中小企业可视化数据中台解决方案
案例介绍
技术选型 考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度（比如spark/flink）、开发维护成本、总成本预算等
1、数据采集传输：Flume（用户行为数据采集，因为这部分数据都是日志文件的形式），DataX（业务数据采集，因为要把数据从 MySQL 传输到 ClickHouse），Kafka（流量削峰）
2、数据存储：MySQL，ClickHouse
3、数据计算：ClickHouse
4、数据可视化；Superset离线数据分析
5、任务调度：DolphinScheduler（国产开源，兼具轻量级和功能丰富，用于离线）
6、集群监控Prometheus（实时）
7、Spring Cloud微服务框架
满足中小创业型公司数据中台建设和数据指标分析体系的建立，最小的成本满足多样性的数据分析场景和需求。
中小企业可视化数据中台解决方案
案例介绍
基于阿里巴巴OneData方法论最佳实践搭建企业级别的数据中台。
技术选型 考虑因素：数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度（比如spark/flink）、开发维护成本、总成本预算等
1、数据采集传输：Flume（用户行为数据采集，因为这部分数据都是日志文件的形式），DataX（业务数据采集，因为要把数据从 MySQL 传输到 ClickHouse），Kafka（流量削峰）
2、数据存储：MySQL，ClickHouse
3、数据计算：ClickHouse
4、数据可视化；Superset离线数据分析
5、任务调度：DolphinScheduler（国产开源，兼具轻量级和功能丰富，用于离线）
6、集群监控Prometheus（实时）
7、Spring Cloud微服务框架
满足中小创业型公司数据中台建设和数据指标分析体系的建立，最小的成本满足多样性的数据分析场景和需求。
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