大数据平台技术选型及架构设计

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内容摘要：

大数据平台分类包括处理过程、数据类型、处理方式、部署方式；选型有云平台、商业化平台、自主搭建平台；产品有星环科技TDH、阿里云、华为FusionInsight；架构设计包括数据源、接入层、存储层、计算层、分析层、数据服务层、数据应用层；采集方式有系统日志和网络爬虫。

当前摘要为AI生成

大数据平台是为了计算现今社会所产生的越来越大的数据量，以存储、计算、展现作为目的的平台。它是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。 大数据平台可以提高数据管理效率，并且快速获得有价值信息， 可以轻松地共享资源。 这样就能节省大量时间和精力，对关键内容进行抓取和数据整合。

一、大数据平台分类
 根据大数据平台的处理过程、数据类型、数据处理方式、部署方式不同可以进行以下分类：
 从大数据处理的过程来划分，包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
 从大数据处理的数据类型来划分，可以分为针对关系型数据、非关系型数据（图数据、文本数据、网络型数据等）、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
 从大数据处理的方式来划分，可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理（流处理）对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
 从平台对数据的部署方式看，可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式。
 此外，技术平台还有分布式、集中式之分，云环境和非云环境之分等。

二、大数据平台选型
 使用云平台，优点是建设周期短、运维成本低；缺点是费用贵、数据安全性；使用商业化的大数据平台，优点是搭建部署方便、稳定性好；缺点是成本高、不够灵活；使用开源软件自己搭建平台，优点是可以根据需要定制部署，缺点是周期长、成本高、BUG多。
 对于金融行业，数据安全至关重要，使用公有云是不可能，大数据团队刚建成，预算不足，可能走自主建设这条艰险路。

三、大数据平台产品
 星环科技大数据基础平台（TDH）基于其领先的多模型技术架构，8种异构存储引擎支持10种数据模型，被广泛应用在离线数据批处理、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、实时数据处理等各类大数据业务场景。此外，通过星环科技的不断自主研发，TDH成为一款国产化自主可控的大数据基础平台，可以替代Oracle、IBM DB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代Elastic Search在分布式搜索场景中的应用，并在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地。同时，TDH完成了与主流信创生态厂商的适配互认工作，满足信创验收要求，帮助企业打造更全面、更便捷、更智能、更安全地国产化数字底座，加速企业数字化转型。
 阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。 M ax C ompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
 华为大数据平台FusionInsight全面优化的大数据平台，实现海量数据快速处理以开放的架构，支持批处理、微批处理、实时处理等业务需求。同时，对数据处理、业务开发、业务移植等方面进行全面优化，可便捷实现业务快速移植、数据快速处理。华为大数据平台FusionInsight 包括FusionInsight HD和FusionInsight Stream两个组件：FusionInsight HD包含了开放社区的主要软件及其生态圈中的主流组件，并进行了大量优化，让企业可以从各类繁杂无序的海量数据中洞察商机；FusionInsight Stream是FusionInsight大数据分析平台中的实时数据处理引擎，以事件驱动(Event-driven)模式处理实时数据的大数据技术，解决高速事件流的实时计算问题。可以在金融、通信、交通、公共安全等领域发挥流式事件实时处理优势，提供实时分析、实时决策能力。

四、大数据平台架构
![](/home/attachment/202301/16/1261859_167387001765961.png)

大数据平台的总体架构设计从下向上依次为：
 数据源：支持多种数据源，可以实现接入多个业务系统数据进行接入整合；
 接入层：业务数据库定时同步和基于canel的实时同步结合，日志数据实时接入，互联网海量数据实时爬取清洗；
 存储层：HDFS分布式文件系统实现海量数据存储，Hbase提供实时数据读写，Kafka消息队列实现数据缓存；
 计算层：离线计算引擎用于数据挖掘和机器学习模型训练，实时计算引擎实现日志的实时分析和处理，深度学习引擎用于人工智能算法的运行
 分析层：实时SQL用于探索性分析和多维分析，机器学习算法用于商机的分类和推荐，NLP分析实现自然语言处理，深度学习算法用于图片水印和违禁图片识别；
 数据服务层：对外提供数据服务；
 数据应用层：个性推荐为PC端和移动APP端提供推荐服务；用户画像可以抽象出标签化的用户模型提升客户服务质量的基础；用户行为分析对用户访问网站的规律进行分析可用于智能推荐；统计报表对数据进行挖掘分析，提供报表作为决策的依据，实现商业智能；运营支付对运营部门的需求提供大数据的支持；数据大屏方便用户直观的了解运营情况，包括实时交易图，统计大屏和基地大屏。

五、大数据采集方式
 1)通过系统日志采集大数据
 用于系统日志采集的工具，目前使用最广泛的有：Hadoop 的Chukwa、ApacheFlumeAFacebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等。这里主要学习Flume。
 Flume是一个高可靠的分布式采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到诸如文本、HDFS这些接受方中。
 Flume的核心其实就是把数据从数据源收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地。
 2) 通过网络采集大数据
 网络采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取大数据信息，该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。
 一般来说，网络爬虫工具基本可以分类3类：分布式网络爬虫工具（Nutch）、Java网络爬虫工具（Crawler4j、WebMagic、WebCollector）、非Java网络爬虫工具（ Scrapy）。
 大数据应用的创新除了需要技术的研发之外，更重要的是平台环境的建设。 通过使用大数据平台进行数据搜集和统一管理和整合，确保在工作流程中非常安全，大数据平台通过统一安全架构，确保资源隔离效果很好。针对不同人员可以进行不同程度授权，可以灵活自由进行定制设计，确保平台安全性得到提升，避免出现各种安全隐患或信息泄露。

大数据平台选型大数据平台

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