数据部门产出的海量数据，如何能方便高效地开放出去，是我们一直要解决的难题。
一、服务架构演进
- DWSOA：由数据驱动，一个需求开发一个或几个接口，编写接口文档，开发给业务方调用。
- OpenAPI：将数据按照其统计粒度进行聚合，同样维度的数据，形成一张逻辑表（宽表），采用同样的接口描述。
- SmartDQ：在OpenAPI基础上，再抽象一层，用DSL（Domain Specific Language，领域专用语言）来描述取数需求。简单查询减少到只有一个接口。
- OneService：SmartDQ只满足的简单的查询服务需求，OneService提供多种服务类型来满足用户需求。如下：
- OneService-SmartDQ
- OneService-Lego：采用插件化方式开发服务，一类需求开发一个插件。
- OneService-iPush：实时数据服务，提供WebSocket和long polling两种方式，其应用场景主要是商家端实时直播。
- OneService-uTiming：主要提供即时任务和定时任务两种模式，满足用户运行大数据量任务的需求。
二、技术架构
1.SmartDQ
（1）元数据模型
数据源——物理表——逻辑表——主题
（2）架构图
SmartDQ架构图
- 查询数据库：实时公共层的计算作业直接将结果写入HBase；通过同步作业将公共层的离线数据同步到对应的查询库。
- 服务层
- 元数据配置
- 主处理模块：对用户的查询DSL进行语法解析，构建完整的查询树。
- DSL解析
- 逻辑Query构建
- 物理Query构建
- Query拆分
- SQL执行
- 结果合并
- 其他模块
2.iPush
iPush架构图
看不懂
3.Lego
Lego架构图
看不懂
4.uTiming
uTiming架构图
