阿里大数据工程师：教你如何快速的搭建数据库

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

下面我们来讲大数据开发核心流程。

当我们接到一个需求，首先会进行需求分析，然后做工作流设计，比如这个任务是什么时候跑的、依赖于哪些业务。工作流设计完成后进行数据采集和数据同步。接下去就是数据开发，我们提供了WEB-IDE，支持SQL、MR、SHELL和 PYTHON等。然后我们提供了冒烟测试的场景，测试完成后发布到线上，让它每天定时进行自动调度，并进行数据质量监控。以上步骤都完成后，就能把我们的数据环流到业务系统库，或者用QuickBI、DataV这些工具进行页面展现。

我们设计的任务是离线的，每天会在12点的时候把设计的任务变成一个实例快照。目前我们的任务依赖在业内也是最先进的。

现在最常见的需求就是每天有日报，每周要写周报，每月要写月报。为了节省资源，就可以使用日报的数据直接转成周报或月报。

线上系统在每天6点的时候要保证数据已经回笼到业务系统，系统要开始使用了。

如上图所示，假设有D和E两个任务，它们依赖于B和A。任务D的运行时间是1.5小时，E是2小时。我们必须确保B每天在4点之前把B的任务运行完成，一般正常运行时间是2小时。那就要保证A每天任务完成的时间不晚于2点。如果A的运行时间是10分钟，到1点的时候发现A的任务失败了，这时就能计算出A还剩下多少余量，我们可以进行人工监督排查。在1:50之前人工介入，从而保证任务D和E能在6点前准时产出。

总结

如图所示，MaxCompute是图上小人的“心脏”，所有运行的任务都在MaxCompute里面。调度是数据架构的“大脑”。“眼睛”是数据监控，目前在数据架构平台上它还是一个“近视眼”，还没有正式推出。数据集成就像两只“手”，不停地从其它地方搬运数据。底层的开发环境和运维中心就像两条“腿”，保证整个数据架构平台走得更远。而数据质量就像是一个“人体健康中心”，也就是数据质量的监控。

对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解

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