据管理：Atlas
- 权限管理：Ranger，Sentry
具体组件的介绍与安装，请点击各个组件名称进行跳转。
