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在現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，ORC是一個基于列的數(shù)據(jù)存儲格式，它能夠提供高效的數(shù)據(jù)壓縮和查詢性能。由于其高效性和廣泛應(yīng)用，ORC數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為了許多企業(yè)的首選。然而，在ORC數(shù)據(jù)庫中建立有效的監(jiān)聽程序是實現(xiàn)這些高效性能的一個重要組成部分。以下是的一些建議。
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1.理解ORC數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識
在搭建ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序之前，首先要了解ORC數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識。這包括ORC文件格式和ORC數(shù)據(jù)庫的工作原理，以及如何使用ORC查詢和管理數(shù)據(jù)。熟悉這些基礎(chǔ)知識不僅有助于您快速搭建監(jiān)聽程序，而且可以幫助您更好地管理ORC數(shù)據(jù)庫。
2.選擇監(jiān)聽程序工具
在選擇ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序工具時，應(yīng)考慮使用成熟而廣泛使用的工具，例如Apache NiFi和Apache Kafka。這些工具可以幫助您自動化ORC數(shù)據(jù)庫的監(jiān)聽，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等目的地。此外，這些工具還可以提供可視化數(shù)據(jù)流和監(jiān)控功能，以便更好地管理ORC數(shù)據(jù)庫。
3.配置監(jiān)聽程序
安裝和配置ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序是一個相對簡單的步驟。您需要創(chuàng)建一個連接到ORC數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源，并配置數(shù)據(jù)源的參數(shù)，例如數(shù)據(jù)庫名稱、用戶名和密碼。然后，您需要定義觸發(fā)ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序的條件，例如某個數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化或滿足特定查詢條件。您需要定義傳輸數(shù)據(jù)的方式，例如將數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥膫€目的地以及如何處理數(shù)據(jù)傳輸?shù)腻e誤。
4.測試監(jiān)聽程序
在搭建ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序之后，應(yīng)該對其進行測試以確保其正常工作?？梢酝ㄟ^向ORC數(shù)據(jù)庫中添加、修改或刪除數(shù)據(jù)來測試監(jiān)聽程序。此外，您還可以手動測試監(jiān)聽程序的數(shù)據(jù)傳輸功能，以確保它可以將數(shù)據(jù)正確地傳輸?shù)街付ǖ哪康牡亍?/p>
5.部署監(jiān)聽程序
在測試監(jiān)聽程序之后，您需要將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中。在部署之前，您需要考慮到網(wǎng)絡(luò)安全性和數(shù)據(jù)隱私問題。例如，您需要確保所有數(shù)據(jù)傳輸都通過安全通道傳輸，并且只有授權(quán)的人員可以訪問數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)。
需要您了解ORC數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識、選擇并配置監(jiān)聽程序工具，測試和部署監(jiān)聽程序。通過采取這些步驟，您可以輕松地設(shè)置一個高效的ORC數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽程序，以更好地管理您的數(shù)據(jù)。
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一直想整理一下這塊內(nèi)容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說。先大概列一下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺的用途：
整合公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心；
提供各種報表，有給高層的，有給各個業(yè)務(wù)的；
為網(wǎng)站運營提供運營上的數(shù)據(jù)支持，就是通過數(shù)據(jù)，讓運營及時了解網(wǎng)站和產(chǎn)品的運營效果；
為各個業(yè)務(wù)提供線上或線下的數(shù)據(jù)支持，成為公司統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與提供平臺；
分析用戶行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；
開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，直接或間接為公司盈利；
建設(shè)開放數(shù)據(jù)平臺，開放公司數(shù)據(jù)；
。。。。。。
上面列出的內(nèi)容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫用途差不多，并且都要求數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，越來越多的業(yè)務(wù)要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非?？欤豢赡芟駛鹘y(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉庫，一勞永逸，它要求新巖滲的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉庫中來，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫中下線；
其實，互聯(lián)網(wǎng)行如棗納業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫就是所謂的敏捷數(shù)據(jù)倉庫，不但要求能快速的響應(yīng)數(shù)據(jù)，也要求能快速的響應(yīng)業(yè)務(wù)；
建設(shè)敏捷數(shù)據(jù)倉庫，除了對架構(gòu)技術(shù)上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數(shù)據(jù)建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，那就又回到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)上了，很難滿足對業(yè)務(wù)變化的快速響應(yīng)。應(yīng)對這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務(wù)進行深度建模（比如：基于網(wǎng)站日志建立的網(wǎng)站統(tǒng)計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數(shù)據(jù)建立的用戶模型），其它的業(yè)務(wù)一般都采用維度+寬表的方式來建立數(shù)據(jù)模型。這塊是后話。
整體架構(gòu)下面的圖是我們目前使用的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖，其實大多公司應(yīng)該都差不多：
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邏輯上，一般都有數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲與分析層、數(shù)據(jù)共享層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層。可能叫法有所不同，本質(zhì)上的角色都大同小異。
我們從下往上看：
數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集層的任渣沒務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲到數(shù)據(jù)存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。
數(shù)據(jù)源的種類比較多：
網(wǎng)站日志：
作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)站日志占的份額更大，網(wǎng)站日志存儲在多臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上，
一般是在每臺網(wǎng)站日志服務(wù)器上部署flume agent，實時的收集網(wǎng)站日志并存儲到HDFS上；
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數(shù)據(jù)庫中將數(shù)據(jù)同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫；應(yīng)對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。
當然，F(xiàn)lume通過配置與開發(fā)，也可以實時的從數(shù)據(jù)庫中同步數(shù)據(jù)到HDFS。
來自于Ftp/Http的數(shù)據(jù)源：
有可能一些合作伙伴提供的數(shù)據(jù)，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；
其他數(shù)據(jù)源：
比如一些手工錄入的數(shù)據(jù)，只需要提供一個接口或小程序，即可完成；
數(shù)據(jù)存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺最完美的數(shù)據(jù)存儲解決方案。
離線數(shù)據(jù)分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；
當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發(fā)Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經(jīng)過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結(jié)合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經(jīng)有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關(guān)于Spark On Yarn的相關(guān)文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》
實時計算部分，后面單獨說。
數(shù)據(jù)共享這里的數(shù)據(jù)共享，其實指的是前面數(shù)據(jù)分析與計算后的結(jié)果存放的地方，其實就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結(jié)果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用不可能直接從HDFS上獲取數(shù)據(jù)，那么就需要一個數(shù)據(jù)共享的地方，使得各業(yè)務(wù)和產(chǎn)品能方便的獲取數(shù)據(jù)； 和數(shù)據(jù)采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數(shù)據(jù)同步至其他目標數(shù)據(jù)源的工具，同樣，DataX也可以滿足。
另外，一些實時計算的結(jié)果數(shù)據(jù)可能由實時計算模塊直接寫入數(shù)據(jù)共享。
數(shù)據(jù)應(yīng)用
業(yè)務(wù)產(chǎn)品
業(yè)務(wù)產(chǎn)品所使用的數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)共享層，他們直接從數(shù)據(jù)共享層訪問即可；
報表
同業(yè)務(wù)產(chǎn)品，報表所使用的數(shù)據(jù)，一般也是已經(jīng)統(tǒng)計匯總好的，存放于數(shù)據(jù)共享層；
即席查詢
即席查詢的用戶有很多，有可能是數(shù)據(jù)開發(fā)人員、網(wǎng)站和產(chǎn)品運營人員、數(shù)據(jù)分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數(shù)據(jù)的需求；
這種即席查詢通常是現(xiàn)有的報表和數(shù)據(jù)共享層的數(shù)據(jù)并不能滿足他們的需求，需要從數(shù)據(jù)存儲層直接查詢。
即席查詢一般是通過SQL完成，更大的難度在于響應(yīng)速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應(yīng)速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。
當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數(shù)據(jù)，都是通過將需要的數(shù)據(jù)同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中做OLAP，但如果數(shù)據(jù)量巨大的話，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顯然不行；
這時候，需要做相應(yīng)的開發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數(shù)據(jù)，完成OLAP的功能；
比如：根據(jù)用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發(fā)接口，從HBase中獲取數(shù)據(jù)來展示。
其它數(shù)據(jù)接口
這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務(wù)都可以調(diào)用這個接口來獲取用戶屬性。
實時計算現(xiàn)在業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網(wǎng)站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數(shù)據(jù)下，依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)實現(xiàn)方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。
我們目前使用Spark Streaming實現(xiàn)了實時的網(wǎng)站流量統(tǒng)計、實時的廣告效果統(tǒng)計兩塊功能。
做法也很簡單，由Flume在前端日志服務(wù)器上收集網(wǎng)站日志和廣告日志，實時的發(fā)送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統(tǒng)計，將數(shù)據(jù)存儲至Redis，業(yè)務(wù)通過訪問Redis實時獲取。
任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控在數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等；
這些任務(wù)除了定時調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平臺的中樞，負責調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運行。
前面有寫過文章，《大數(shù)據(jù)平臺中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控》,這里不再累贅。
總結(jié)在我看來架構(gòu)并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數(shù)據(jù)平臺中，開發(fā)更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)，而不是技術(shù)，他們把業(yè)務(wù)和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發(fā)，然后配置到調(diào)度系統(tǒng)就可以了，如果任務(wù)異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務(wù)之上。
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簡而言之，數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。
數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)悶孝，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計。
數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表里放著要查詢的數(shù)據(jù)，同時有維的ID。
單從概念上講，有些晦澀。任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的，結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例。數(shù)據(jù)庫是事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入數(shù)據(jù)庫，被記錄下來，這里，可以簡單地理解為用數(shù)據(jù)庫記帳。數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，它從事務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據(jù)。比如，某銀行某分行一個月擾孫發(fā)生多少交易，該分行當前存款余額是多少。如果存款又多，螞李稿消費交易又多，那么該地區(qū)就有必要設(shè)立ATM了。
顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計算。事務(wù)系統(tǒng)是實時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求數(shù)據(jù)庫只能存儲很短一段時間的數(shù)據(jù)。而分析系統(tǒng)是事后的，它要提供關(guān)注時間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的，匯總計算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數(shù)據(jù)就達到目的了。
數(shù)據(jù)倉庫，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，為了進一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它決不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫”。那么，數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的定義:面向主題的、集成的、與時間相關(guān)且不可修改的數(shù)據(jù)。
“面向主題的”:傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是為應(yīng)用程序進行數(shù)據(jù)處理，未必按照同一主題存儲數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)倉庫側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工作，是按照主題存儲的。這一點，類似于傳統(tǒng)農(nóng)貿(mào)市場與超市的區(qū)別—市場里面，白菜、蘿卜、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的;而超市里，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說，市場里的菜(數(shù)據(jù))是按照小販(應(yīng)用程序)歸堆(存儲)的，超市里面則是按照菜的類型(同主題)歸堆的。
“與時間相關(guān)”:數(shù)據(jù)庫保存信息的時候，并不強調(diào)一定有時間信息。數(shù)據(jù)倉庫則不同，出于決策的需要，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產(chǎn)品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對于決策者意義是不同的。
“不可修改”:數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)并不是最新的，而是來源于其它數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫反映的是歷史信息，并不是很多數(shù)據(jù)庫處理的那種日常事務(wù)數(shù)據(jù)(有的數(shù)據(jù)庫例如電信計費數(shù)據(jù)庫甚至處理實時信息)。因此，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是極少或根本不修改的;當然，向數(shù)據(jù)倉庫添加數(shù)據(jù)是允許的。
數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。目前，大部分數(shù)據(jù)倉庫還是用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來管理的?？梢哉f，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫相輔相成、各有千秋。
補充一下，數(shù)據(jù)倉庫的方案建設(shè)的目的，是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ)，由于有較大的冗余，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應(yīng)用服務(wù)，數(shù)據(jù)倉庫必須有如下幾點優(yōu)點，否則是失敗的數(shù)據(jù)倉庫方案。
1.效率足夠高?？蛻粢蟮姆治鰯?shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率更高，要求24小時甚至12小時內(nèi)，客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，設(shè)計不好的數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)常會出問題，延遲1-3日才能給出數(shù)據(jù)，顯然不行的。
2.數(shù)據(jù)質(zhì)量?？蛻粢锤鞣N信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)倉庫流程至少分為3步，2次ETL，復(fù)雜的架構(gòu)會更多層次，那么由于數(shù)據(jù)源有臟數(shù)據(jù)或者代碼不嚴謹，都可以導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，客戶看到錯誤的信息就可能導(dǎo)致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴展性。之所以有的大型數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計復(fù)雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，就能很穩(wěn)定運行。主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性，數(shù)據(jù)倉庫方案中多出一些中間層，使海量數(shù)據(jù)流有足夠的緩沖，不至于數(shù)據(jù)量大很多，就運行不起來了。
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