一、项目流程

      1）需求概况：实现目标是什么？   ———   通过大数据获取什么信息

      2）需求分析：用什么样的数据，实现什么样的效果。 数据源的考量（数据的种类和量的大小），数据呈现的思考（实时，非实时性）。 

      2）大概思路：数据来源，数据提取（达到目标），数据输出。   数据来源的种类，数据提取方式，数据输出的方式。

      3）具体思考：

           1> 数据源：来源类别（日志，数据库，数据仓库，流数据）

                                 数据类型（xml，json，无格式文本）

                                 数据体量（平均量，最小量，峰值量）

                                 数据源的突变情况的处理     ————  这要与系统设计的模块相结合

           2>数据建模：

                                2.1、 提取前的数据模型：通过数据清洗，达到符合提取前的数据模型

                                2.2 、提取时的数据模型：提取流程，模型变换依托RDD（拆分，重组，聚合）实现

                                2.3、 提取后的数据模型：提取完成后，得到基本目标数据，转换为目标的数据模型

           3>技术选型：

                                3.1、 获取源数据：flume,、jdbc、hive、hbase等获取数据

                                3.2、 数据预处理：J2EE 预处理后，放入 kafka 或者其他方式

                                3.3、 数据提取    ：spark、hadoop、hive、hbase、redis等

                                3.4、 数据结果存储：jdbc、hive、hdfs、hbase、flume等

      4）系统设计：架构设计和项目工程的设计，重点在于数据提取模块的设计

      5）项目搭建：模块化搭建，考虑系统的交互性、可维护、可扩展、稳定性、紧急情况的处理

      6）系统编码：底层服务的编写，周边模块的编写和进行基本单元测试

      7）业务模块：编写业务模块和进行基本单元测试

      8）测试单元：单元测试、模块间的交互测试和整个系统测试

      9）上线观察：上线后，观察每个模块的功能情况和优化

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Spark项目运作流程详解

项目运行架构