藏经阁-LEARNINGS USING SPARK STREAMING & DATAFRAMES FOR WALMART SEA

藏经阁-LEARNINGS USING SPARK STREAMING & DATAFRAMES FOR WALMART SEA 本文将围绕 WalMart SEARCH 项目中的实践经验，讨论使用 Spark Streaming 和 DataFrames 进行实时数据处理和分析的技术细节。 实时数据处理的需求 WalMart SEARCH 项目中，产品目录的增长速度非常快，产品更新、价格更新、库存更新等事件都需要实时处理。同时，数据用于相关信号的数量也增加了十倍，需要实时分析大量数据以便快速做出商业决策。 旧搜索架构的缺陷 旧的搜索架构中，索引更新仅在一天一次，导致用户体验和业务受到影响。 新搜索架构 为了解决旧架构的问题，WalMart SEARCH 项目采取了以下解决方案： 1. 使用 Kafka 捕获所有目录更新，然后使用 Spark Streaming 处理这些实时事件，并将其提供给索引（每秒处理高达 10,000 个事件）。 2. 使用 Spark Streaming 和微服务直接更新价格、库存等信息到索引（每秒处理高达 8,000 个事件）。 3. 使用 Spark Streaming 和自定义的 Elastic Search 数据加载器将数据直接加载到 Elastic Search 中，以便进行实时分析（每秒处理高达 20,000-25,000 个事件）。 4. 使用自定义的 Hadoop 和 Spark 作业来快速处理用户数据，以便为数据科学家和业务人员提供数据（每批处理 50TB-100TB 数据）。 5. 使用 Spark DataFrames 将业务 intelligence 报告更新到仅需要几小时，而不是过去需要几天的时间。 技术栈 WalMart SEARCH 项目中使用了以下技术栈： 1. Spark – Streaming, DataFrames 2. Hadoop – Hive, Map-Reduce 3. Cassandra – 快速读写查找 4. Kafka – 事件处理 5. Elastic Search – 日志记录和分析 6. Solr – 索引 walmart.com Spark Streaming 的应用 Spark Streaming 是一个流式数据处理引擎，可以实时处理大量数据。在 WalMart SEARCH 项目中，Spark Streaming 用于捕获目录更新、价格更新、库存更新等事件，并将其提供给索引。 Spark DataFrames 的应用 Spark DataFrames 是一个分布式数据处理引擎，可以快速处理大量数据。在 WalMart SEARCH 项目中，Spark DataFrames 用于快速处理用户数据，以便为数据科学家和业务人员提供数据。 总结 WalMart SEARCH 项目中，使用 Spark Streaming 和 DataFrames 实现了实时数据处理和分析，提高了用户体验和业务效率。该项目证明了 Spark Streaming 和 DataFrames 在大规模数据处理中的作用。