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  • 大数据系统架构
    2021-02-01 16:26:19

    大数据系统架构包含内容涉及哪些?

    【导语】大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式,那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。

    1、数据源

    所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据,及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

    2、实时消息接收

    假如有实时源,则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

    3、数据存储

    公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言,数据将存储在数据湖中,这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

    4、批处理和实时处理的组合

    公司需要同时处理实时数据和静态数据,因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据,而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业,用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

    5、分析数据存储

    准备好要分析的数据后,需要将它们放到一个位置,便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于,公司的全部数据都聚集在一个位置,因而其分析将是全面的,而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式,具体取决于公司的需求。

    6、分析或报告工具

    在摄入和处理各类数据源之后,公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言,公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作,而且或者需要数据科学家来探索数据。

    关于大数据系统架构包含内容涉及哪些,就给大家分享到这里了,希望对大家能有所帮助,作为新时代大学生,我们只有不算提升自我技能,充实自我,才是最为正确的选择。

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    大数据系统大体可以分成以下四个部分:
    1,数据采集层
    2,数据计算层
    3,数据服务层
    4,数据应用层

    下图是阿里巴巴大数据系统架构图:

    阿里巴巴大数据系统架构图

    一、数据采集层

    数据采集主要分成以下三块数据:
    1,Web 端日志
    2,App 端日志
    3,第三方数据(比如 mysql 增量数据同步)

    Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的埋点规范,用来满足各种通用业务场景下(比如浏览、点击等)的数据分析。

    Web 端和 App 端数据采集一般都有各自的埋点 SDK 和对应的埋点管理平台,用来确保埋点数据的规范和准确,第三方数据同步通常会使用一些通用的数据同步工具(如 DataX、Scoop)

    数据采集后为了解耦下游各系统(比如批处理计算平台、流处理计算平台等)的耦合,需要架设消息中间件(比如:Kafka、RocketMQ 等)

    二、数据计算层

    数据计算层包括两大体系:
    1,数据存储及计算
    2,数据整合及管理

    1,数据存储及计算

    数据存储这块,如果是公司自己搭集群,基本都是使用 hdfs,如果是用的第三方服务会有很多种(比如 aws 的 s3)

    数据计算这块分成批处理和流处理。批处理这块常用的计算组件有:spark 和 hive 等,流处理的计算组件有:spark streaming,flink 等。

    在计算这块,为了合理调度上下游任务,一般会使用一些调度组件来解决任务之间的依赖问题(比如 airflow、oozie、azkaban 等)

    2,数据整合及管理

    数据的整合和管理时为了避免数据的冗余和重复建设,规避数据烟囱和不一致性。

    数据的加工链路分成四层:操作数据层( Operational Data Store, ODS)、明细数据层( Data Warehouse Detail , DWD )、汇总数据层( Data Warehouse Summary, DWS )、应用数据层( Application Data Store, ADS )

    三、数据服务层

    当数据计算好之后,需要提供给前端各种数据应用使用,也就有了数据服务层,该层主要是通过 API 的方式对外提供服务(比如对外提供画像数据查询服务)

    该层的数据大部分存储在 Mysql、HBase、ClickHouse 等数据库里。

    四、数据应用层

    数据应用层就是将现有的数据结合各种业务使用场景,做成各种数据产品。比如阿里目前对商户开放的生意参谋(商家可以通过它找到目前淘宝平台里各品类商品销售情况的数据,商家可以基于这些数据及时调整店铺的产品,通过数据给店铺赋能)

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    从数据处理的一般流程可以看到,在大数据环境下需要的关键技术主要针对海量数据的存储和海量数据的运算。传统的关系数据库经过近40年的发展已经成为了一门成熟同时仍在不断演进的数据管理和分析技术,结构化查询语言(SQL)作为存取关系数据库的语言得到了标准化,其功能和表达能力也得到的不断增强。

    但是,关系数据管理系统的扩展性在互联网环境下遇到了前所未有的障碍,不能胜任大数据分析的要求。关系数据管理模型追求的是高度的一致性和正确性。纵向扩展系统,通过增加或者更换CPU、内存、硬盘以扩展单个节点的能力,终会遇到“瓶颈”。

    大数据的研究主要来源于依靠数据获取商业利益的大公司。Google公司作为全球最大的信息检索公司,其走在了大数据研究的前沿。面对呈现爆炸式增加的因特网信息,仅仅依靠提高服务器性能已经远远不能满足业务的需求。如果将各种大数据应用比作“汽车”,支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。正是云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支持,才使得大数据有用武之地。

    Google公司从横向进行扩展,通过采用廉价的计算机节点集群,改写软件,使之能够在集群上并行执行,解决海量数据的存储和检索功能。2006年Google首先提出云计算的概念。支撑Google公司各种大数据应用的关键正是其自行研发的一系列云计算技术和工具。Google公司大数据处理的三大关键技术为:Google文件系统GFS、MapReduce和Bigtable。Google的技术方案为其他的公司提供了一个很好的参考方案,各大公司纷纷提出了自己的大数据处理平台,采用的技术也都大同小异。

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    企业要开展大数据相关业务,首先就需要基于自身的需求,来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建,需要基于实际需求,来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度,来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。

    大数据系统架构模块

    在实际的业务场景当中,每个公司的需求是不一样的,因此大数据平台开发需要选择适合自己的技术框架,在实际工作当中,这部分工作往往有兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构师来完成。

    通常来说,一个大数据系统架构通用的模块包括——

    大数据系统架构模块

    数据收集模块:主要负责收集各种数据源的数据,包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等,并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。

    数据转存模块:主要负责将数据定时传递到分布式存储或者实时传递给下游的数据处理程序。

    ETL模块:主要负责数据的清洗、格式和内容的处理和转换、数据分级分拣、加载至数据仓库等。

    数据仓库模块:这是整个架构的核心,数据仓库是数据有组织的集中存储的地方,负责数据的存取和管理。

    元数据管理模块:主要负责记录和约束数据仓库中数据的含义和格式,控制着数据的生命周期和数据质量。

    分析引擎模块:数据分析师交互最多的模块,主要负责执行各种分析语句或代码,完成各种分析任务。

    作业管理与调度模块:负责分析作业的管理和定时调度,包括作业的增删改查、查看修改历史、设置调度定时和执行引擎等。

    资源分配与调度模块:主要负责在多作业同时运行的场景下,有效协调和分配集群的资源,使资源利用率最大化。

    当然,这些模块并不一定每个企业的架构都是如此,始终还是需要基于实际的需求来进行技术选型。这就要求大数据工程师/架构师们,对主流的技术框架要烂熟于心,能不能实现、怎么实现、实现成本几何,做到心中有数,能够结合实际需求来合理地规划解决方案。

    大数据系统架构模块

    关于大数据平台开发,大数据系统架构模块,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据系统架构工作,对专业技术的深度和广度,以及项目实操经验,都有相应的要求,大数据架构师,也是做开发方向的高级技术岗位。

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