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深入浅出解析大数据平台架构

  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

  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。

  adoop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

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作者：昆明小虫；转自：产品中国， BLUES公众号等平台；www.chinaedg.com/

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