数据管道架构图模板
从数据源摄入到转换清洗、存储和服务层，完整呈现数据管道的每个环节。
使用此模板模板亮点
- 多源摄入：CDC、Kafka、第三方 API 和文件
- 流批处理 + 数据质量检查 + Staging 暂存区
- 数据仓库、OLAP、数据集市和 BI/ML/API 服务层
这个模板适合做什么
数据管道架构图让数据平台对每位干系人都清晰可读——从构建摄入作业的数据工程师，到查询数据集市的分析师，再到审批基础设施预算的 CTO。本模板覆盖现代数据栈的完整链路：通过 CDC 和 Kafka 的多源摄入、流批处理加数据质量检查、Staging 暂存、数据仓库、OLAP 分析、数据集市，以及服务 BI 工具、ML 特征存储和数据 API 的服务层。数据目录、血缘追踪、调度器和监控等治理组件单独展示，体现其横切关注点的特性。
适用场景
- 在将遗留 ETL 工具迁移到现代数据栈之前，记录当前数据平台现状。
- 排查仪表板数据异常时，定位数据质量检查点。
- 规划新数据源接入时，追踪它会在摄入层的哪个环节进入。
- 在新数据工程师入职第一周，通过架构图带他们了解整个平台。
- 评估新业务场景对基础设施成本的影响，数清会涉及哪些层。
- 在回应合规或审计请求时，用架构图可视化数据血缘。
使用步骤
- 1在左侧列出所有数据源：业务数据库、事件流、API 和文件。
- 2添加摄入层：数据库用 CDC，事件流用 Kafka。
- 3绘制转换层：流处理和批处理两条独立路径。
- 4在数据进入数仓前添加数据质量检查节点和 Staging 暂存区。
- 5添加数据仓库（Snowflake/BigQuery）作为核心存储层。
- 6连接 OLAP 和数据集市，用于按域访问。
- 7在右侧添加服务层：BI 工具、ML 特征存储和数据 API。
- 8在下方单独放置治理组件：数据目录、血缘、调度器和监控。
简单示例
电商分析数据平台
数据源：MySQL（订单）、Kafka（点击流）、Stripe API、S3（日志）
摄入：Debezium CDC 用于 MySQL，Kafka Consumer 用于点击流
转换：Spark Structured Streaming + dbt 批处理
质量：Great Expectations 检查行数、空值率和 Schema
数仓：Snowflake，划分 raw / staging / analytics Schema
服务：Metabase BI、Feast 特征存储、产品 REST API
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在 CodePic 中打开模板后，替换示例节点，就能很快整理成自己的学习导图。
