大數(shù)據(jù)環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)之漫談

導(dǎo)讀：

• 整體架構(gòu)

• 數(shù)據(jù)采集

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析

• 數(shù)據(jù)共享

• 數(shù)據(jù)應(yīng)用

• 實(shí)時(shí)計(jì)算

• 任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控

• 元數(shù)據(jù)管理

• 總結(jié)

一直想整理一下這塊內(nèi)容，既然是漫談，就想起什么說(shuō)什么吧。我一直是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，就以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來(lái)說(shuō)。

先大概列一下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)的用途：

1. 整合公司所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心；

2. 提供各種報(bào)表，有給高層的，有給各個(gè)業(yè)務(wù)的；

3. 為網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)提供運(yùn)營(yíng)上的數(shù)據(jù)支持，就是通過(guò)數(shù)據(jù)，讓運(yùn)營(yíng)及時(shí)了解網(wǎng)站和產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)效果；

4. 為各個(gè)業(yè)務(wù)提供線上或線下的數(shù)據(jù)支持，成為公司統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與提供平臺(tái)；

5. 分析用戶行為數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準(zhǔn)投放、用戶個(gè)性化推薦等；

6. 開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，直接或間接為公司盈利；

7. 建設(shè)開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)，開(kāi)放公司數(shù)據(jù)；

8. 。。。。。。

上面列出的內(nèi)容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用途差不多，并且都要求數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)平臺(tái)有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，除了數(shù)據(jù)量大之外，越來(lái)越多的業(yè)務(wù)要求時(shí)效性，甚至很多是要求實(shí)時(shí)的 ，另外，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的業(yè)務(wù)變化非常快，不可能像傳統(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，一勞永逸，它要求新的業(yè)務(wù)很快能融入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中來(lái)，老的下線的業(yè)務(wù)，能很方便的從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中下線；

其實(shí)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是所謂的敏捷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不但要求能快速的響應(yīng)數(shù)據(jù)，也要求能快速的響應(yīng)業(yè)務(wù)；

建設(shè)敏捷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，除了對(duì)架構(gòu)技術(shù)上的要求之外，還有一個(gè)很重要的方面，就是數(shù)據(jù)建模，如果一上來(lái)就想著建立一套能兼容所有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，那就又回到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)上了，很難滿足對(duì)業(yè)務(wù)變化的快速響應(yīng)。應(yīng)對(duì)這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務(wù)進(jìn)行深度建模（比如：基于網(wǎng)站日志建立的網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數(shù)據(jù)建立的用戶模型），其它的業(yè)務(wù)一般都采用維度+寬表的方式來(lái)建立數(shù)據(jù)模型。這塊是后話。

整體架構(gòu)

下面的圖是我們目前使用的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)圖，其實(shí)大多公司應(yīng)該都差不多：

邏輯上，一般都有數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析層、數(shù)據(jù)共享層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌举|(zhì)上的角色都大同小異。

我們從下往上看：

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數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集層的任務(wù)就是把數(shù)據(jù)從各種數(shù)據(jù)源中采集和存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，期間有可能會(huì)做一些簡(jiǎn)單的清洗。

數(shù)據(jù)源的種類比較多：

• 網(wǎng)站日志：

作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，網(wǎng)站日志占的份額最大，網(wǎng)站日志存儲(chǔ)在多臺(tái)網(wǎng)站日志服務(wù)器上，

一般是在每臺(tái)網(wǎng)站日志服務(wù)器上部署flume agent，實(shí)時(shí)的收集網(wǎng)站日志并存儲(chǔ)到HDFS上；

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)：

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時(shí)候，我們迫切的需要一種能從各種數(shù)據(jù)庫(kù)中將數(shù)據(jù)同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過(guò)繁重，而且不管數(shù)據(jù)量大小，都需要啟動(dòng)MapReduce來(lái)執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺(tái)機(jī)器都能訪問(wèn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)；應(yīng)對(duì)此場(chǎng)景，淘寶開(kāi)源的DataX，是一個(gè)很好的解決方案（可參考文章 《 異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-Taobao DataX 下載和使用 》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開(kāi)發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。

當(dāng)然，F(xiàn)lume通過(guò)配置與開(kāi)發(fā)，也可以實(shí)時(shí)的從數(shù)據(jù)庫(kù)中同步數(shù)據(jù)到HDFS。

• 來(lái)自于Ftp/Http的數(shù)據(jù)源：

有可能一些合作伙伴提供的數(shù)據(jù)，需要通過(guò)Ftp/Http等定時(shí)獲取，DataX也可以滿足該需求；

• 其他數(shù)據(jù)源：

比如一些手工錄入的數(shù)據(jù)，只需要提供一個(gè)接口或小程序，即可完成；

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析

毋庸置疑，HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)平臺(tái)最完美的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。

離線數(shù)據(jù)分析與計(jì)算，也就是對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的部分，在我看來(lái)，Hive還是首當(dāng)其沖的選擇，豐富的數(shù)據(jù)類型、內(nèi)置函數(shù)；壓縮比非常高的ORC文件存儲(chǔ)格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的統(tǒng)計(jì)分析遠(yuǎn)遠(yuǎn)比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開(kāi)發(fā)MR可能需要上百行代碼；

當(dāng)然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂(lè)意開(kāi)發(fā)Java，或者對(duì)SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來(lái)做分析與計(jì)算；

Spark是這兩年非常火的，經(jīng)過(guò)實(shí)踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結(jié)合的越來(lái)越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來(lái)做分析和計(jì)算。因?yàn)橐呀?jīng)有Hadoop Yarn，使用Spark其實(shí)是非常容易的，不用單獨(dú)部署Spark集群，關(guān)于Spark On Yarn的相關(guān)文章，可參考：《 Spark On Yarn系列文章 》

實(shí)時(shí)計(jì)算部分，后面單獨(dú)說(shuō)。

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數(shù)據(jù)共享

這里的數(shù)據(jù)共享，其實(shí)指的是前面數(shù)據(jù)分析與計(jì)算后的結(jié)果存放的地方，其實(shí)就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計(jì)算的結(jié)果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務(wù)和應(yīng)用不可能直接從HDFS上獲取數(shù)據(jù)，那么就需要一個(gè)數(shù)據(jù)共享的地方，使得各業(yè)務(wù)和產(chǎn)品能方便的獲取數(shù)據(jù)；

和數(shù)據(jù)采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個(gè)從HDFS將數(shù)據(jù)同步至其他目標(biāo)數(shù)據(jù)源的工具，同樣，DataX也可以滿足。

另外，一些實(shí)時(shí)計(jì)算的結(jié)果數(shù)據(jù)可能由實(shí)時(shí)計(jì)算模塊直接寫入數(shù)據(jù)共享。

數(shù)據(jù)應(yīng)用

• 業(yè)務(wù)產(chǎn)品

業(yè)務(wù)產(chǎn)品所使用的數(shù)據(jù)，已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)共享層，他們直接從數(shù)據(jù)共享層訪問(wèn)即可；

• 報(bào)表

同業(yè)務(wù)產(chǎn)品，報(bào)表所使用的數(shù)據(jù)，一般也是已經(jīng)統(tǒng)計(jì)匯總好的，存放于數(shù)據(jù)共享層；

• 即席查詢

即席查詢的用戶有很多，有可能是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員、網(wǎng)站和產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數(shù)據(jù)的需求；

這種即席查詢通常是現(xiàn)有的報(bào)表和數(shù)據(jù)共享層的數(shù)據(jù)并不能滿足他們的需求，需要從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層直接查詢。

即席查詢一般是通過(guò)SQL完成，最大的難度在于響應(yīng)速度上，使用Hive有點(diǎn)慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應(yīng)速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。

當(dāng)然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺(tái)中再多一個(gè)框架的話。

• OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數(shù)據(jù)，都是通過(guò)將需要的數(shù)據(jù)同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中做OLAP，但如果數(shù)據(jù)量巨大的話，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)顯然不行；

這時(shí)候，需要做相應(yīng)的開(kāi)發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數(shù)據(jù)，完成OLAP的功能；

比如：根據(jù)用戶在界面上選擇的不定的維度和指標(biāo)，通過(guò)開(kāi)發(fā)接口，從HBase中獲取數(shù)據(jù)來(lái)展示。

• 其它數(shù)據(jù)接口

這種接口有通用的，有定制的。比如：一個(gè)從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務(wù)都可以調(diào)用這個(gè)接口來(lái)獲取用戶屬性。

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實(shí)時(shí)計(jì)算

現(xiàn)在業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)時(shí)性的需求越來(lái)越多，比如：實(shí)時(shí)的了解網(wǎng)站的整體流量；實(shí)時(shí)的獲取一個(gè)廣告的曝光和點(diǎn)擊；在海量數(shù)據(jù)下，依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和傳統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時(shí)低的、高可靠的實(shí)時(shí)計(jì)算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡(jiǎn)單，不想多引入一個(gè)框架到平臺(tái)中，另外，Spark Streaming比Storm延時(shí)性高那么一點(diǎn)點(diǎn)，那對(duì)于我們的需要可以忽略。

我們目前使用Spark Streaming實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的網(wǎng)站流量統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)的廣告效果統(tǒng)計(jì)兩塊功能。

做法也很簡(jiǎn)單，由Flume在前端日志服務(wù)器上收集網(wǎng)站日志和廣告日志，實(shí)時(shí)的發(fā)送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統(tǒng)計(jì)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至Redis，業(yè)務(wù)通過(guò)訪問(wèn)Redis實(shí)時(shí)獲取。

任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)平臺(tái)中，有各種各樣非常多的程序和任務(wù)，比如：數(shù)據(jù)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)同步任務(wù)、數(shù)據(jù)分析任務(wù)等；

這些任務(wù)除了定時(shí)調(diào)度，還存在非常復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，比如：數(shù)據(jù)分析任務(wù)必須等相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集任務(wù)完成后才能開(kāi)始；數(shù)據(jù)同步任務(wù)需要等數(shù)據(jù)分析任務(wù)完成后才能開(kāi)始；

這就需要一個(gè)非常完善的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)平臺(tái)的中樞，負(fù)責(zé)調(diào)度和監(jiān)控所有任務(wù)的分配與運(yùn)行。

前面有寫過(guò)文章，《 大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控 》,這里不再累贅。

元數(shù)據(jù)管理

這塊想要做好，非常復(fù)雜，我覺(jué)得是且價(jià)值小于成本，因此我們暫不考慮這塊。目前只有每天任務(wù)運(yùn)行的元數(shù)據(jù)。

總結(jié)

在我看來(lái)，架構(gòu)，并不是技術(shù)越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡(jiǎn)單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數(shù)據(jù)平臺(tái)中，開(kāi)發(fā)更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)，而不是技術(shù)，他們把業(yè)務(wù)和需求搞清楚了，基本上只需要做簡(jiǎn)單的SQL開(kāi)發(fā)，然后配置到調(diào)度系統(tǒng)就可以了，如果任務(wù)異常，會(huì)收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務(wù)之上。

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異構(gòu)數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)交換工具-Taobao DataX 下載和使用

好了，就這些吧，后面想到了再漫談吧。碼字很累的，希望多多支持我的博客。

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