大数据平台技术框架选型.docx

大数据平台技术框架选型是构建高效、稳定且具备高扩展性的数据处理系统的关键步骤。在互联网行业中，大数据平台主要用于处理海量、多类型的数据，提供数据的存储、接入、标准化处理、统计分析、挖掘和全文检索等功能。为了选择合适的框架，我们需要考虑以下几个关键点： 1. **核心功能需求**：大数据平台需要满足数据存取的核心需求，同时具备丰富的数据接入能力，能够处理多种数据源，如文件、数据库和B2B接口。此外，平台还需要支持数据标准化处理，以确保数据的质量和一致性。 2. **简单性**：在选择技术框架时，应该考虑安装和使用的简易性。最好能亲自试用，进行概念验证，以了解其实际操作过程。这包括安装、配置、建模、部署以及执行大数据作业的难易程度。 3. **广泛性**：理想的框架应支持广泛使用的开源标准，如Hadoop及其生态系统，同时支持SOAP和RESTful Web服务的数据集成。开源性也是一个重要因素，因为开源项目通常拥有活跃的社区，可以提供文档、论坛和技术支持。 4. **特性**：检查框架是否具备所需的所有特性，包括对Hadoop发行版的支持，Hadoop生态系统的组件，以及各种接口和技术的集成。但要注意，过多的特性可能增加复杂性和成本，因此需要权衡是否真的需要这些特性。 5. **潜在陷阱**：要警惕可能存在的费用陷阱，如数据驱动的收费模式，这可能导致高昂的处理成本。另外，有些解决方案可能依赖私有引擎，限制了对软件提供商的独立性。确保所选框架能够满足具体应用场景，例如，某些可能只支持ETL，而其他则提供更多数据分析功能。 6. **成本与性能**：对比自建套件和商业化产品的成本与性能。例如，国内的Exadata TDW+FineBI方案可能在成本和性能上有所权衡，同时考虑维护、监控和运营的复杂性。 7. **社区与文档支持**：一个强大的社区和丰富的文档资源可以帮助快速解决问题和提升应用成熟度。开源项目通常有英文社区，而国产项目可能提供中文支持。 8. **跨平台配置与部署**：支持多操作系统是必要的，以便于在不同环境下的部署和管理。 9. **监控与扩展性**：强大的监控功能有助于确保系统的稳定运行，而开源和开放性则保证了系统的可扩展性，可以随着业务增长灵活调整。 10. **选择组件**：可以根据实际需求挑选流行的组件，如Phoenix、Stinger、Presto、Shark、Pig等，这些工具分别用于SQL查询、实时分析、分布式统计等任务。 大数据平台技术框架选型是一个综合考量功能需求、易用性、开源支持、特性、成本、性能和社区活跃度的过程。在选择时，需充分评估各种因素，确保所选框架能适应当前及未来的业务发展需求。