标题: 说说数据那些事
日期: -07-28 22:53:38
标签: [数据仓库,数据]
分类: 数据
今天来说说我做数据这些年的一些感悟和体会，希望能够讲的通俗易懂，化繁为简，给刚入门的小伙伴一些帮助。
数据，是当今世界很重要也很值钱的东西，从哪里来，怎么处理，到哪里去，这是要弄清楚的最基本路线图，本文分着3个部分来分别讲解。
从哪里来
数据从哪里来的呢，从业务系统（网站浏览、点赞、评论等交互数据）、app、小程序、邮件系统等等系统产生，存储在关系型或菲关系新数据库中，或者直接落地磁盘，等待被拖走，然后进行下一步处理。
目前数据接入的方式有很多，比如flume监控日志，sqoop离线从数据库导数据到目的端，canal、dbz监控数据库binlog获取最新增删改的实时数据等。
怎么处理
在数据领域，处理数据就是将业务数据按照规范进行格式化、统一化，利用现有的技术手段，进行数据加工转换，变成我们想要的东西，然后进行数据分析、数据挖掘等，提供价值信息。
那么现在的java python均可作为数据处理的语言选择，利用处理引擎mr、spark、flink进行批量并行处理，大数据的分而治之思想就是在大量数据处理的时候找到的。
大数据时代，如何从大量的数据中抽取出我们想要的价值数据，就需要分而治之的思想，并行处理，能够大大利用现在廉价的机器资源，并且很重要的一点就是，如何进行数据筛选，如果在处理计算之前，过滤掉大部分数据，就会减少处理时间，提高数据响应度。
到哪里去
数据去哪里，就是我们如何利用这些规范化的数据，去分析、挖掘，找到我们想要的数据，想要的数据，如何展示，以图表？文件？excel？方式呈现在需求方呢，这就是数据的去向。数据去向在数据仓库中就是app或者数据集市层，对外以api、表、图的形式对外提供数据服务。
那么为了更好地提供数据服务，我们应该做好数据处理才行，于是就有了数据模型，一个好的模型，可以在同一个业务范围内，提供统一标准化的数据，也规范了统计口径，对下游使用方来说，减少了不必要的口径问题，也提供了好用的数据，这就是数据模型的作用，在数据处理阶段的重要职责。
为了让每天的数据能够稳定、高效、及时地产生，就少不了数据监控系统，但系统稳定，也不能代表不会出现什么问题，有可能是数据的问题，从源头开始就出现错乱数据，那么监控系统少不了，在监控我们自己的数据系统的同时，也要监控到数据源端，保证从源头就没有问题。
记得点个赞👍哦，你的鼓励就是我的动力。
吾之初心，永世不忘。
欢迎关注我的微信公众号，比较喜欢分享知识，也喜欢宠物，所以做了这2个公众号：
喜欢宠物的朋友可以关注：【电巴克宠物Pets】
一起学习，一起进步。
