千锋教育-做有情怀、有良心、有品质的职业教育机构

手机站
千锋教育

千锋学习站 | 随时随地免费学

千锋教育

扫一扫进入千锋手机站

领取全套视频
千锋教育

关注千锋学习站小程序
随时随地免费学习课程

【热点话题】 零基础学IT IT学习教程 IT学习笔记 IT技术干货 IT培训机构 IT应聘面试 IT职场就业 Java培训机构哪些好
当前位置:首页  >  关于学院  >  技术干货  > 大数据的核心架构层是哪些

大数据的核心架构层是哪些

来源:千锋教育
发布人:qyf
时间: 2022-09-05 18:04:50 1662372290

大数据的核心架构层是哪些

  大数据的核心架构层是哪些?大数据的核心层:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同本质上的角色都大同小异。

  1、数据采集

  数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上,期间有可能会做一些简单的清洗。数据源的种类比较多:

  网站日志:作为互联网行业,网站日志占的份额最大,网站日志存储在多台网站日志服务器上,一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent,实时的收集网站日志并存储到HDFS上;

  业务数据库:业务数据库的种类也是多种多样,有Mysql、Oracle、SqlServer等,这时候,我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具,Sqoop是一种,但是Sqoop太过繁重,而且不管数据量大小,都需要启动MapReduce来执行,而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库;应对此场景,淘宝开源的DataX,是一个很好的解决方案,有资源的话,可以基于DataX之上做二次开发,就能非常好的解决。当然,Flume通过配置与开发,也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

  来自于Ftp/Http的数据源:有可能一些合作伙伴提供的数据,需要通过Ftp/Http等定时获取,DataX也可以满足该需求;

  其他数据源:比如一些手工录入的数据,只需要提供一个接口或小程序即可完成。

  2、数据存储与分析

  毋庸置疑HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

  离线数据分析与计算,也就是对实时性要求不高的部分,在笔者看来,Hive还是首当其冲的选择,丰富的数据类型、内置函数;压缩比非常高的ORC文件存储格式;非常方便的SQL支持,使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多,一句SQL可以完成的需求,开发MR可能需要上百行代码。

  当然,使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口,如果真的很乐意开发Java,或者对SQL不熟,那么也可以使用MapReduce来做分析与计算。Spark是这两年非常火的,经过实践,它的性能的确比MapReduce要好很多,而且和Hive、Yarn结合的越来越好,因此,必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn,使用Spark其实是非常容易的,不用单独部署Spark集群。

  3、数据共享

  这里的数据共享,其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方,其实就是关系型数据库和NOSQL数据库;前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果,还是在HDFS上,但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据,那么就需要一个数据共享的地方,使得各业务和产品能方便的获取数据;和数据采集层到HDFS刚好相反,这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具,同样,DataX也可以满足。

  另外一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

  4、数据应用

  业务产品业务产品所使用的数据,已经存在于数据共享层,直接从数据共享层访问即可;报表(FineReport、业务报表)同业务产品,报表所使用的数据,一般也是已经统计汇总好的,存放于数据共享层;即席查询即席查询的用户有很多,有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大,他们都有即席查询数据的需求;这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求,需要从数据存储层直接查询。即席查询一般是通过SQL完成,最大的难度在于响应速度上,使用Hive有点慢,可以用SparkSQL,它的响应速度较Hive快很多,而且能很好的与Hive兼容。当然,你也可以使用Impala,如果不在乎平台中再多一个框架的话。

  OLAP目前,很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据,都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP,但如果数据量巨大的话,关系型数据库显然不行;这时候,需要做相应的开发,从HDFS或者HBase中获取数据,完成OLAP的功能;比如:根据用户在界面上选择的不定的维度和指标,通过开发接口,从HBase中获取数据来展示。

  其它数据接口这种接口有通用的,有定制的。比如:一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的,所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

  5、实时计算

  现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多,比如:实时的了解网站的整体流量;实时的获取一个广告的曝光和点击;在海量数据下,依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了,需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架;Storm在这块是比较成熟了,但我选择Spark Streaming,原因很简单,不想多引入一个框架到平台中,另外,Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点,那对于我们的需要可以忽略。

  我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。做法也很简单,由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志,实时的发送给Spark Streaming,由Spark Streaming完成统计,将数据存储至Redis,业务通过访问Redis实时获取。

  6、任务调度与监控

  在数据仓库/数据平台中,有各种各样非常多的程序和任务,比如:数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等;这些任务除了定时调度,还存在非常复杂的任务依赖关系,比如:数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始;数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始;

  这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统,它作为数据仓库/数据平台的中枢,负责调度和监控所有任务的分配与运行。

  更多关于大数据培训的问题,欢迎咨询千锋教育在线名师千锋教育拥有多年IT培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,拥有国内一体化教学管理及学员服务,助力更多学员实现高薪梦想。

声明:本站稿件版权均属千锋教育所有,未经许可不得擅自转载。

10年以上业内强师集结,手把手带你蜕变精英

请您保持通讯畅通,专属学习老师24小时内将与您1V1沟通

免费领取

今日已有369人领取成功

刘同学 138****2860 刚刚成功领取
王同学 131****2015 刚刚成功领取
张同学 133****4652 刚刚成功领取
李同学 135****8607 刚刚成功领取
杨同学 132****5667 刚刚成功领取
岳同学 134****6652 刚刚成功领取
梁同学 157****2950 刚刚成功领取
刘同学 189****1015 刚刚成功领取
张同学 155****4678 刚刚成功领取
邹同学 139****2907 刚刚成功领取
董同学 138****2867 刚刚成功领取
周同学 136****3602 刚刚成功领取

推荐阅读

最新文章

开班信息
北京校区
  • 北京校区
  • 大连校区
  • 广州校区
  • 成都校区
  • 杭州校区
  • 长沙校区
  • 合肥校区
  • 南京校区
  • 上海校区
  • 深圳校区
  • 武汉校区
  • 郑州校区
  • 西安校区
  • 青岛校区
  • 重庆校区
  • 太原校区
  • 沈阳校区