大数据平台架构与原型实现-读书笔记6

第六章 主数据管理

       主数据指的是要在整个企业范围内各个应用间共享的数据。主数据需要在整个企业范围内保持一致，完整及可控。

一、主数据管理系统的建设策略

       对于批处理来说，主数据可以同步自主数据管理体统的数据库，在数仓体系下，几乎所有的主数据都是维度数据，需要建立相应的维度表以支撑业务查询和分析；对于实时处理，在各种流失数据计算过程中也需要获取主数据进行关联处理，而实时窗户里要求主数据的获取也必须是实时的。如果大数据平台通过主数据管理系统的API获取主数据，无论从并发压力还是从响应的及时性上都可能无法满足要求，还有可能给主数据管理体统带来过大的负载，导致其响应缓慢甚至宕机。

       为满足实时计算对主数据的要求，有两种可选技术方案：

• 如主数据体量不大，变更也不频繁，可考虑将这些数据通过API读取到大数据工作节点的内存中，在数据处理过程中直接使用，然后周期性地从主数据管理体统同步最新状态的主数据。该方案优点是架构简单、易于实现，但对主数据有预设条件，不能成为一种广泛使用的方案。
• 改造主数据管理系统，引入内存数据库，如Redis，针对所有主数据，除常规持久化的业务数据库外，再配备一个内存数据库的副本，将这个内存数据库开放给大数据平台使用。该方案是一套很完备的技术方案，可满足各种主数据获取需求，代价是架构比较复杂。

二、围绕主数据进行领域建模

       软件工程领域在业务逻辑建模方面有两种主流的额方法论：一种是面向数据库的实体关系模型，另一种是面向对象思想为基础的领域模型。前者是关系型数据库的建模理论，一个实体或业务概念对应一张数据表，实体间的关联关系通过外键实现，不存在继承、多态等更加丰富的关联关系。后者是基于面向对象对业务领域进行建模的方法论，领域模型能更加准确的描述业务系统，合理承载业务逻辑，业务系统越复杂，其优势就越大。

       领域建模在应对复杂业务场景时非常有效，因为它是对业务逻辑的一种自然的梳理和划分，最能够反映领域的本来目的，越是复杂的业务场景越能体现它的优越性。而现实领域建模最好的方法论是“领域驱动设计（Domain Driven Design，简称DDD）”

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