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[法甲联赛下注]常见的大数据平台架构设计思路

文章来源:http://www.cityml.com 发表时间:2020-04-26 作者:[db:作者]

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本文主要包括以下几个章节:

从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能,让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件,无需关注底层实现,只需要会使用SQL就可以完成一站式开发,完成数据回流,让大数据不再是数据工程师才有的技能。

一、大数据技术栈

大数据整体流程涉及很多模块,每一个模块都比较复杂,下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性,后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识,例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。

二、lambda架构和kappa架构

目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa架构,不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性,也对硬件故障和人为失误有很好的容错性,关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系,从而带来的各种成本问题,这也是目前流批一体化研究方向,很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。

Lambda架构

Kappa架构

三、kappa架构和lambda架构下的大数据架构

目前各大公司基本上都是使用kappa架构或者lambda架构模式,这两种模式下大数据整体架构在早期发展阶段可能是下面这样的:

四、数据端到端痛点

虽然上述架构看起来将多种大数据组件串联起来实行了一体化管理,但是接触过数据开发的人会感受比较强烈,这样的裸露架构业务数据开发需要关注很多基础工具的使用,实际数据开发中存在很多痛点与难点,具体表现在下面一些方面。

基本上大多数公司在数据平台治理上和提供开放能力上都存在上述问题和痛点。在复杂的数据架构下,对于数据适用方来说,每一个环节的不清晰或者一个功能的不友好,都会让复杂链路变更更加复杂起来。想要解决这些痛点,就需要精心打磨每一个环节,将上面技术组件无缝衔接起来,让业务从端到端使用数据就像写SQL查询数据库一样简单。