深入浅出解析大数据平台架构

深入浅出解析大数据平台架构

本文作者 昆明小虫

目录：

　　什么是大数据

　　Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase

　　大数据平台应用举例-腾讯

　　公司的大数据平台架构

“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。

　　大数据的4V特征-来源

　　公司的“大数据”

随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如：

1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G;

2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T;

……

　　三国里的“大数据”

“草船借箭”和大数据有什么关系呢对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

　　Google分布式计算的三驾马车

Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。

Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。

BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。

　　Hadoop体系架构

　　Hadoop核心设计

　　HDFS介绍-文件读流程

　　Client向NameNode发起文件读取的请求。

NameNode返回文件存储的DataNode的信息。

Client读取文件信息。

　　HDFS介绍-文件写流程

　　Client向NameNode发起文件写入的请求。

NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。

Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。

　　MapReduce——映射、化简编程模型

输入数据->Map分解任务->执行并返回结果->Reduce汇总结果->输出结果

　　Hbase——分布式数据存储系统

　　Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

　　还有哪些NoSQL产品

　　为什么要使用NoSQL

　　一个高并发网站的DB进化史

　　关系模型>聚合数据模型的转换-基本变换

　　关系模型>聚合数据模型的转换-内嵌变换

　　关系模型>聚合数据模型的转换-分割变换

　　关系模型>聚合数据模型的转换-内联变换

　　Hadoop2.0

MapReduce：

JobTracker：协调作业的运行。

TaskTracker：运行作业划分后的任务。

　　大数据的技术领域

　　腾讯大数据现状(资料来自2014.4.11 腾讯分享日大会)

　　腾讯大数据平台产品架构

　　腾讯大数据平台与业务平台的关系

　　公司数据处理平台的基础架构

　　公司大数据平台架构图

　　应用一数据分析

　　应用二视频存储

　　应用三离线日志分析

　　应用五在线数据分析

参考资料：京东基于Samza的流式计算实践