涕零
A. 怎么搭建大数据分析平台
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规版划和面向对象权的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
B. 如何打造优秀的大数据团队
如何打造优秀的大数据团队对于企业来说,要建设自己的大数据平台,需要的不只是技术解决方案,更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么,数据团队有哪些成员组成?他们的工作方式是什么?采用怎样的组织架构来开展工作? 1. 数据团队成员这里只讨论数据团队中核心成员的角色和他们的工作职责。1)基础平台团队主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。核心成员包括:数据开发工程师负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作,保证平台的稳定。数据平台架构师负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作,确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。运维工程师负责大数据平台的日常运维工作2)数据平台团队主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作,构建企业的数据中心,为上层数据应用提供可靠的数据。数据开发工程师负责数据清洗、加工、分类等开发工作,并能响应数据分析师对数据提取的需求。数据挖掘工程师负责从数据中挖掘出有价值的数据,把这些数据录入到数据中心,为各类应用提供高质量、有深度的数据。数据仓库架构师负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。3)数据分析团队主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。业务分析师主要负责深入业务线,制定业务指标,反馈业务问题,为业务发展提供决策支持。建模分析师主要负责数据建模,基于业务规律和数据探索构建数据模型,提升数据利用效率和价值。2. 数据团队的工作方式数据团队的工作可以分成两大部分,一部分是建设数据存储和计算平台,另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台的建设者包括三种人群:基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉,负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各类业务数据进行清洗、加工、分类以及挖掘分析,然后把数据有组织地存储到数据平台当中,形成公司的数据中心,需要团队具有强大的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要是分析挖掘用户需求,构建数据产品为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化展示。平台的使用者也可以包括三种人群:数据分析团队通过分析挖掘数据,为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论,也可以直接访问数据产品获得他们感兴趣的数据,方便利用数据做决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据开展推荐、个性化广告等工作。3. 数据分析团队的组织架构在整个大数据平台体系中的团队:基础平台、数据平台、数据应用和数据产品经理团队都可以保持独立的运作,只有数据分析团队的组织架构争议比较大。数据分析团队一方面要对业务比较敏感,另一方面又需要与数据平台技术团队有深度融合,以便能获得他们感兴趣的数据以及在数据平台上尝试实验复杂建模的可能。从他们的工作方式可以看出,数据分析团队是衔接技术和业务的中间团队,这样的团队组织架构比较灵活多变:1)外包公司自身不设立数据分析部门,将数据分析业务外包给第三方公司,当前电信行业,金融行业中很多数据分析类业务都是交给外包公司完成的。优势: 很多情况下,可以降低公司的资金成本和时间成本;许多公司内部缺乏相关的知识与管理经验,外包给专业的团队有助于公司数据价值的体现 。劣势:一方面外包人员的流动和合作变数,对数据的保密性没有保证;另外一方面,外包团队对需求的响应会比较慢,处理的问题相对通用传统,对公司业务认知不如内部员工深入,创新较低。2)分散式每个产品部门独立成立数据分析团队,负责响应自己产品的数据需求,为业务发展提供决策支持。优势:数据分析团队与开发团队、设计团队以及策划团队具有共同的目标,团队整体归属感强,绩效考核与产品发展直接挂钩,有利于业务的发展。劣势:在业务规模比较小的情况下,数据分析师比较少,交流的空间也比较小。因为身边的同事都不是该领域的人才,无法进行学习交流,所以成长空间会比较小,分析师的流失也会比较严重,最终陷入招募新人——成长受限——离职——招募新人的恶性循环。另一方面,每个产品团队都零星地招募几个分析师,整体来看给员工的感觉是公司并不是特别重视数据化运营的文化,对数据的认同感会被削弱,不利于公司建立数据分析平台体系。3)集中式数据分析团队与产品团队、运营团队各自独立,团队的负责人具有直接向分管数据的副总裁或CEO直接汇报的权限,团队负责响应各业务部门的数据需求。优势:分析团队具有充分的自主权,可以专心建设好公司级别的数据平台体系,研究数据最具有价值的那些问题,有权平衡业务短期需求和平台长期需求直接的关系。另一方面,这种自上而下建立起来组织架构,可以向全体员工传达数据在公司的重要位置,有利于建立数据化运营的文化。劣势:产品业务团队会觉得他们对数据的掌控权比较弱,一些业务数据需求得不到快速响应,认为分析团队的反应太慢无法满足业务发展的需要。随着业务发展越来越大,产品团队会自己招募分析师来响应数据需求,逐渐替代分析团队的工作,这样势必会导致分析团队的工作被边缘化。4)嵌入式数据分析团队同样独立于产品团队存在,但只保留部分资深数据专家,负责招聘、培训数据分析师,然后把这些人派遣到各产品团队内部,来响应各类业务数据需求。优势:团队的灵活性比较好,可以根据公司各业务线的发展情况合理调配人力资源,重点发展的项目投入优秀的人才,一些需要关闭的项目人才可以转移到其他项目中去。劣势:分析师被嵌入到产品团队内部,受产品团队主管的领导,从而失去了自主权,导致沦落为二等公民。人事关系在公司数据分析团队中,却要被业务团队主管考核,但业务团队主管并不关心他们的职业发展,导致分析师的职业发展受到限制。那么,到底采取哪一种组织架构比较合适呢?可以根据公司数据化运营进展的深度灵活采取一种或几种方式。除了外包模式,其他组织架构我都经历过,简单来说,早期采用分散式、中期采用集中式、后期采用分散式或嵌入式以及两则并存。早期:公司对数据体系的投入一般是比较谨慎的,因为要全面建设数据体系需要投入大量的人力和财力,公司不太可能还没有看清楚局势的情况下投入那么多资源。所以,往往都是让每个产品团队自己配置分析师,能解决日常的业务问题就行。杭研院早期的网易云阅读、印像派等项目中就是采用的这种分散的模式。中期:随着业务的发展、公司对数据的认识有所提高并且重视程度不断加大,就开始愿意投入资源来构建公司级别的数据体系。这个阶段采用集中式有利于快速构建数据分析平台,为公司各个产品团队提供最基础的数据分析体系,能在未来应对业务的快速发展。杭研院花了两年时间完成了这个阶段的主要工作,并在网易云音乐和易信产品发展阶段起到了至关重要的作用。后期:一旦公司级别的数据分析平台构建完成,消除了早期分散模式中分析师缺少底层平台支持的窘境,他们能够在分析平台上自助完成大量的数据分析工作。而且经历过集中式阶段的洗礼,公司上上下下对数据的认识都有了很大的提高。此时,在回到分散模式时,原先的很多弊端已基本消除,此外,采用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在网易云音乐、网易云课堂、考拉海购等几个产品中就是分散式和嵌入式并存的架构。总之,没有最好的组织架构,只有适合自己的组织架构。
C. 五种大数据处理架构
五种大数据处理架构大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。下文将介绍这些框架：· 仅批处理框架：Apache Hadoop· 仅流处理框架：Apache StormApache Samza· 混合框架：Apache SparkApache Flink大数据处理框架是什么？处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。例如Apache Hadoop可以看作一种以MapRece作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapRece。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征…· 有界：批处理数据集代表数据的有限集合· 持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中· 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：· HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群节点间的存储和复制进行协调。HDFS确保了无法避免的节点故障发生后数据依然可用，可将其用作数据来源，可用于存储中间态的处理结果，并可存储计算的最终结果。· YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一个资源管理器）的缩写，可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口，YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。· MapRece：MapRece是Hadoop的原生批处理引擎。批处理模式Hadoop的处理功能来自MapRece引擎。MapRece的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、rece算法要求。基本处理过程包括：· 从HDFS文件系统读取数据集· 将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点· 针对每个节点上的数据子集进行计算（计算的中间态结果会重新写入HDFS）· 重新分配中间态结果并按照键进行分组· 通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Recing”· 将计算而来的最终结果重新写入 HDFS优势和局限由于这种方法严重依赖持久存储，每个任务需要多次执行读取和写入操作，因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源，这意味着MapRece可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapRece通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapRece具备极高的缩放潜力，生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。MapRece的学习曲线较为陡峭，虽然Hadoop生态系统的其他周边技术可以大幅降低这一问题的影响，但通过Hadoop集群快速实现某些应用时依然需要注意这个问题。围绕Hadoop已经形成了辽阔的生态系统，Hadoop集群本身也经常被用作其他软件的组成部件。很多其他处理框架和引擎通过与Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN资源管理器。总结Apache Hadoop及其MapRece处理引擎提供了一套久经考验的批处理模型，最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群，使得这一廉价且高效的处理技术可以灵活应用在很多案例中。与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础。流处理系统流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算。相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。· 流处理中的数据集是“无边界”的，这就产生了几个重要的影响：· 完整数据集只能代表截至目前已经进入到系统中的数据总量。· 工作数据集也许更相关，在特定时间只能代表某个单一数据项。处理工作是基于事件的，除非明确停止否则没有“尽头”。处理结果立刻可用，并会随着新数据的抵达继续更新。流处理系统可以处理几乎无限量的数据，但同一时间只能处理一条（真正的流处理）或很少量（微批处理，Micro-batch Processing）数据，不同记录间只维持最少量的状态。虽然大部分系统提供了用于维持某些状态的方法，但流处理主要针对副作用更少，更加功能性的处理（Functional processing）进行优化。功能性操作主要侧重于状态或副作用有限的离散步骤。针对同一个数据执行同一个操作会或略其他因素产生相同的结果，此类处理非常适合流处理，因为不同项的状态通常是某些困难、限制，以及某些情况下不需要的结果的结合体。因此虽然某些类型的状态管理通常是可行的，但这些框架通常在不具备状态管理机制时更简单也更高效。此类处理非常适合某些类型的工作负载。有近实时处理需求的任务很适合使用流处理模式。分析、服务器或应用程序错误日志，以及其他基于时间的衡量指标是最适合的类型，因为对这些领域的数据变化做出响应对于业务职能来说是极为关键的。流处理很适合用来处理必须对变动或峰值做出响应，并且关注一段时间内变化趋势的数据。Apache StormApache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架，也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据，通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。流处理模式Storm的流处理可对框架中名为Topology（拓扑）的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）进行编排。这些拓扑描述了当数据片段进入系统后，需要对每个传入的片段执行的不同转换或步骤。拓扑包含：· Stream：普通的数据流，这是一种会持续抵达系统的无边界数据。· Spout：位于拓扑边缘的数据流来源，例如可以是API或查询等，从这里可以产生待处理的数据。· Bolt：Bolt代表需要消耗流数据，对其应用操作，并将结果以流的形式进行输出的处理步骤。Bolt需要与每个Spout建立连接，随后相互连接以组成所有必要的处理。在拓扑的尾部，可以使用最终的Bolt输出作为相互连接的其他系统的输入。Storm背后的想法是使用上述组件定义大量小型的离散操作，随后将多个组件组成所需拓扑。默认情况下Storm提供了“至少一次”的处理保证，这意味着可以确保每条消息至少可以被处理一次，但某些情况下如果遇到失败可能会处理多次。Storm无法确保可以按照特定顺序处理消息。为了实现严格的一次处理，即有状态处理，可以使用一种名为Trident的抽象。严格来说不使用Trident的Storm通常可称之为Core Storm。Trident会对Storm的处理能力产生极大影响，会增加延迟，为处理提供状态，使用微批模式代替逐项处理的纯粹流处理模式。为避免这些问题，通常建议Storm用户尽可能使用Core Storm。然而也要注意，Trident对内容严格的一次处理保证在某些情况下也比较有用，例如系统无法智能地处理重复消息时。如果需要在项之间维持状态，例如想要计算一个小时内有多少用户点击了某个链接，此时Trident将是你唯一的选择。尽管不能充分发挥框架与生俱来的优势，但Trident提高了Storm的灵活性。Trident拓扑包含：· 流批（Stream batch）：这是指流数据的微批，可通过分块提供批处理语义。· 操作（Operation）：是指可以对数据执行的批处理过程。优势和局限目前来说Storm可能是近实时处理领域的最佳解决方案。该技术可以用极低延迟处理数据，可用于希望获得最低延迟的工作负载。如果处理速度直接影响用户体验，例如需要将处理结果直接提供给访客打开的网站页面，此时Storm将会是一个很好的选择。Storm与Trident配合使得用户可以用微批代替纯粹的流处理。虽然借此用户可以获得更大灵活性打造更符合要求的工具，但同时这种做法会削弱该技术相比其他解决方案最大的优势。话虽如此，但多一种流处理方式总是好的。Core Storm无法保证消息的处理顺序。Core Storm为消息提供了“至少一次”的处理保证，这意味着可以保证每条消息都能被处理，但也可能发生重复。Trident提供了严格的一次处理保证，可以在不同批之间提供顺序处理，但无法在一个批内部实现顺序处理。在互操作性方面，Storm可与Hadoop的YARN资源管理器进行集成，因此可以很方便地融入现有Hadoop部署。除了支持大部分处理框架，Storm还可支持多种语言，为用户的拓扑定义提供了更多选择。总结对于延迟需求很高的纯粹的流处理工作负载，Storm可能是最适合的技术。该技术可以保证每条消息都被处理，可配合多种编程语言使用。由于Storm无法进行批处理，如果需要这些能力可能还需要使用其他软件。如果对严格的一次处理保证有比较高的要求，此时可考虑使用Trident。不过这种情况下其他流处理框架也许更适合。Apache SamzaApache Samza是一种与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。虽然Kafka可用于很多流处理系统，但按照设计，Samza可以更好地发挥Kafka独特的架构优势和保障。该技术可通过Kafka提供容错、缓冲，以及状态存储。Samza可使用YARN作为资源管理器。这意味着默认情况下需要具备Hadoop集群（至少具备HDFS和YARN），但同时也意味着Samza可以直接使用YARN丰富的内建功能。流处理模式Samza依赖Kafka的语义定义流的处理方式。Kafka在处理数据时涉及下列概念：· Topic（话题）：进入Kafka系统的每个数据流可称之为一个话题。话题基本上是一种可供消耗方订阅的，由相关信息组成的数据流。· Partition（分区）：为了将一个话题分散至多个节点，Kafka会将传入的消息划分为多个分区。分区的划分将基于键（Key）进行，这样可以保证包含同一个键的每条消息可以划分至同一个分区。分区的顺序可获得保证。· Broker（代理）：组成Kafka集群的每个节点也叫做代理。· Procer（生成方）：任何向Kafka话题写入数据的组件可以叫做生成方。生成方可提供将话题划分为分区所需的键。· Consumer（消耗方）：任何从Kafka读取话题的组件可叫做消耗方。消耗方需要负责维持有关自己分支的信息，这样即可在失败后知道哪些记录已经被处理过了。由于Kafka相当于永恒不变的日志，Samza也需要处理永恒不变的数据流。这意味着任何转换创建的新数据流都可被其他组件所使用，而不会对最初的数据流产生影响。优势和局限乍看之下，Samza对Kafka类查询系统的依赖似乎是一种限制，然而这也可以为系统提供一些独特的保证和功能，这些内容也是其他流处理系统不具备的。例如Kafka已经提供了可以通过低延迟方式访问的数据存储副本，此外还可以为每个数据分区提供非常易用且低成本的多订阅者模型。所有输出内容，包括中间态的结果都可写入到Kafka，并可被下游步骤独立使用。这种对Kafka的紧密依赖在很多方面类似于MapRece引擎对HDFS的依赖。虽然在批处理的每个计算之间对HDFS的依赖导致了一些严重的性能问题，但也避免了流处理遇到的很多其他问题。Samza与Kafka之间紧密的关系使得处理步骤本身可以非常松散地耦合在一起。无需事先协调，即可在输出的任何步骤中增加任意数量的订阅者，对于有多个团队需要访问类似数据的组织，这一特性非常有用。多个团队可以全部订阅进入系统的数据话题，或任意订阅其他团队对数据进行过某些处理后创建的话题。这一切并不会对数据库等负载密集型基础架构造成额外的压力。直接写入Kafka还可避免回压（Backpressure）问题。回压是指当负载峰值导致数据流入速度超过组件实时处理能力的情况，这种情况可能导致处理工作停顿并可能丢失数据。按照设计，Kafka可以将数据保存很长时间，这意味着组件可以在方便的时候继续进行处理，并可直接重启动而无需担心造成任何后果。Samza可以使用以本地键值存储方式实现的容错检查点系统存储数据。这样Samza即可获得“至少一次”的交付保障，但面对由于数据可能多次交付造成的失败，该技术无法对汇总后状态（例如计数）提供精确恢复。Samza提供的高级抽象使其在很多方面比Storm等系统提供的基元（Primitive）更易于配合使用。目前Samza只支持JVM语言，这意味着它在语言支持方面不如Storm灵活。总结对于已经具备或易于实现Hadoop和Kafka的环境，Apache Samza是流处理工作负载一个很好的选择。Samza本身很适合有多个团队需要使用（但相互之间并不一定紧密协调）不同处理阶段的多个数据流的组织。Samza可大幅简化很多流处理工作，可实现低延迟的性能。如果部署需求与当前系统不兼容，也许并不适合使用，但如果需要极低延迟的处理，或对严格的一次处理语义有较高需求，此时依然适合考虑。混合处理系统：批处理和流处理一些处理框架可同时处理批处理和流处理工作负载。这些框架可以用相同或相关的组件和API处理两种类型的数据，借此让不同的处理需求得以简化。如你所见，这一特性主要是由Spark和Flink实现的，下文将介绍这两种框架。实现这样的功能重点在于两种不同处理模式如何进行统一，以及要对固定和不固定数据集之间的关系进行何种假设。虽然侧重于某一种处理类型的项目会更好地满足具体用例的要求，但混合框架意在提供一种数据处理的通用解决方案。这种框架不仅可以提供处理数据所需的方法，而且提供了自己的集成项、库、工具，可胜任图形分析、机器学习、交互式查询等多种任务。Apache SparkApache Spark是一种包含流处理能力的下一代批处理框架。与Hadoop的MapRece引擎基于各种相同原则开发而来的Spark主要侧重于通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。Spark可作为独立集群部署（需要相应存储层的配合），或可与Hadoop集成并取代MapRece引擎。批处理模式与MapRece不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。虽然内存中处理方式可大幅改善性能，Spark在处理与磁盘有关的任务时速度也有很大提升，因为通过提前对整个任务集进行分析可以实现更完善的整体式优化。为此Spark可创建代表所需执行的全部操作，需要操作的数据，以及操作和数据之间关系的Directed Acyclic Graph（有向无环图），即DAG，借此处理器可以对任务进行更智能的协调。为了实现内存中批计算，Spark会使用一种名为Resilient Distributed Dataset（弹性分布式数据集），即RDD的模型来处理数据。这是一种代表数据集，只位于内存中，永恒不变的结构。针对RDD执行的操作可生成新的RDD。每个RDD可通过世系（Lineage）回溯至父级RDD，并最终回溯至磁盘上的数据。Spark可通过RDD在无需将每个操作的结果写回磁盘的前提下实现容错。流处理模式流处理能力是由Spark Streaming实现的。Spark本身在设计上主要面向批处理工作负载，为了弥补引擎设计和流处理工作负载特征方面的差异，Spark实现了一种叫做微批（Micro-batch）*的概念。在具体策略方面该技术可以将数据流视作一系列非常小的“批”，借此即可通过批处理引擎的原生语义进行处理。Spark Streaming会以亚秒级增量对流进行缓冲，随后这些缓冲会作为小规模的固定数据集进行批处理。这种方式的实际效果非常好，但相比真正的流处理框架在性能方面依然存在不足。优势和局限使用Spark而非Hadoop MapRece的主要原因是速度。在内存计算策略和先进的DAG调度等机制的帮助下，Spark可以用更快速度处理相同的数据集。Spark的另一个重要优势在于多样性。该产品可作为独立集群部署，或与现有Hadoop集群集成。该产品可运行批处理和流处理，运行一个集群即可处理不同类型的任务。除了引擎自身的能力外，围绕Spark还建立了包含各种库的生态系统，可为机器学习、交互式查询等任务提供更好的支持。相比MapRece，Spark任务更是“众所周知”地易于编写，因此可大幅提高生产力。为流处理系统采用批处理的方法，需要对进入系统的数据进行缓冲。缓冲机制使得该技术可以处理非常大量的传入数据，提高整体吞吐率，但等待缓冲区清空也会导致延迟增高。这意味着Spark Streaming可能不适合处理对延迟有较高要求的工作负载。由于内存通常比磁盘空间更贵，因此相比基于磁盘的系统，Spark成本更高。然而处理速度的提升意味着可以更快速完成任务，在需要按照小时数为资源付费的环境中，这一特性通常可以抵消增加的成本。Spark内存计算这一设计的另一个后果是，如果部署在共享的集群中可能会遇到资源不足的问题。相比HadoopMapRece，Spark的资源消耗更大，可能会对需要在同一时间使用集群的其他任务产生影响。从本质来看，Spark更不适合与Hadoop堆栈的其他组件共存一处。总结Spark是多样化工作负载处理任务的最佳选择。Spark批处理能力以更高内存占用为代价提供了无与伦比的速度优势。对于重视吞吐率而非延迟的工作负载，则比较适合使用Spark Streaming作为流处理解决方案。Apache FlinkApache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流，借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。为所有处理任务采取流处理为先的方法会产生一系列有趣的副作用。这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构，与之相对的是更加被广为人知的Lambda架构（该架构中使用批处理作为主要处理方法，使用流作为补充并提供早期未经提炼的结果）。Kappa架构中会对一切进行流处理，借此对模型进行简化，而这一切是在最近流处理引擎逐渐成熟后才可行的。流处理模型Flink的流处理模型在处理传入数据时会将每一项视作真正的数据流。Flink提供的DataStream API可用于处理无尽的数据流。Flink可配合使用的基本组件包括：· Stream（流）是指在系统中流转的，永恒不变的无边界数据集· Operator（操作方）是指针对数据流执行操作以产生其他数据流的功能· Source（源）是指数据流进入系统的入口点· Sink（槽）是指数据流离开Flink系统后进入到的位置，槽可以是数据库或到其他系统的连接器为了在计算过程中遇到问题后能够恢复，流处理任务会在预定时间点创建快照。为了实现状态存储，Flink可配合多种状态后端系统使用，具体取决于所需实现的复杂度和持久性级别。此外Flink的流处理能力还可以理解“事件时间”这一概念，这是指事件实际发生的时间，此外该功能还可以处理会话。这意味着可以通过某种有趣的方式确保执行顺序和分组。批处理模型Flink的批处理模型在很大程度上仅仅是对流处理模型的扩展。此时模型不再从持续流中读取数据，而是从持久存储中以流的形式读取有边界的数据集。Flink会对这些处理模型使用完全相同的运行时。Flink可以对批处理工作负载实现一定的优化。例如由于批处理操作可通过持久存储加以支持，Flink可以不对批处理工作负载创建快照。数据依然可以恢复，但常规处理操作可以执行得更快。另一个优化是对批处理任务进行分解，这样即可在需要的时候调用不同阶段和组件。借此Flink可以与集群的其他用户更好地共存。对任务提前进行分析使得Flink可以查看需要执行的所有操作、数据集的大小，以及下游需要执行的操作步骤，借此实现进一步的优化。优势和局限Flink目前是处理框架领域一个独特的技术。虽然Spark也可以执行批处理和流处理，但Spark的流处理采取的微批架构使其无法适用于很多用例。Flink流处理为先的方法可提供低延迟，高吞吐率，近乎逐项处理的能力。Flink的很多组件是自行管理的。虽然这种做法较为罕见，但出于性能方面的原因，该技术可自行管理内存，无需依赖原生的Java垃圾回收机制。与Spark不同，待处理数据的特征发生变化后Flink无需手工优化和调整，并且该技术也可以自行处理数据分区和自动缓存等操作。Flink会通过多种方式对工作进行分许进而优化任务。这种分析在部分程度上类似于SQL查询规划器对关系型数据库所做的优化，可针对特定任务确定最高效的实现方法。该技术还支持多阶段并行执行，同时可将受阻任务的数据集合在一起。对于迭代式任务，出于性能方面的考虑，Flink会尝试在存储数据的节点上执行相应的计算任务。此外还可进行“增量迭代”，或仅对数据中有改动的部分进行迭代。在用户工具方面，Flink提供了基于Web的调度视图，借此可轻松管理任务并查看系统状态。用户也可以查看已提交任务的优化方案，借此了解任务最终是如何在集群中实现的。对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理，以及机器学习库，此外还支持内存计算。Flink能很好地与其他组件配合使用。如果配合Hadoop 堆栈使用，该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源。该技术可轻松地与YARN、HDFS和Kafka 集成。在兼容包的帮助下，Flink还可以运行为其他处理框架，例如Hadoop和Storm编写的任务。目前Flink最大的局限之一在于这依然是一个非常“年幼”的项目。现实环境中该项目的大规模部署尚不如其他处理框架那么常见，对于Flink在缩放能力方面的局限目前也没有较为深入的研究。随着快速开发周期的推进和兼容包等功能的完善，当越来越多的组织开始尝试时，可能会出现越来越多的Flink部署总结Flink提供了低延迟流处理，同时可支持传统的批处理任务。Flink也许最适合有极高流处理需求，并有少量批处理任务的组织。该技术可兼容原生Storm和Hadoop程序，可在YARN管理的集群上运行，因此可以很方便地进行评估。快速进展的开发工作使其值得被大家关注。结论大数据系统可使用多种处理技术。对于仅需要批处理的工作负载，如果对时间不敏感，比其他解决方案实现成本更低的Hadoop将会是一个好选择。对于仅需要流处理的工作负载，Storm可支持更广泛的语言并实现极低延迟的处理，但默认配置可能产生重复结果并且无法保证顺序。Samza与YARN和Kafka紧密集成可提供更大灵活性，更易用的多团队使用，以及更简单的复制和状态管理。对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。最适合的解决方案主要取决于待处理数据的状态，对处理所需时间的需求，以及希望得到的结果。具体是使用全功能解决方案或主要侧重于某种项目的解决方案，这个问题需要慎重权衡。随着逐渐成熟并被广泛接受，在评估任何新出现的创新型解决方案时都需要考虑类似的问题。
D. 18、大数据平台架构设计(+)的思想+A.+分层模块化设计+B.+高集合化设计+C.+统
摘要亲亲您好呀我是“五雨桖bA”，很高兴由我来为您解答这个问题，整理资料需要几分钟的时间，请您耐心等待一下哦……
E. 大数据分析系统平台方案有哪些
目前常用的大数据解决方案包括以下几类一、Hadoop。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。三、Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来四、Apache Drill。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
F. 大数据平台有哪些架构
01
传统大数据架构
以上的种种架构都围绕海量数据处理为主，Unifield架构则将机器学习和数据处理揉为一体，在流处理层新增了机器学习层。
优点：
提供了一套数据分析和机器学习结合的架构方案，解决了机器学习如何与数据平台进行结合的问题。
缺点：
实施复杂度更高，对于机器学习架构来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。
适用场景：
有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。
大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢的同学可关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。
G. 如何搭建大数据分析平台
1、 搭建大数据分析平台的背景在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。2、 大数据分析平台的特点数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。3、 怎样去搭建大数据分析平台大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。
H. 如何架构大数据系统 hadoop
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。