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【大数据架构之旅】系列概览

大数据架构正在经历一场深刻的变革。传统的批处理模式逐渐被实时、流式的数据处理方式所取代，数据工程师的工具箱也在不断扩充。从 CDC（Change Data Capture）到 dbt，再到 Dagster，这些新兴技术正在重塑数据工程的工作方式。

本系列文章将带你深入了解现代大数据架构的核心组件与最佳实践。我们不会停留在表面的工具使用，而是深入理解背后的设计思想，帮助你构建可维护、可扩展的数据工程体系。

为什么需要大数据架构？

在当今数据驱动的时代，企业和组织面临着前所未有的数据处理挑战：

  • 数据量爆炸式增长：从 GB 到 PB，数据的规模呈指数级增长
  • 实时性要求越来越高：传统的批处理已无法满足业务对数据时效性的需求
  • 数据源日益复杂：从单一数据库到多源异构，从结构化到半结构化和非结构化
  • 团队协作难度增加：随着数据管道的复杂化，如何保证代码质量、可测试性和可维护性成为挑战

这些问题催生了新一代大数据架构和工具的出现。

本系列将涵盖什么？

本系列将从理论到实践，系统性地介绍现代大数据架构的核心组件：

1. 数据变更捕获（CDC）

深入理解 CDC 的概念、实现方法，以及它与批处理相比的优势。我们将学习：

  • CDC 的基本概念和应用场景
  • 四种 CDC 实现方法的对比（表元信息、表求差、触发器、事务日志）
  • 批处理 vs CDC 的详细分析
  • Oracle CDC 的机制与实现挑战

2. 数据转换工具（dbt）

学习如何将软件工程的最佳实践引入数据科学：

  • 现代分析工作流的组成与挑战
  • dbt 的核心功能特性
  • 从安装配置到创建第一个项目
  • 数据模型的设计与文档生成

3. 新一代调度引擎（Dagster）

了解 Dagster 如何改变数据开发的工作方式：

  • Dagster 的核心概念（Assets、IO Manager、Ops/Graph/Job）
  • 资产视角 vs 任务视角的范式转变
  • 实战：构建完整的 ETL 项目
  • 数据持久化与资源管理

4. 黄金搭档：Dagster 与 dbt

探索两个工具如何协同工作，构建规范的数据仓库：

  • dbt models 与 Dagster assets 的对应关系
  • 如何将 dbt 项目集成到 Dagster 中
  • 上游与下游资产的管理
  • 完整的数据流水线实践

能带给读者什么？

  • 系统性知识：从数据变更捕获到数据转换，再到调度编排，形成完整的知识体系
  • 实战经验：不仅有理论讲解，更有详细的实战案例和代码示例
  • 最佳实践：学习如何构建可维护、可测试、可扩展的数据工程体系
  • 前沿视野：了解大数据架构的最新发展趋势和工具生态

文章列表

按阅读顺序排列如下：

学习建议

  1. 循序渐进：建议按顺序阅读，每篇文章都是在前文基础上展开
  2. 动手实践：大数据架构的学习离不开实践，建议跟着文章实际操作
  3. 理解思想：不仅要学会工具的使用，更要理解背后的设计思想
  4. 关注细节：数据工程中，细节往往决定了成败

参考资源

数据工程是一门既需要广度又需要深度的学科。希望这个系列能帮助你建立系统的知识框架，在实际工作中构建出可靠、高效的数据架构。