数仓分层模型
数仓分层模型的好处：
1、数据结构化更清晰：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解。
2、数据血缘追踪：提供给外界使用的是一张业务表，但是这张业务表可能来源很多张表。如果有一张来源表出问题了，我们可以快速准确的定位到问题，并清楚每张表的作用范围。
3、增强数据复用能力：减少重复开发，通过数据分层规范化，开发一些通用的中间层数据，能够减少重复计算，提高单张业务表的使用率，提升系统的执行效率。
4、简化复杂的问题：把一个复杂的业务分成多个步骤实现，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
5、减少业务的影响：业务可能会经常变化，这样做就不必改一次业务就需要重新接入数据。
6、统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径
数仓主题域管理
数仓主题域管理实现数据业务线和数仓主题域管理，实现不同数据域的管理以及数据域下的数据主题管理。
数仓看板
主要是为了提供一个全面的数仓数据总览视图，从存储、数据库、数据表、业务域等角度全方位了解数仓数据情况，同时提供技术视角的数仓表健康总览视图
- 从存储角度：每个业务数据库所占存储空间、表数量
- 从技术角度全面了解数仓中的数据量，副本数，tablet数量等
对于数据仓库的成本，价值，质量，标准缺乏一套标准的评估体系，很难回答目前的成本分布，以及价值体现。资产360评估功能，对存储资源，计算资源，数据质量，数仓标准等进行定量的全方位评估。帮助管理者回答资产分布情况以及资产的价值体现
数仓任务管理及资源监控
- 管理和监控数据部分Routine load任务的，包括可视化创建routine load任务，启动，暂停，恢复、停止等操作
- 实现对doris数仓statistic资源的监控，包括数据库名称、数据库表数量，副本数量，分区数量，tablet数量，不健康tablet数量，克隆中的表数量，teblet不一致的数量
数仓用户及权限管理
主要是管理数仓用户，角色，权限
实现对数仓用户的添加、删除、修改密码，授权，撤销权限
对角色的添加、删除，修改，授权、撤销权限等
实现对数据用户，角色权限的精细化管理
数仓资源管理
- 管理Spark资源（主要是用于数据ETL，数据迁移）
- ODBC资源：查询和导入外部表的数据
数仓备份及恢复
改功能主要是提供集群数据的备份及恢复功能
- 数据备份是增量备份，定时执行
- 可以对选定表，或者选定表的指定分区数据进行备份到HDFS，
- 选定备份进行还原操作，
数仓表管理
- 表的分区管理
- 表配额管理
- 表副本管理
- 表数据量展示
- 表tablet管理
数仓数据库管理
- 数据库数据统计展示
- 数据库副本管理
- 数据库配额管理
运维监控
Doris集群监控
主要是监控Doris数仓组件运行状态
- 管理节点FE运行状态
- 数据节点BE运行状态
- Doris FE <Replayed journal id>状态一致性检查，出现不一致的情况及时预警
Kafka集群监控
监控内容：
- kafka集群监控：各节点运行状态，集群Topic、Broker等多维度历史与实时关键指标查看
- Kafka topic列表
- kafka topic数据查看
- Topic 运维：包括创建、查询、扩容、修改属性、下线等
- 指标监控：基于Topic生产消费各环节耗时统计，监控不同分位数性能指标
- 消费组运维：支持将消费偏移重置至指定时间或指定位置
Canal监控
- Canal集群管理
- Canal服务管理及状态监控
- Canal 示例管理及监控
DataX 监控
主要监控DataX任务调度执行情况，执行状态及查看任务执行日志信息。
Flink 作业监控
主要是监控所有Flink Job任务运行情况，提供一个统一监控管理入口
