数据仓库之系统数据流程设计
数据加工的整体流程设计如下图：
数据源：
业务交互数据
前端埋点用户行为数据
数据走向：
业务数据上传到mysql数据库中，有些表需要每天进行更新，从业务服务器上传的数据每天都会有变化，数据库就是便于较少数据的增删改查。最终将数据通过sqoop上传到hdfs，在用sqoop上传时，可能运行时间比较长，例如20多张表需要一个小时才可以完全上传成功。
埋点的用户行为数据
储存在特定的linux目录中，我设置的是 /tmp/logs 中，启动flume将logfile上传到kafka指定的topic中，再启动flume消费kafka中的数据，并且sink到hdfs的指定目录。
数据上传成功之后，再进行数据仓库的搭建。