大家好，我是大圣。
最近公司数据方面的需求变得更多元化了，导致原有的大数据架构满足不了公司现有的需求。领导准备升级公司的大数据平台架构，然后他把这个任务交给了我，接到这个这个任务之后，我和领导简单对接过后，也开始调研了起来。
经过十多天的努力，终于把公司的大数据平台架构给确定了下来，完成了服务器资源的评估，同时这也是自己第一次以架构师的身份去建设大数据平台，所以在这里就想给总结一下，分享给身边的小伙伴，希望对你们有帮助。
话不多说，下面是这篇文章的大纲
梳理现有的数据
现在有的数据主要包括以下几个部分：
这是我们之前数据部分就已经存在的四种数据类型，由于这这四部分数据的抽象和采集也是我做的，所以我是比较熟悉的。
如果你去做大数据平台的建设的时候，你们是没有这些数据类型的，所以请大家根据自己公司的业务去总结出来应该采集的是哪些数据，但是大多数都是这几种数据来源的抽象
分析数据方面的需求
我这数据方面的需求，主要包括以下几个部分：
其实这部分就是你想用前面梳理的数据去做哪些事情，这一步通常跟你们公司具体的业务挂钩，这里就不多说了，大家自己思考就行。
大数据平台架构技术选型
先说一下大数平台架构技术选型标准：
1）业务偏向，实时，离线，还是即席查询
2）对比下当前的技术优缺点
3）技术人员的技术栈
4）运维的难易
5）服务器资源是否能支撑
6）开源社区/周边朋友的使用
下面来看 大数据平台技术架构图（总览）
我们这里主要从以下几个层面去进行技术选型：
1）采集层
2）计算层
3）存储层
4）业务层
5）平台管理
6）平台调度
7）任务调度
在这里我就举个计算层的技术选型的过程来说明：
这里的计算层主要是构建数据仓库，所以我首先分析了市面上现有的数据仓库的类型，如下：
传统数仓架构
基于Flink流批一体的数仓架构
数据湖的流批一体
三种数据仓库架构的对比：
传统数据仓库（简称P1）
基于Flink批流一体的数仓架构（简称P2）
数据湖的流批一体（简称P3）
（1）业务偏向：P3更合适
（2）技术优缺点：P1采用的是Lambda架构，P2/P3采用的是一套架构
（3）技术人员的技术栈：P1
（4）运维的难易：P3 > P2 > P1
（5）开源社区：P3 > P2 > P1
其实在这一步可以根据公司数据的偏向，然后去分析每一种架构的使用场景和优缺点，再根据前面技术选型的标准去进行选择，这三种架构我的深层次调研过，只不过这要结合公司业务去分析，所以在这里不方便详细说。
服务器资源的评估
服务器资源的评估可以按照以下的步骤：
1）估算一下你们有多大的数据量
2）每天数据有多少
3）数据预计保留多久
4）准备几个备份
5）就知道需要多少服务器了
每台机器的内存，磁盘，CPU选型：
内存：例如你的集群运行需要多少内存，
任务计算需要多少内存，操作系统运行需要多少内存，
需要多少冗余内存，都加起来就是你的总内存。
磁盘：磁盘比较好计算，每天的数量，三个备份，保留一年，可以算得出来。
CPU：需要根据你的计算量来大致估算。
架构的落地
这方面现在主要落地了CDH的搭建，下周去了会继续落地，后面等大数据平台搭建好了，我会再继续更新。
总结
通过这一套流程下来，还是学到了很多东西的，也基本上摸清了作为一个大数据架构师应该去做哪些东西，该怎么去进行架构的选型。
其实这里面的每一步，我都去深层次的研究了，画了很多张架构图，包括总的架构选型，每一层的架构选型。还有资源评估的过程，服务器的物理视图等，还有完整的PPT等等。
但是这和公司业务与发展有关系，所以在这里不方便详细说，只能给大家提供一个架构选型的大致思路，如果有感兴趣的小伙伴可以关注微信公众号 大圣说编程，我们私聊。
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