万亿级大数据平台的建设实践.pptx

【万亿级大数据平台的建设实践】主要探讨了在构建一个能够处理海量数据的平台时所面临的挑战以及相应的解决方案。这个平台每天需要处理超过2000亿条数据，要求查询延迟低于30秒，同时处理峰值超过200万条/秒。面对这些需求，平台需要具备跨数据中心的查询分析、全文搜索查询和低延时的复杂即席查询能力。 在技术架构方面，平台采用了多种组件来满足不同的处理需求。数据接入通过DataX、FTP、JDBC/ODBC、Flume、Sqoop等工具进行，而Kafka则作为消息通道。Hive、HDFS、MapReduce、Shell、SparkSQL、Scala、Python和R用于离线计算，其中Spark和Spark MLlib支持机器学习任务，TensorFlow、PyTorch和Caffe则用于深度学习。实时数据处理则依赖于Storm、Spark Streaming和Flink，HBase作为数据存储与查询的主要工具，同时利用Elastic Search和Neo4j进行全文搜索和图谱分析。Kylin和ClickHouse等OLAP引擎用于高性能查询，Presto和Druid则用于实时数据分析。 在应对超大规模数据挑战时，平台选择了ClickHouse作为核心组件之一，因为它能提供PB级别的数据存储、高性能查询和分析能力，以及低延时写入。ClickHouse的分布式表设计和跨中心透明访问能力保证了数据的一致性和可用性。为了解决磁盘存储问题，平台采用了Raid5策略，增加了数据可靠性并优化了读取性能。此外，通过横向扩展和数据预热策略，平台提升了查询效率，同时通过控制Part数量和合并速度，确保了写入的稳定性和查询性能。 运维方面，平台面临着系统结构复杂、组件众多、依赖关系复杂、部署困难等问题，以及硬件利用率、故障常态化的挑战。为解决这些问题，平台采用了监控和自动化工具，如Grafana用于日志监控，同时实现了数据API的生成、注册、发布、运行和监控，以提供面向业务的数据服务。 数据治理是另一个关键领域，包括数据标准、元数据管理、数据质量、数据生命周期管理和数据资产的管理。通过标签管理、动态本体、标签提取和融合算法，平台能够实现更高效的数据管理和应用。 总结来说，万亿级大数据平台的建设需要综合运用各种大数据技术，如实时流处理、离线计算、机器学习和深度学习，以及精心设计的存储和查询系统。同时，高效的运维和数据治理策略也是确保平台稳定运行和数据价值挖掘的关键。