第15章数据工程架构¶

📚 章节概述¶

本章将深入讲解数据工程架构，包括架构设计、技术选型、扩展性等。通过本章学习，你将能够设计企业级的数据工程架构。

🎯 学习目标¶

完成本章后，你将能够：

理解数据工程架构的核心概念
掌握架构设计方法
了解技术选型原则
掌握扩展性设计
能够设计企业级的数据工程架构

15.1 架构设计¶

15.1.1 架构概述¶

数据工程架构是数据系统的总体结构和设计。

架构层次¶

数据源层
业务系统
外部数据
用户数据
数据集成层
数据抽取
数据转换
数据加载
数据存储层
数据仓库
数据湖
数据集市
数据服务层
API服务
BI工具
数据应用

15.1.2 架构模式¶

Text Only

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   数据工程架构                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据源层                                          │
│  ├─ 业务系统                                        │
│  ├─ 外部API                                         │
│  ├─ 日志文件                                          │
│  └─ 传感器数据                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据集成层                                          │
│  ├─ 批处理ETL                                       │
│  ├─ 流处理CDC                                        │
│  ├─ 实时流处理                                        │
│  └─ 数据同步                                          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据存储层                                          │
│  ├─ 数据仓库（ODS/DWD/DWS/ADS）                     │
│  ├─ 数据湖（Delta Lake/Iceberg/Hudi）                 │
│  ├─ 数据集市                                        │
│  └─ 缓存层（Redis/Memcached）                         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据服务层                                          │
│  ├─ API服务（REST/GraphQL）                          │
│  ├─ BI工具（Tableau/Looker/Superset）                 │
│  ├─ 数据应用                                        │
│  └─ 数据推送                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据治理层                                          │
│  ├─ 数据目录                                        │
│  ├─ 数据质量                                        │
│  ├─ 数据血缘                                        │
│  └─ 数据安全                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  运维监控层                                          │
│  ├─ 监控告警                                        │
│  ├─ 日志管理                                        │
│  ├─ 性能监控                                        │
│  └─ 容灾备份                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

15.2 技术选型¶

15.2.1 选型原则¶

技术选型是选择合适技术栈的过程。

选型标准¶

业务需求
功能需求
性能需求
成本需求
技术成熟度
社区活跃度
文档完善度
成功案例
团队能力
技术栈匹配
学习成本
招聘难度

15.2.2 技术选型对比¶

场景	推荐技术	备选技术	选型理由
数据仓库	Snowflake	BigQuery/Redshift	云原生、易用、高性能
数据湖	Delta Lake	Iceberg/Hudi	ACID事务、时间旅行
流处理	Flink	Spark Streaming	流批一体、低延迟
批处理	Spark	Hadoop MapReduce	内存计算、易用
调度	Airflow	dbt/Dagster	生态丰富、易扩展
可视化	Tableau	Looker/Superset	功能强大、易用
数据目录	DataHub	Amundsen/Atlas	现代化、易用

15.3 扩展性设计¶

15.3.1 扩展性概述¶

扩展性是系统处理增长负载的能力。

扩展性策略¶

水平扩展
增加节点
负载均衡
数据分片
垂直扩展
升级硬件
优化配置
性能调优
弹性扩展
自动扩缩容
按需付费
成本优化

15.3.2 扩展性实现¶

Python

class ScalableDataPlatform:
    """可扩展数据平台"""

    def __init__(self):
        self.nodes = []
        self.load_balancer = LoadBalancer()

    def add_node(self, node):
        """添加节点"""
        self.nodes.append(node)
        self.load_balancer.add_backend(node)
        print(f"Node added: {node.id}")

    def remove_node(self, node_id):
        """移除节点"""
        node = next((n for n in self.nodes if n.id == node_id), None)
        if node:
            self.nodes.remove(node)
            self.load_balancer.remove_backend(node)
            print(f"Node removed: {node_id}")

    def auto_scale(self, metrics):
        """自动扩缩容"""
        cpu_usage = metrics['cpu_usage']
        memory_usage = metrics['memory_usage']

        # 扩容条件
        if cpu_usage > 80 or memory_usage > 80:
            if len(self.nodes) < 10:
                new_node = self._create_node()
                self.add_node(new_node)

        # 缩容条件
        elif cpu_usage < 30 and memory_usage < 30:
            if len(self.nodes) > 2:
                node_to_remove = self.nodes[-1]  # 负索引：从末尾倒数访问元素
                self.remove_node(node_to_remove.id)

    def _create_node(self):
        """创建节点"""
        return Node(
            id=f"node-{len(self.nodes) + 1}",
            cpu=4,
            memory=16,
            storage=100
        )

15.4 架构示例¶

15.4.1 电商数据架构¶

Text Only

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   电商数据架构                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据源层                                          │
│  ├─ 订单系统（MySQL）                                 │
│  ├─ 用户系统（PostgreSQL）                             │
│  ├─ 商品系统（MongoDB）                                │
│  └─ 日志系统（Kafka）                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据集成层                                          │
│  ├─ 批处理ETL（Airflow + Spark）                      │
│  ├─ 流处理CDC（Debezium + Kafka）                     │
│  └─ 实时流处理（Flink）                               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据存储层                                          │
│  ├─ 数据仓库（Snowflake）                               │
│  │  ├─ ODS层（原始数据）                              │
│  │  ├─ DWD层（明细数据）                              │
│  │  ├─ DWS层（汇总数据）                              │
│  │  └─ ADS层（应用数据）                              │
│  ├─ 数据湖（S3 + Delta Lake）                         │
│  └─ 缓存层（Redis）                                   │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据服务层                                          │
│  ├─ API服务（FastAPI）                                │
│  ├─ BI工具（Tableau）                                 │
│  └─ 数据应用（推荐系统）                                │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据治理层                                          │
│  ├─ 数据目录（DataHub）                                │
│  ├─ 数据质量（Great Expectations）                     │
│  └─ 数据血缘（DataHub）                                │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  运维监控层                                          │
│  ├─ 监控告警（Prometheus + Grafana）                   │
│  ├─ 日志管理（ELK）                                  │
│  └─ 容灾备份（S3 + Glacier）                          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

15.5 练习题¶

基础题¶

选择题
数据工程架构不包括哪个层次？
- A. 数据源层
- B. 数据集成层
- C. 数据展示层
- D. 数据存储层
简答题
解释数据工程架构的层次。
说明技术选型的原则。

进阶题¶

实践题
设计一个数据工程架构。
进行技术选型。
实现自动扩缩容。
设计题
设计一个金融数据架构。
设计一个物联网数据架构。

答案¶

1. 选择题答案¶

C（数据工程架构不包括数据展示层）

2. 简答题答案¶

数据工程架构的层次： - 数据源层、数据集成层、数据存储层、数据服务层、数据治理层、运维监控层

技术选型的原则： - 业务需求、技术成熟度、团队能力

3. 实践题答案¶

参见15.1-15.3节的示例。

4. 设计题答案¶

参见15.1-15.4节的架构设计。

15.6 面试准备¶

大厂面试题¶

字节跳动¶

解释数据工程架构的层次。
如何设计数据架构？
技术选型的原则是什么？
如何设计可扩展的架构？

腾讯¶

数据架构的最佳实践是什么？
如何设计高可用架构？
如何设计容灾架构？
如何设计实时架构？

阿里云¶

架构设计的方法论是什么？
如何设计云原生架构？
如何设计多云架构？
如何设计混合云架构？

📚 参考资料¶

《Data Engineering Architecture》
《Scalable Data Architecture》
《Data Platform Design》
《Enterprise Data Architecture》

🎯 本章小结¶

本章深入讲解了数据工程架构，包括：

架构设计方法
技术选型原则
扩展性设计
架构示例

通过本章学习，你掌握了数据工程架构设计的核心技术，能够设计企业级的数据工程架构。下一章将进入实战项目开发。

第15章 数据工程架构¶