大数据平台技术框架选型 (2).pdf

大数据平台技术框架选型是一项关键任务，涉及到多个层面的决策，包括需求理解、技术选型、功能匹配、社区支持以及成本效益分析。以下是对标题和描述中提到的几个主要知识点的详细阐述： 一、需求分析 大数据平台的核心需求是数据的存储和提取，以及对海量数据的高效管理。此外，考虑到数据的多样性，平台应具备丰富的数据接入能力，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。同时，平台还需要提供数据标准化处理，确保数据质量。另外，为了提供附加价值的服务，如信息统计、分析挖掘和全文检索，平台需要具备强大的数据处理和分析引擎。 二、业务流程与选型思路 大数据平台的业务流程通常包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据展现等环节。在选型时，需要考虑的关键技术组件和服务包括ETL（数据抽取、转换、加载）、非关系型数据仓库、大数据处理引擎（如Hadoop、Spark）、服务协调（例如YARN）、分析BI（商业智能）工具，以及平台监控系统。 三、选型要求 1. 平台必须满足核心功能需求，如数据管理、处理和分析。如果无法满足所有需求，至少要提供开放的服务支持。 2. 选择的组件和服务应该有丰富的国内外资料和活跃的社区支持，以确保技术的成熟度和流行度。 3. 必须对平台的核心功能有深入理解，易于使用API或进行源码级开发。 4. 商业服务的性价比要高，最好能减少对第三方服务的依赖。 5. 非功能性需求，如集群规模、数据处理量和安全机制，应明确且可满足。 四、选型策略 1. 简单性：亲自试用和验证技术，评估其安装、集成和使用的难易程度。 2. 广泛性：支持广泛使用的开源标准，兼容多种数据源和接口，拥有活跃的开源社区。 3. 特性：确认支持所需的所有特性，如Hadoop发行版、生态系统组件、接口集成等，但避免过度功能导致复杂性和成本增加。 4. 陷阱：注意潜在的付费模式和依赖性问题，比如数据驱动的费用、私有引擎的安装等。 五、方案分析 这里提到了两个具体的方案：Hortonworks和Exadata TDW+FineBI。Hortonworks是一个100%开源的解决方案，提供培训和授权支持，但可能需要较高的初期投入和专业操作。Exadata TDW+FineBI则在国内有较好的应用成熟度，适合大规模数据处理，但文档和社区支持相对较少。 六、相关资料 列举了一些开源工具，如Phoenix（SQL on HBase）、Stinger（Hive优化）、Presto（分布式查询引擎）、Impala（实时查询）等，这些都是大数据处理中的重要组件，可以根据实际需求进行选择和集成。 总结来说，大数据平台技术框架选型是一个复杂的过程，需要综合考虑业务需求、技术特性、社区支持、成本效益等因素。选择合适的框架可以确保大数据平台的有效运作，为企业带来数据驱动的洞察和价值。