参考视频：

        企业级数据中台功能演示_哔哩哔哩_bilibili

具体项目：

平台基础设施:

        系统管理,系统监控（登录/操作日志）,任务调度

元数据管理:

        业务系统管理/数据源管理/数据表管理/字段管理
        数据源,元数据,数据授权,变更记录,数据检索,数据地图,数据血缘,SQL工作台

数据标准管理:

        标准字段,对照表,字典对照,对照统计

数据质量管理:

        规则配置,问题统计,质量报告,定时任务,任务日志

数据集市管理:

        数据服务,数据脱敏,接口日志,服务集成,服务日志

可视化管理:

        数据集,图表配置,看板配置

预警

    

数据服务：

        查询检索，比对订阅，模型分析，数据推送

质量管理：

        数据处理：数据关联，数据比对，数据标识，数据分发
        标准库DWD：数据精细化，标准化，规范化
        问题库
        数据清洗：数据过滤，数据去重，格式转换，内容校验
                唯一性，完整性，准确性，一致性，关联性，及时性
                问题统计
                核查规则
                质量报告
        原始库（ODS）：数据溯源，数据去重，格式转换，内容校验
        元数据库
        数据接入：数据探查，数据定义，数据读取，数据对账
                业务流程：任务信息-》源库选择-》目标库选择 -》映射配置 -》 调度规则 -》 确认

定时任务：

        定时同步任务
                每次定时任务执行日志
        定时任务：制定规则，每天定时检查质量
                监控质量的定时任务，运行的状态情况

数据集市：

        库表转换成api接口，对外提供数据服务
                1 提供全局管理，控制返回使用方的字段范围，可以 脱敏
        内容：
                API名称，版本，路径，请求方式,返回格式，IP黑名单，调用频率，发布，备注
        接口日志：
                每个接口的调用情况：成功/失败,调用数据量，ip，用户，时间
        可视化服务集成：  

                库表里查询的数据，以图表形式，更直观展示给业务人员
                数据集：
                图表配置：
                看板配置：    

血缘管理：

        业务库-》ods -》dwd -》dws
        原始库（ODS）：数据溯源，数据备份
        标准库（DWD）：数据精细化，标准化，规范化
        主题库（DWS）：eg：竞品分析，不同维度获取对应数据
        专题库（APP）：针对不同需求加工不同的专题表
    

数据接入：

        任务信息-》源库选择-》目标库选择 -》映射配置 -》 调度规则 -》 确认              

        数据探查：

                业务系统探查：

                        提供方信息：系统部门，名称，级别，上线时间，状态，业务联系人

                数据源探查：

                        存储介质探查：

                                数据库类型（ORACLE，MYSQL，Redis，Hbase）
                                文件服务器类型（Kafka，FTP，HDFS）

                        访问方式探查：

                                ip，端口，用户名，账户，密码，存储路径，查询用户，字符集等

                数据集探查（表）：

                        基础信息探查： 表标识，表名
                        属性信息探查： 事实表，维度表，业务分类            
                        规模信息探查： 总量，增量，存储大小，存储周期，更新频率，更新方式，
                        状态信息探查： 启用/停用状态

                数据项探查（字段）：

                        基础信息探查：标识，名称，类型，长度，精度
                        属性信息探查：字典项，标准数据，增量字段，逐渐字段，外键字段
                        问题信息探查：有效性，合规性，空置率

        数据定义：

                业务系统定义：

                        业务系统id，名称，部门，上下线时间，系统状态，联系人，电话                        

                数据源定义：

                        数据源id，类型(01hive,02oracle)，业务系统id，ip，端口，登录，密码  

                数据集定义：

                        对象id，对象标识，对象名称，类型（01表02视图）数据条数，存储大小，资源分类，更新频率（每日），更新方式（全表），业务系统id，数据源id，资源状态

                数据项定义：

                        数据线id，数据对象id，数据线标识，数据线名称，数据线类型，长度，精度，空置率，是否代码项，关联表代码表，是否主键，是否增量字段

        数据读取：

                描述：维度表，事实表概念以及读取模式设计

                业务表分类属性：

                        字典表：结构简单，规模小，更新变化频率低
                        事实表：描述某一事物的活动信息，数据规模，eg：账单表
                        维度表：描述事实表某一维度的特性，规模复杂，eg：商品维度，用户维护

                同步策略和手段：

                        同步方式：
                                全量：
                                增量：
                                    增量更新
                                    增量追加
                        同步周期：
                                实时：mysql）binlog，（oracle）cdc,kafka,flink,sparkstreaming
                                分钟级实时：固定变量(T+1)，数据偏移量
                                离线同步：小时，天周月等，固定变量(T+1)，数据偏移量
                    其他信息：
                        公共字段，入库时间，更新时间，业务数据MD5   

        数据对账：

                全量抽取的表不需要对账，所以增量数据要做对账
                具体操作：增量同步业务数据的基础上，再全量同步对账表
                    对账表：业务表的主键，业务表的增量字段，业务表的全字段MD5值
                数据量一致性分析：相同时间范围，比较主键值差异
                数据内容一致性分析：相同范围、主键值，比较业务字段MD5值差异

        数据处理：

                描述：结构化，半结构化，非结构化数据区别
                结构化：完整的结构规则，可以通过关系型数据库表形式进行存储
                半结构化：又基本固定结构的模式，eg：日志文件，XML文档，JSON，Email
                        通过Kettle或者函数 转换成结构化数据存储
                非结构化数据：无固定模式的数据，eg：PDF，WORD，PPT，图片，视频
                机器学习，算法提取结构化数据
                文本信息提取：
                        要素信息：姓名，身份证，电话，账户，地址
                        关键词摘要：
                        关系提取：人员关系
                音频信息提取：
                        特征信息：声纹特征，语种特征
                        语音转文本：文本信息提取
                视频图信息提取：
                        特征信息：人像信息，物品信息，场景信息，字幕信息
                        文本信息提取，音频信息提取
                非结构化数据存储策略
                非结构化数据提取范围

数据清洗：（ods->dwd） 

        数据过滤：

                基于样本数据过滤：比如某个字段带test是测试数据
                基于业务规则过滤：无效数据，针对业务情况

        数据去重：

                数据同步过程产生的全字段重复：
                业务规则重复：

        格式转换：

                日期时间格式
                全角转半角
                大小写统一
                经纬度统一

        内容校验：

                合规性校验：身份证合规性，电话号码，组织机构代码
                一致性校验：属性一致性，关系一致性
                其他校验：值域范围，数据格式，空值校验，准确性校验，完整性校验

数据标准化：（ODS->dwd）                

        和数据清洗的区别：
                数据清洗：是对不合规数据的处理，问题数据反馈进行核实
                数据标准化：各个系统建立统一标准，内容转化
        标准化范围：
                代码标准化：统一性别是1男2女
                数据格式标准化：统一日期格式：yyyy-MM-dd
                命名标准化：统一人员姓名：name
        标准化工作场景及优化手段:（kettle，大部分都是这个基础上增加了资源调度，日志监控，权限管理等模块）
                脚本开发模式 -》 产品开发模式 -》 元数据驱动模式
        
        基于元数据管理推动大数据体系自动化建设：
                标准数据元：
                    eg：标志符 标识代码 属性类别 类型 长度 精度 格式 
                            性别    BZ00011    代码     String 2  
                标准数据里，加上标识代码列，标准值
        

数据治理：

        元数据管理价值及建设目标（数据治理的最重要模块）
                1 实现所有数据建设成果落地
                数据库元数据：定义表的内容：表名称，描述，字段名称，类型，长度    
                        数据同步策略
                        数据清洗规则
                        分级分类信息等
                        运维监控
                        质量规则
                2 保障数据处理过程可管、可控、可查：
                        一般统一存储在：关系型数据库，体量核实，速度快，丰富的内置函数
                        业务流程经常更新：比如调整同步周期频率，任务执行计划更新的同时要更新元数据
                        比如筛选时间的元数据信息，查看是否做了格式校验
                3 驱动数仓建设流程化、规范化、自动化
                        存在更新的情况，开发修改了数据，但忽略元数据的更新，影响统计指标
                        解决方案：
                            1 加强流程管理，必须把元数据维护起来，成本压力上来
                            2 监控脚本：业务数据和元数据进行监控，业务数据或跟元数据现在定义策略不一致时，及时发出通知

元数据模型设计：

        建模过程：概念模型，逻辑模型，物理模型
            分类标准：
        技术元数据: 
            技术职称信息：存储信息，标识信息，类型信息，权限信息，索引信息等
        业务元数据：
            业务策略定义：更新频率，更新方式，业务分类，字段熟悉，业务规则等
        操作元数据：
            处理过程记录：访问日志，运行日志，申请记录，调用记录，监控日志等
    模型范围：业务系统，
        数据源:
            访问方式：ip，端口，账户，密码，服务名，查询用户，接口调用方式，请求内容
            数据源状态：试运行，上线，下线
            所属系统：
            提供形式：数据库等类型
        数据集:
            技术元数据：
                资源标识，权限（只读，可更新）总条数，总大小，日增量
            业务元数据：
                资源id，名称，摘要，业务分类，表情信息，业务系统id数据源id，状态（试运行，上线，下线）
        数据项：
            业务元数据： 
                数据项id，数据项名称，字段属性（主键/外键/增量：关联外键表，字典字段：关联字段表，关联条件）
            技术元数据： 
                字段标识，类型，长度，精度，空值率，值域分布

定期对元数据管理系统进行备份
元数据管理，不仅是源库表，还包括分层的每一个表

大数据常用的软件：

调度：

        oozie，azkaban，海豚，quartz

同步:

        离线抽取：

                sqoop:：  在Hadoop(Hive)与关系数据库间相互进行数据的传递
                datax：    各种异构数据源之间高效的数据同步功能

        实时抽取：

                flume： 日志存到hdfs
                cancal：
                    基于数据库增量日志解析，提供增量数据实时订阅和消费，目前主要支持了MySQL
                    工作原理：伪装成MySQL slave，监听binlog日志
                StreamSets：
                    拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度
                    数据源支持MySQL、Oracle等结构化和半/非结构化，目标源支持HDFS、Hive等
                debezuim：
                    捕获变更数据（CDC）的开源工具
                    抽取 数据库日志 来变更的
                    构建在 Apach Kafka之上，并提供Kafka连接器来监视特定的数据库管理                

清洗工具：

        Kettle