数据中台之结构化大数据存储设计 (3).pdf

数据中台是现代企业信息化建设的关键组成部分，它旨在整合、处理和分析大量数据，以支持业务决策和创新。本文主要探讨了数据中台中的结构化大数据存储设计，这对于理解和实施高效的数据系统至关重要。 数据中台的构建是由于业务对数据处理能力的需求日益增强，数据成为推动业务智能化发展的关键要素。传统的应用系统侧重于用户交互，而现代应用系统则通过持续学习用户行为以提供个性化服务。数据系统的演进经历了业务化、规模化和智能化三个阶段。业务化确保基础交互逻辑，规模化借助分布式和大数据技术应对数据量的增长，而智能化则依赖于人工智能技术来挖掘数据价值。 数据系统的核心组件包括数据管道、分布式存储和分布式计算。数据管道负责数据的传输和处理，分布式存储解决大规模数据的存储问题，分布式计算则处理复杂的数据处理任务。这些组件之间的协同工作构成了复杂的数据系统架构。Lambda架构是一种常见大数据处理框架，降低了技术入门难度，但系统维护和优化仍需高级技术能力。 在数据系统架构中，关系数据库用于存储主业务数据，提供事务处理；高速缓存加速访问，减少昂贵计算；搜索引擎支持复杂查询和全文检索；队列实现异步数据处理，连接不同系统；非结构化大数据存储处理图片、视频等非结构化数据，支持在线和离线访问；结构化大数据存储则用于在线到离线数据衔接，支持高吞吐写入和大规模数据存储；批量计算和流计算分别处理离线分析和实时数据流。 数据存储组件的设计因场景需求而异，包括面向在线的优化和面向离线的优化。例如，关系数据库适合事务处理，而NoSQL数据库可能更适合大规模、高吞吐量的读写操作。此外，数据在不同存储组件之间流动，形成复杂的衍生数据体系。例如，业务数据库的数据可能会被复制到高速缓存和搜索引擎，以提高访问速度和查询效率。 阿里云Tablestore作为一种结构化大数据存储解决方案，设计时考虑了高吞吐写入、大规模存储和线性扩展的需求，适用于在线查询和历史数据归档。它的设计理念是提供灵活的数据模型，同时保证高性能和可伸缩性。 构建高效的数据中台需要理解并巧妙地结合各种数据系统组件，确保数据的顺畅流动和有效利用。这需要研发工程师和架构师掌握大数据、分布式技术和云平台的综合能力，以应对不断变化的业务需求和技术创新。