上次写的《》一文，已是一年前的事了，经过一年的沉淀与公司业务的发展，大数据平台的架构也有所演进，本文简单介绍了架构更新的部分。

整体架构

数据采集

对于关系型数据库以及部分NOSQL（Redis、MongoDB）中的数据，仍然使用DataHub按天、按小时，增量抽取到HDFS，映射到Hive表；

对于日志数据，使用Flume从日志收集服务器实时抽取到Kafka，再使用Flume，从Kafka抽取到HDFS，映射到Hive表；

离线计算

离线计算%80以上使用Hive，部分新业务使用SparkSQL，很少一部分老的业务仍然使用MR；

离线计算的结果，根据业务用途不同，分别保存在Hive、Redis以及业务关系型数据库中；

实时计算

实时计算使用Spark Streaming以及部分Java程序消费Kafka中收集的日志数据，实时计算结果大多保存在Redis中；

多维分析OLAP

之前基本采用固定报表、固定计算、临时数据提取等方式来满足业务数据分析的需求，随着业务发展，该模式的成本越来越大，也存在很多问题。

现在使用Kylin作为OLAP引擎，数据开发人员在Hive数据仓库中设计好事实表，维度表，在Kylin中设计好Cube，每天将数据由Hive加载到Kylin，数据分析、产品运营通过Kylin来完成90%以上的数据分析需求，对于一些特别复杂和定制的需求，才会提临时需求给数据开发。

另外，使用Caravel经过简单的二次开发，作为OLAP的前端，用户不用写SQL，即可完成数据多维分析与可视化。

机器学习

目前只使用了Spark MLlib提供的机器学习算法，完成了文本分类的需求。

Ad-Hoc查询

在Hive的基础上，也提供了SparkSQL的方式，主要是给数据开发以及懂SQL的数据分析和运营提供更快的Ad-Hoc查询响应。

数据可视化

基于Caravel做了二次开发，提供近20种数据可视化图表。

底层基于DataHub、Kylin，用户还可以自助数据接入、自助建模、自助分析与可视化。

---

 

PS：架构中介绍的所有组件，在我的博客中都能找到相关的文章，请关注。

 

 

 

如果觉得本博客对您有帮助，请  。

转载请注明： »