工作了快一个月了，今天简单说一下大数据开发的整个流程。假设就以自己这个公众号为例，这样不会抽象，比较直观。
1.数据源
前端会对用户行为进行埋点，并上报后端服务器。埋点会记录一些信息，比如：
用户 id：标记一个用户，后面可以根据这个算一段时间的 UV（独立访客），也就是 selecct count(distinct uid) from table_name where date >= t1 and date <= t2，比如我的公众号阅读人数就是 UV，次数是 PV。
渠道来源、用户入口等信息：记录来源可以分析各个渠道的用户数或阅读数，可能广告比较关注，比如别人付费了，想要知道我付费之后从这个付费渠道来源有多少人，比如我在墨迹天气投了广告，用户点击跳转到淘宝的宝贝，这个来源也是会记录的。或者我写公众号，在别的地方贴了二维码，多少人是扫码关注的？又有多少人是通过别人分享关注的？
上面只是简单举例，前端埋点的字段还有很多。
这里可以看大数据之路对应的章节。
日志采集
2.ods 层
刚刚提到的埋点日志数据，以及数据库中的业务数据到 Hive 中成为 ods 层。即：
MySQL → ods日志 → ods
用到的同步技术很多，这里可以看大数据之路对应的章节。
数据同步
3.公共层
公共层一般是可以复用的指标，构建 dwd 和 dws 层。存一些各种用户都需要用到的明细指标和聚合指标。
用到的技术主要是 Hive 和 Spark SQL。可以看大数据之路对应的章节。
4.应用层
应用层主要是 dm、app 层，这里的表格主要存不同用户关心的数据不同，是一些不太通用的个性化指标。数据的用户可能是公司的分析师，分析公司的经营状况。也可能是客户，比如我上面截图的微信公众号后台，就是给用户看的。
5.OLAP
刚刚说了应用层的数据主要是客户关心的数据，聚合了一些最近 7 天、最近 30 天的数据。但是 Hive 表查询很慢，用户从前端页面请求取数，请求发到后端，后端是不会直接到 Hive 表中查询的，这样太慢了。说以 Hive 产出的 app 层数据会推送到 Elasticsearch 中，后端去查 ES，直接从 ES 中拿到数据计算的结果，这样速度会很快。这里可以看 ES 的文章。
还有一种情况，用户选择的不是直接计算好的结果，比如最近 7 天或最近 30 天，而是自定义时间区间，如下图所示。显然，每一个时间组合计算出一张表数据量太大，是不可承受的。这样就要用到即席查询。用户选择了时间再去计算，所以点击下面的自定义会比较卡，过了几秒钟才出现结果。这里就需要即席查询，可能是 ClickHouse 等工具。
当然不止 Elasticsearch 和 ClickHouse，还有其他如 Kylin、presto、Impala 等工具。后面将进行学习。
以上就是大数据开发的全流程。再次推荐大家阅读阿里的《大数据之路》。关注下方公众号回复 802 获取 pdf。 《大数据之路》
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