设计数据中台之结构化大数据存储设计.pdf

【设计数据中台之结构化大数据存储设计】 在当前的互联网行业中，数据已经成为驱动业务创新和智能化发展的关键要素。为了应对数据的爆发式增长，许多企业选择构建数据中台，以提升数据处理能力并转化为竞争优势。数据中台通常由应用系统和数据系统两部分组成，前者负责业务逻辑，后者负责数据管理。 传统的大数据技术，由于产业进步、业务创新和开源技术的普及，已经逐渐成熟。尤其是云计算的兴起，使得大数据技术的使用变得更加便捷，降低了技术门槛，推动了数据驱动的业务创新。大数据技术正朝着轻量化和智能化的方向发展，成为研发工程师必备的技能。在这个过程中，云计算起到了关键作用，使数据系统与应用系统更加融合，数据在整个业务逻辑中扮演着更加重要的角色。 数据系统的核心组件包括数据管道、分布式保存和分布式计算。数据管道负责数据的传输，分布式保存确保数据的安全存储，分布式计算则处理大规模数据的分析任务。其中，Lambda架构是广泛采用的大数据架构范例，简化了系统搭建。然而，大数据系统的运维和优化仍需要高级技术知识，如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化。 在数据系统中，结构化数据的存储至关重要。例如，阿里云Tablestore提供了针对结构化数据的高效存储方案，它遵循特定的设计理念，以满足数据系统对结构化数据的需求，如高吞吐量的写入、大规模数据的保存以及线性扩展的查询性能。 数据系统架构通常包括以下组件： 1. 关系数据库：用于存储主业务数据，提供事务处理。 2. 高速缓存：加速访问，减少昂贵操作的影响。 3. 搜索引擎：支持复杂查询和全文检索。 4. 队列：异步化数据处理，实现上下游数据交换。 5. 非结构化大数据保存：存储大量非结构化数据，支持在线查询和离线计算。 6. 结构化大数据保存：侧重在线到离线的衔接，支持大规模数据的高并发写入和查询。 7. 批量计算：对结构化和非结构化数据进行分析，分为交互式和离线计算。 8. 流计算：低延迟处理实时数据，提供实时视图。 不同的数据保存组件有不同的优化目标，如数据模型、在线或离线性能。例如，非关系型数据库可能更适合在线查询，而历史数据归档可能需要更高效的大规模数据处理能力。通过对比不同组件的特性，架构师可以更好地选择适合特定业务场景的数据存储解决方案。 在数据中台的设计中，派生数据体系的概念也很重要。数据系统中可能存在多套保存组件，每套组件处理来自不同源头或经过不同处理的数据，以满足多样化的需求。例如，应用系统直接产生的原始数据、经过清洗和转换的中间数据，以及用于分析和决策的派生数据，都会在不同的组件中存储和处理。 总结来说，设计数据中台的结构化大数据存储设计涉及理解业务需求、选择合适的技术组件、构建高效的数据管道，并确保数据的稳定性和安全性。随着技术的不断进步，数据中台将更加智能化，为企业带来更大的价值。