1. 大数据技术生态
1.1. 大数据技术生态体系图
1.2. 数据流程图
1.3. 大数据框架
- Apache
-- 使用最广泛的框架；
-- 需要专业的运维人员；
-- 组件兼容性需要仔细调研（Hive v2.3+）； - CDH
-- 收费较贵；
1.4. 服务器
- 物理机
-- 品牌：戴尔；
-- 内存：128G；
-- 内核：20 核 物理 CPU，40 线程（一般 1 核 CPU 对应 2 线程）；
-- 机械硬盘：8T HDD 机械硬盘；
-- 固态硬盘：2T SSD 固态硬盘；
-- 价格： 4W 左右；
-- 寿命： 5 年左右； - 云主机
-- 阿里云、腾讯云，5W / 年；
1.5. 数据存储
- MySQL
-- 存储业务数据；
-- 存储数据分析的结果数据； - HDFS
-- 与 Hive 配套，存储海量数据； - HBase
-- 存储快速查表数据； - Redis
-- 缓存； - MongoDB
-- 爬虫数据存储；
1.6. 数据采集传输：
- 用户行为数据：
-- Flume，读取日志文件；
-- Kafka，削峰；
-- Logstash，Flume 替代品，专门处理日志（ELK）； - 业务数据：
-- Sqoop，处理 MySQL；
-- DataX，Sqoop 的替代品，阿里出品的处理 MySQL 的工具；
1.7. 数据计算
离线计算：处理非实时问题，比如用于统计日活、周活、月活等；
- Hive（SQL）
-- 基于 MapReduce，做数据查询； - Mahaout
-- 数据挖掘； - Tez
-- 基于内存，计算速度快； - Spark Core
-- 基于内存，计算速度快，掉电很麻烦； - Spark Mlib
-- 数据挖掘 - Spark R
-- 数据分析 - Spark SQL
-- 数据查询
实时计算：处理实时数据，比如天猫双十一实时数据计算；
- Spark Streaming
-- 准实时 计算，实际采用批处理； - Flink
-- TODO - Storm
-- 实时计算，正在被抛弃；
1.8. 数据查询
- Presto
-- 快速查询
-- 支持 Redis、Kafka、MySQL
-- 与 Apache 框架配合使用，安装包使用较方便； - Druid
-- 实时处理、批处理、流处理 - Impala
-- Presto 替代品，速度快叫 Presto 速度更快，但是多数据源支持范围较 Presto 更窄；
-- 与 CDH 框架配合，CDH 默认集成 Impala；
-- Apache 安装 Impala 极为困难 - Kylin
-- 多维度数据处理；
1.9. 数据可视化
- Echarts
-- 百度开发的平台，需要 JavaScript 支持； - Superset
--
1.10. 任务调度
- Azkaban，
- Oozie
1.11. 集群监控
- Zabbix
1.12. 元数据管理
- Atlas
1.13. 数据质量监控
- Griffin
- Shell
- Python
1.14. 数据平台和配置
- ZooKeeper
2. 技术选型考虑因素
- 数据量大小 \ 集群规模
-- 万级 \ 十万级：MySQL；
-- 百万级 \ 千万级：；
-- 亿级 \ 十亿级 \ 百亿级：HDFS； - 数据类型
-- 数据库（结构化数据）
-- 文件日志（半结构化数据）
-- 视频、文本、图片文件等（非结构化数据） - 业务需求
-- 用户行为数据：日志文件；
-- 业务数据：MySQL； - 行业内经验
-- 同行业（竞争对手）参考； - 技术成熟度
-- 尽可能使用较稳定版本的技术； - 开发维护成本
-- 开发难度 & 维护难度，需要作出长远规划、做好动态平衡； - 预算
-- 费用预算应结合业务实际需求，不盲目求新求大；
3. 集群规模参考值
日数据量：
- 日活 100万，每人 100 条日志，共计 100万 X 100 = 1 亿条；
日存储量：
- 每条日志 1K 大小，每天：1亿条 / 1024 / 1024 = 100G；
半年不扩容：
- 100G/天 X 180天 = 18T；
保存 3 副本：
- 18 t x 3 = 54T；
预留 Buff：
- 预留 20% ~ 30% Buff = 54T / 0.7 = 77T；
服务器需求
- 8T * 10 台标准服务器（20核 / 128G / 8T HDD / 2T SSD）；
5. 服务器规划注意事项
- ResourceManager 和 NameNode 不能放在同一台服务器；
- ResourceManager 需要做高可用；
- ZooKeeper，安装台数为 奇数，最少 3 台；
- Kafka，与 ZooKeeper 安装在一起，Kafka 与 ZooKeeper 有大量的数据通信；
- Flume，与 Kafka 安装在一起，Flume 采集完的数据需要快速写入 Kafka；
-- 如果有专门的额日志服务器，一般单独部署 Flume 到日志服务器；
