大数据分析的下一代架构

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Lambda架构的核心思想是:

数据从底层的数据源开始,经过各样的格式进入大数据平台,有时候分成两条线进行计算。三根线是进入流式计算平台,去计算实时的有时候 指标;另三根线进入批量数据除理离线计算平台,去计算T+1的相关业务指标,哪些地方地方指标还要隔日要能看见。

Lambda优点是稳定、实时和离线计算高峰错开,有时候它有有时候 致命缺点,其缺点主要有:

● 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题:意味着着分析批量和实时计算走的是有还有一个多计算框架和计算应用tcp连接,算出的结果往往不同,突然看后有还有一个多数字当天看是有还有一个多数据,第半年看昨天的数据反而所处了变化。

● 批量计算在计算窗口内无法完成:在IOT时代,数据量级那末 大,突然发现夜间只有4、5个小时的时间窗口,意味着着分析无法完成白天20多个小时累计的数据,保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。

● 数据源变化全部后该重新开发,开发周期长:每次数据源的格式变化,业务的逻辑变化都还要针对ETL和Streaming做开发修改,整体开发周期很长,业务反应不足英文迅速。

● 服务器存储大:数据仓库的典型设计,会产生极少量的里边结果表,造成数据极速膨胀,加大服务器存储压力。

更多关于调度的信息:

https://blog.csdn.net/oDaiLiDong/article/details/84994247

2、更大概的索引构建,如bitmap索引

小文件问题:

Common Data Model :

贯穿整体业务始终的核心数据模型,保持SDK、Buffer、历史数据、查询引擎端数据模型一致。

数据架构设计 要注意:

3、数据缓存Alluxio使用,2~5倍性能提升

稀疏索引:

1.3 distinct_id

即使有了who( 注册 ID / 匿名 ID),实际使用中也会所处注册用户匿名访问等状态,好多好多 有还要有还有一个多唯一标识将用户行为贯穿起来,distinct_id 好多好多 我在who 的基础上根据有时候 规则生成的唯一 ID。

1、加在布隆过滤器,TPC-DS有80%-80%性能提升

1、数据本地化,尽量除理shuffle调用

天下武功唯快不破!

1.1 匿名 ID

匿名 ID 用来在用户主体未登录应用那我标识,当用户打开集成有方舟 SDK 的应用时,SDK 会给其分配有还有一个多 UUID 来做为匿名 ID 。

当然,方舟也提供了给用户主体设置匿名 ID 的措施,比如都还里能 使用设备 ID ( iOS 的 IDFA/IDFV,Web 的 Cookie 等)。

2、全局 + 局部字典,尽量整型,除理过长字符串,数倍性能提升

如:事件名称使用id,查询时延提升近1倍

更精准的描述用户行为,相似事件所处的位置、措施和内容

每三根event数据对应用户的一次行为信息, 相似浏览、登录、搜索事件等等。

3、堆外内存的使用,除理GC问题

服务器端返回示意:

整体思路是设定标准数据模型,通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中,以统一的数据模型贯穿始终,从而提高整体的预算时延,同時 满足即时计算的还要,都还里能 使用各种Ad-hoc Query来查询底层数据。

IOT大潮下,智能手机、PC、智能硬件设备的计算能力那末 强,业务要求数据有实时的响应能力,Lambda架构意味着着分析只有适应当今大数据分析时代的需求

-- 动态列族

-- 只存极少量的数据

-- Rowkey设计hash

-- hfile数据转加在OrcFile

EasyScheduler(易调度) 主要除理数据研发ETL 错综多样化的依赖关系,而只有直观监控任务健康状态等问题。EasyScheduler以DAG流式的措施将Task组装起来,

可实时监控任务的运行状态,同時 支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作。

4、SQL优化,耗时sql优化非常重要

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当HBase里的数据量达到百万规模时,调度会启动DumpMR(Spark、MR任务)会将HBase数据flush到HDFS中去,意味着着分析还要支持数据的实时查询,我们歌词 我们歌词 采用R/W表切换方案,即突然写入一张表直到阈值,就写入新表,老表开始转为ORC格式。

HDFS高效存储:

主好多好多 我描述用户做了哪些地方事情,记录用户触发的行为,相似注册、登录、支付事件等等

5、Unsafe调用。Presto里开源Slice的使用

1.2 注册 ID

通常是业务数据库里的主键或其它唯一标识,注册 ID 是更加精确的用户 ID,但好多好多 有应用不让用注册 ID,意味着着分析用户使用有时候 功能时是在未登录的状态下进行的,此时,就不让有注册 ID。

另外,在方舟系统中,我们歌词 我们歌词 以为用户主体来进行分析,这俩 用户主体意味着着分析是有还有一个多人,有还有一个多帐号,也意味着着分析是有还有一个多家电,百公里汽车。具体以哪些地方做为用户主体,要根据用户实际的业务场景来决定。

方舟的事件模型中,数据上报后该有用户这俩 实体,使用 who 来进行标识,在登录前匿名阶段,who 中会记录有还有一个多 匿名 ID ,登录后该记录有还有一个多注册 ID。

意味着着分析需支持从历史到最近三根数据的即时查询,查询引擎还要同時 查HBase缓冲区里和历史存储区的数据,采用View视图的措施进行查询。

大数据3.0时代那我,Lambda数据架构成为大数据公司必备的架构,它除理了大数据离线除理和实时数据除理的需求。典型的Lambda架构如下:

用户这里那末 不让 要说的,要提醒注意唯一标识这块

唯一标识

整个数据除理流程都离不开有还有一个多组件 – 调度。

考虑调度易用性、可维护性及方便二次开发等综合意味着着,我们歌词 我们歌词 开发了当时人的大数据分布式调度系统EasyScheduler。

数据有序:

Real-Time Data区是数据缓冲区,当从Kafka消费完数据首先落入Buffer区,那我设计主好多好多 我意味着着分析目前主流存储格式全部后该支持实时追加(Parquet、ORC)。Buffer区一般采用HBase、Kudu等高性能存储,考虑到性成熟图片 图片 的句子的句子是什么的句子的句子期期的句子的句子 度、可控、社区等因素,我们歌词 我们歌词 采用HBase。

-- Scan性能慢

IOTA架构的核心概念:

● Common Data Model:贯穿整体业务始终的数据模型,这俩 模型是整个业务的核心,要保持SDK、Buffer、历史数据、查询引擎保持一致。对于用户数据分析来讲都还里能 定义为“主-谓-宾”意味着着分析“对象-事件”那我的抽象模型来满足各种各样的查询。

● Edge SDKs & Edge Servers:这是数据的架构设计 端,不仅仅是过去的简单的SDK,在多样化的计算状态下,会赋予SDK更多样化的计算,在设备端就转化为形成统一的数据模型来进行传送。相似对于智能Wi-Fi架构设计 的数据,从AC端就变为“X用户的MAC 地址-再次出现- A楼层(2018/4/11 18:00)”这俩 主-谓-宾特性。对于APP和H5页面来讲,那末 计算工作量,我希望求架构设计 格式即可。

● Real-Time Data:即实时数据缓存区。这帕累托图是为了达到实时计算的目的,海量数据接收不意味着着分析海量实时入历史数据库,会再次出现建立索引延迟、历史数据碎片文件等问题。有时候,有有还有一个多实时数据缓存区来存储最近几分钟意味着着分析几秒钟的数据。这块都还里能 使用Kudu或HBase等组件来实现。此处的数据模型和SDK端数据模型是保持一致的,全部后该Common Data Model。

● Historical Data:历史数据沉浸区,这帕累托图是保存了极少量的历史数据,为了实现Ad-hoc查询,将自动建立相关索引提高整体历史数据查询时延,从而实现秒级多样化查询百亿条数据。相似都还里能 使用HDFS存储历史数据,此处的数据模型依然SDK端数据模型是保持一致的Common Data Model。

● Dumper:Dumper的主要工作好多好多 我把最近几秒意味着着分析几分钟的Realtime Data区的数据,根据汇聚规则、建立索引,存储到历史存储特性Historical Data区中。

● Query Engine:查询引擎,提供统一的对外查询接口和协议(相似SQL),把Realtime Data和Historical Data合并到同時 查询,从而实现对于数据实时的Ad-hoc查询。相似常见的计算引擎都还里能 使用Presto、Impala、Clickhouse等。

● Realtime model feedback:通过Edge computing技术,在边缘端有更多的交互都还里能 做,都还里能 通过在Realtime Data去设定规则来对Edge SDK端进行控制,相似,数据上传的频次降低、语音控制的迅速反馈,有时候 条件和规则的触发等等。

关于olap引擎测评请参考:

http://geek.analysys.cn/topic/21 开源OLAP引擎测评报告(SparkSql、Presto、Impala、HAWQ、ClickHouse、GreenPlum)