文档介绍：大数据下的数据分析平台架构
作者: baiyuzhong分类:选题策划, 高端视点  阅读:20,621 次添加评论
文/谢超
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。
大数据分析的分类
Hadoop平台对业务的针对性较强,为了让你明确它是否符合你的业务,现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类,针对不同的具体需求,应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品,往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析,从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求,可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群,或者采用一些内存计算平台,或者采用HDD的架构,这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计分析、机器学****搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线分析的方式,通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据,传统的ETL工具往往彻底失效,主要原因是数据格式转换的开销太大,在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据
采集工具,有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等,均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求,并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量,分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量,Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB,而目前的PC服务器,内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库,将热点数据常驻内存之中,从而取得非常快速的分析能力,非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。
图1 用于实时分析的MongoDB架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题,会发生周期性的写堵塞和主从同步失效,但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外,目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案,利用内存+SSD,也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展,内存数据分析必然能得到更加广泛的
应用。
BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量,但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析