數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)計算中間件技術(shù)的示例分析

這篇文章主要介紹了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)計算中間件技術(shù)的示例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

傳統(tǒng)企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的問題

上圖是大家都很熟悉的基于 Hadoop 體系的開源大數(shù)據(jù)架構(gòu)圖。在這個架構(gòu)中，大致可以分成三層。最下一層是數(shù)據(jù)采集，通常會采用 kafka 或者 Flume 將 web 日志通過消息隊列傳送到存儲層或者計算層。對于數(shù)據(jù)存儲，目前 Apache 社區(qū)提供了多種存儲引擎的選擇，除了傳統(tǒng)的 HDFS 文件和 H ，還提供了 Kudu、ORC、Parquet 等列式存儲，大家可以根據(jù)自身的需求特點進行選擇。在這之上的數(shù)據(jù)計算層，選擇就更豐富了。如果你想做實時推薦，可以采用 Storm、Spark Streaming 這樣的流計算引擎對 Kafka 或者 Flume 傳遞上來的數(shù)據(jù)進行實時處理。如果你想進行客戶畫像，可以使用 Mahout 或者 Spark LMlib 里的機器學(xué)習(xí)算法進行分類。如果你想查看當(dāng)天的銷售排名，可以使用 H 、Impala 或者 Presto。如果想對某些商品的銷售進行比較復(fù)雜的漏斗分析，則使用 HIVE 或者 Spark 可能會更合適。

當(dāng)然，大家根據(jù)各自的需求，可以疊加上 Redistribution 緩存，ElasticSearch 全文本搜索，或者像 MongoDB、Cassandra 這些產(chǎn)品。所以，大家會發(fā)現(xiàn)，其實在大數(shù)據(jù)計算方面，并沒有什么特別成熟的架構(gòu)，大家所做的大多都是針對一些問題點不斷進行創(chuàng)新、改進和修正，再把幾個產(chǎn)品想辦法整合起來。這是因為做為一個新興的領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)計算方面的技術(shù)積累還很不夠，還有很多難點沒有攻克，還處在一個不斷成長的階段。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)開拓創(chuàng)新上，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是引領(lǐng)潮流的。目前的大量收到追捧的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品，大多都是由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。做為大數(shù)據(jù)技術(shù)的基石的 Hadoop 的基本思想基于 Google 的 Map/Reduce 和 Google File System，Presto 來自于 Facebook，貢獻了 Impala 和 Flume 的 Cloudera 雖然不算一家互聯(lián)網(wǎng)公司，但是帶有很強的互聯(lián)網(wǎng)基因。國內(nèi)的 BAT 等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也對大數(shù)據(jù)開源社區(qū)做出了很大貢獻。

但這也帶來了一個問題，那就是這些大數(shù)據(jù)產(chǎn)品即架構(gòu)都是針對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的因為需求與場景設(shè)計的。雖然這些需求和場景具有一定的普適性，但是在企業(yè)的整體 IT 架構(gòu)上，傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有著很大的不同。

首先，傳統(tǒng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在專業(yè)技術(shù)人員配備上有很大的不同。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)聚集了大量的高水平計算機軟件設(shè)計開發(fā)維護人員，這是絕大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)所不具備的。這里的差別一個是在量。傳統(tǒng)企業(yè)中，一個擁有幾百個技術(shù)人員的信息中心已經(jīng)是一個相當(dāng)大的團隊了；而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)人員往往都有數(shù)千人的規(guī)模，像 BAT 這樣的企業(yè)，開發(fā)維護技術(shù)人員都達到了上萬人。另一個差別則在質(zhì)上。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中通常會有一支專門的平臺支撐專家團隊，有能力自行及時修復(fù)開源產(chǎn)品中的 BUG，保障系統(tǒng)服務(wù)的穩(wěn)定運行。而由于薪資等方面的原因，傳統(tǒng)企業(yè)往往很難招到掌握開源產(chǎn)品核心技術(shù)的頂級開發(fā)者。這給開源產(chǎn)品的使用帶來的隱患。一旦開源產(chǎn)品出現(xiàn)的 BUG 等問題，無人可以及時應(yīng)對，將會給企業(yè)的生產(chǎn)服務(wù)造成很大的損失。

其次，傳統(tǒng)企業(yè)的 IT 架構(gòu)也和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有很大不同?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)的歷史相對較短，而且具有以開源軟件為基礎(chǔ)自行研發(fā)應(yīng)用的基因，各企業(yè)自己對各種技術(shù)細節(jié)業(yè)務(wù)邏輯都非常了解，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)甚至是和業(yè)務(wù)系統(tǒng)緊密聯(lián)系的，不會有太多的集成性的問題。而傳統(tǒng)企業(yè)往往歷史較長，在 IT 建設(shè)走過多種技術(shù)路線，往往有大量的架構(gòu)不統(tǒng)一的遺留系統(tǒng)。很多企業(yè)過去曾經(jīng)建設(shè)過企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，現(xiàn)在又開始建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺，這之間又沒有特別嚴(yán)格的劃分，不僅造成很多功能的重疊，更是造成了很多的數(shù)據(jù)冗余，很多數(shù)據(jù)會在不同的系統(tǒng)中保留多份拷貝，甚至不少企業(yè)需要頻繁地把同一份數(shù)據(jù)在不同的系統(tǒng)中來回傳輸。這就帶來了很嚴(yán)重的集成性問題。

第三，相對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)量其實并沒有那么大。相比較 Google 每秒超 10 萬次的搜索，支付寶雙十一每秒超過 25 萬筆交易，絕大多數(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)量真沒那么大，可能還不至于成為不可攻克的難題。對于這樣的數(shù)據(jù)量，可能傳統(tǒng)的技術(shù)就可以解決，而不一定非要用到 Hadoop 這樣重的架構(gòu)。而為了挖掘出這些數(shù)據(jù)中的價值，多源異構(gòu)的復(fù)雜環(huán)境可能是一個更加麻煩的問題。

他山之石可以攻玉

有的時候，在考慮一個問題的解決辦法時，從類似問題的解決辦法中獲得一些借鑒是一個不錯的開始。

其實，在交易類應(yīng)用領(lǐng)域，也曾出現(xiàn)過類似的情況。企業(yè)中運行這各種各樣的應(yīng)用系統(tǒng)，這些應(yīng)用由不同的開發(fā)者開發(fā)，技術(shù)路線、體系架構(gòu)、遵循的標(biāo)準(zhǔn)都相差甚遠，造成了一個個信息孤島，一些需要共享的信息，不能在系統(tǒng)之間交換，造成很多信息的滯后和數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象。

那么后來這些問題解決了嗎？又是怎么解決的？————有人發(fā)明了中間件。

什么是中間件，并沒有人對它做出一個科學(xué)的定義?？傮w來說，是一個為了解決分布異構(gòu)問題而提出的一個概念它位于平臺 (硬件和操作系統(tǒng)) 和應(yīng)用之間，為雙方或者多方提供的通用服務(wù)，這些服務(wù)具有標(biāo)準(zhǔn)的程序接口和協(xié)議。針對不同的操作系統(tǒng)和硬件平臺，它們可以有符合接口和協(xié)議規(guī)范的多種實現(xiàn)。 解決多源異構(gòu)并不是中間件出現(xiàn)的唯一原因，但是是它解決的異構(gòu)重要問題，一般來說，中間件具有以下特點：

1. 滿足大量應(yīng)用的需要
2. 運行于多種硬件和 OS 平臺
3. 支持分布計算，提供跨網(wǎng)絡(luò)、硬件和 OS 平臺的透明性的應(yīng)用或服務(wù)的交互
4. 支持標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議
5. 支持標(biāo)準(zhǔn)的接口

也就是說，中間件的主要作用，就是建立跨平臺的標(biāo)準(zhǔn)化交互接口。按照應(yīng)用場景的不同，中間件開源分為網(wǎng)絡(luò)通信中間件、RPC 中間件、消息中間件、交易中間件、Web 中間件、安全中間件等。這些不同的中間件在實際功能與實現(xiàn)方式上各不相同，在各自的領(lǐng)域中發(fā)揮著不同的作用，但是都滿足以上列出的特點，都具有上述描述的基本功能。

那么，為什么不考慮在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域也采用中間件技術(shù)呢？

數(shù)據(jù)計算中間件

為什么提出數(shù)據(jù)計算中間件這個概念？因為在開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程，大家通常都會被以下的問題所困擾。

- 需要跨系統(tǒng)跨平臺操作，從不同的數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)放在一起計算
- 需求變化頻繁，不斷出現(xiàn)新需求，老需求不斷修改
- 業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)耦合過緊
- 復(fù)雜計算實現(xiàn)困難，執(zhí)行性能差

而通過設(shè)置異構(gòu)數(shù)據(jù)計算中間件，就可以很好地解決多源異構(gòu)環(huán)境下的融合計算問題。當(dāng)然，僅僅解決異構(gòu)數(shù)據(jù)的交互訪問還是遠遠不夠的，要解決上面的困難，數(shù)據(jù)計算中間件還需要能夠提供高效的開發(fā)效率，優(yōu)秀的計算性能和方便的代碼管理能力。綜合起來，我們可以從下面幾個方面數(shù)據(jù)計算中間件進行評估。

- 兼容性 （Cross-platform）

這里的兼容性主要是指的跨平臺的數(shù)據(jù)訪問能力。前面我們說到過傳統(tǒng)企業(yè) IT 系統(tǒng)的異大特點就是存在大量異構(gòu)系統(tǒng)，這些異構(gòu)系統(tǒng)之間的互操作性很差，數(shù)據(jù)計算中間件的首要任務(wù)就是打通這個壁壘，起到連通的作用，將不同異構(gòu)平臺中的數(shù)據(jù)集成到一起。

- 熱部署 （Hot-deploy）

數(shù)據(jù)應(yīng)用的特點之一就是需求變化很快，我們對數(shù)據(jù)分析的要求是無止境的，總是在探求新的目標(biāo)，總是希望能夠從數(shù)據(jù)中挖掘出更多的信息。因此，數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求變化是異構(gòu)持續(xù)的常態(tài)。這就對應(yīng)用的部署提出了新的要求，如果每次部署新功能模塊時都需要停止服務(wù)，勢必對服務(wù)的質(zhì)量造成很大的影響。如果應(yīng)用模塊可以熱插拔，不需要停止整個服務(wù)，模塊之間也相互隔離，那么這個應(yīng)用的運行就會更加平順，服務(wù)質(zhì)量也可以得到保障。

- 高性能 （Efficient）

數(shù)據(jù)計算處理的性能對于數(shù)據(jù)計算中間件也非常重要，即使傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)量沒有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)那么大，數(shù)據(jù)應(yīng)用需要處理的數(shù)據(jù)也是具有相當(dāng)規(guī)模的，高的計算性能是評價數(shù)據(jù)計算中間件的異構(gòu)重要指標(biāo)。雖然不存在異構(gòu)硬性的性能指標(biāo)，但是在可能的情況下，我們總是希望處理速度越快越好。

- 敏捷性 （Agile）

敏捷性在這里，強調(diào)的是開發(fā)的方面。正因為數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求會持續(xù)不斷變化，因此開發(fā)也會是一個持續(xù)的任務(wù)，不會像傳統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用一樣在相當(dāng)一段時間內(nèi)保持不變。開發(fā)的敏捷性可以保證數(shù)據(jù)應(yīng)用可以在盡可能短的時間內(nèi)完成新功能的交付使用，在某些特定的場景中，這可能為企業(yè)避免巨大的損失。

- 擴展性 （Scalability）

數(shù)據(jù)計算中間件需要要很好的可擴展性，支持分布式計算，具備了這種能力，數(shù)據(jù)計算中間件才可能在實際的應(yīng)用環(huán)境從容面對不同數(shù)據(jù)量的場景，并且在數(shù)據(jù)量業(yè)務(wù)量不斷增長的時候，仍然保證自身提供的各種數(shù)據(jù)服務(wù)持續(xù)可用。

- 集成性 （ dable）

做為一款中間件，可集成性也是必須的。這里的集成包含兩個方面，一個是對第三方軟件的集成，一個是被集成到第三方的軟件中。數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景非常多樣，只有具備很強的集成性，才能在更多的環(huán)境中得到應(yīng)用。

以上就是我們評估數(shù)據(jù)計算中間件的幾個關(guān)鍵考量，可以簡稱為 CHEASE。如果在 CHEASE 對應(yīng)的六個方面都得到很好的滿足，那這就是一款優(yōu)秀的數(shù)據(jù)計算中間件。

潤乾集算器

數(shù)據(jù)計算中間件是一個全新的概念，目前數(shù)據(jù)計算方面的產(chǎn)品中，與之最接近的是集算器。集算器是北京潤乾信息系統(tǒng)科技有限公司完全自主研發(fā)的一款輕量級大數(shù)據(jù)融合計算平臺，一種針對結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計算設(shè)計開發(fā)的新型計算引擎。集算器的設(shè)計目標(biāo)，是試圖解決描述計算的效率和實施計算的效率。集算器具有以下一些特點。

1. 為了達到設(shè)計目標(biāo)，潤乾公司首先為集算器設(shè)計了一種面向過程計算的腳本編程語言 SPL（Structured Precessing Language），可以方便地描述數(shù)據(jù)的計算過程。集算器采用了新的數(shù)據(jù)和計算模型，提供了豐富的基礎(chǔ)計算方法，特別適合業(yè)務(wù)規(guī)則復(fù)雜的多步驟運算，讓計算本身變得易于描述，從而提高代碼的開發(fā)效率。

2. 集算器在內(nèi)部的計算實現(xiàn)上，做了大量的優(yōu)化工作，這些算法的優(yōu)化使得在對數(shù)據(jù)集進行排序、匯總、關(guān)聯(lián)等計算時，速度得到很大提升，大大提高了計算實施的效率。

3. 集算器內(nèi)置大量數(shù)據(jù)訪問接口，可以輕松連接各種數(shù)據(jù)源并從中獲取數(shù)據(jù)。支持的數(shù)據(jù)源包括但不限于：

- 商用 RDBMS：Oracle、MS SQL Server、DB2、Informix
- 開源 RDBMS：MySQL、PostgreSQL
- 開源 NOSQL：MongoDB、Redis、Cassandra、ElasticSearch
- Hadoop 家族：HDFS、HIVE、H
- 應(yīng)用軟件：SAP ECC、BW
- 文件：Excel、Json、 、TXT
- 其他：http Restful、Web Services、支持 OLAP4j 的多維數(shù)據(jù)庫、阿里云

4. SPL 為解釋型語言，不需要進行編譯。這使得集算器的任務(wù)腳本在集算器內(nèi)部的部署十分方便，可以很方便地實現(xiàn)動態(tài)熱部署。

5. 集算器提供了并行多線程計算和集群分布式計算的能力，而且集群的節(jié)點可以動態(tài)添加，具有十分優(yōu)秀的可擴展能力。

6. 集算器的核心功能由若干個 Java JAR 包實現(xiàn)，短小精悍，具有超強的可集成性、靈活性、擴展性、開放性、可定制性，非常易于和 Java 應(yīng)用進行深度整合。加之對外提供了 JDBC、Restful、Web Services 等標(biāo)準(zhǔn)接口，使之與第三方的應(yīng)用非常容易進行整合集成。

以上這六個特點，恰恰對應(yīng)了 CHEASE 的六個方面。雖然潤乾集算器設(shè)計之初尚沒有提出數(shù)據(jù)計算中間件的概念，但是整個產(chǎn)品的設(shè)計宗旨始終圍繞著 CHEASE，所以在兼容性、熱部署能力、計算性能、敏捷性、可擴展性和集成性幾個方面，相當(dāng)?shù)镁?，各方面的表現(xiàn)都相當(dāng)優(yōu)秀。如果你覺得在你的數(shù)據(jù)計算架構(gòu)中需要一款數(shù)據(jù)計算中間件，那集算器恐怕是目前唯一的選擇。

尚待解決的一些困難

當(dāng)然，數(shù)據(jù)計算中間件的概念剛剛被提出，集算器也是一款新產(chǎn)品，概念需要不斷驗證完善，產(chǎn)品也肯定會有很多不足之處。目前可見的困難由以下兩點。

- 獲取數(shù)據(jù)的性能

數(shù)據(jù)應(yīng)用不同于其它的應(yīng)用，它總是牽扯到大量數(shù)據(jù)的讀取，因此數(shù)據(jù)讀取的性能非常關(guān)鍵。數(shù)據(jù)讀取的性能不僅取決于數(shù)據(jù)計算中間件本身，還取決于數(shù)據(jù)源和接口類型。如果通過 JDBC 這樣的標(biāo)準(zhǔn)接口，數(shù)據(jù)訪問使沒有任何問題的，但是讀取速度上是卻很難滿足數(shù)據(jù)應(yīng)用的性能要求的。對于這個問題，潤乾為集算器提供了多種格式的內(nèi)部文件存儲做為數(shù)據(jù)緩存機制來加速計算，這是是一種很實用的折中方法。同時潤乾也在嘗試開發(fā)具有針對性的高性能接口，用于提高了從外部獲取數(shù)據(jù)的速度。當(dāng)然數(shù)據(jù)計算中間件涉及的接口極多，要解決好這個問題，是一個很大的挑戰(zhàn)。

- 對機器學(xué)習(xí)的支持

如今，人人都在談?wù)摍C器學(xué)習(xí)，雖然傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析仍然是主流，而且在大多數(shù)領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)并不成熟，實際應(yīng)用的效果大多也差強人意。但是不可否認(rèn)的是機器學(xué)習(xí)是未來的方向，將會是數(shù)據(jù)應(yīng)用中不可或缺的重要組成部分。因此，機器學(xué)習(xí)的功能應(yīng)該是數(shù)據(jù)計算中間件必須具備的。集算器目前還不具備機器學(xué)習(xí)的能力，這使它的使用受到了一定的限制。當(dāng)然，集算器本身在發(fā)展，未來可期。

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