3-5-美团大数据平台架构实践-谢语宸.pdf

Kafka的数据会被流式计算和批处理计算两个引擎分别消费。流处理使用Storm进行计算，结果输出到HBase或者数据库。批处理计算使用Hive进行分析计算，结果输出到查询系统和BI（商业智能）平台。 数据分析师可以通过BI产品平台进行交互式的数据查询访问，也可以通过可视化的报表工具查看已经处理好的常用分析指标。公司高管也是通过这个平台上的天机系统查看公司主要业务指标和报表。 美团大数据平台的整个过程管理通过调度平台进行管理。公司内部开发者使用数据开发平台访问大数据平台，进行ETL（数据提取、转换、装载）开发，提交任务作业并进行数据管理。 根据提供的标题、描述以及部分文档内容，我们可以总结出关于美团大数据平台架构实践的关键知识点： ### 一、数据处理流程 美团大数据平台的核心在于其高效的数据处理能力，这主要依赖于Kafka作为消息队列，将数据传递给不同的计算引擎进行处理。 #### 1. 数据收集与传输 - **Kafka**：作为核心的消息中间件，负责接收来自不同源头的数据，并将其分发至各个下游系统。 - **数据流向**：Kafka中的数据会被流式计算引擎和批处理计算引擎分别消费。 #### 2. 流式计算 - **Storm**：用于实时处理数据流，计算结果可以输出到HBase或关系型数据库中。 - **应用场景**：例如实时监控、异常检测等需要快速响应的场景。 #### 3. 批处理计算 - **Hive**：用于离线数据分析，计算结果可以输出到查询系统和BI平台供分析师使用。 - **应用场景**：复杂报表生成、历史数据挖掘等对时效性要求不高的场景。 ### 二、数据分析与可视化 #### 1. BI平台 - **功能**：提供交互式数据查询服务，支持可视化报表展示。 - **用户群体**： - **数据分析师**：通过该平台进行数据探索和分析。 - **公司高管**：查看关键业务指标和报表，以便做出决策。 #### 2. 可视化报表工具 - **作用**：展示已经处理好的常用分析指标，便于理解数据含义。 ### 三、平台管理和开发 #### 1. 调度平台 - **作用**：管理整个数据处理流程，包括任务的调度和执行。 - **重要性**：确保数据处理流程的高效性和准确性。 #### 2. 数据开发平台 - **功能**：提供给内部开发者进行ETL开发，包括数据提取、转换、装载等操作。 - **任务管理**：支持任务作业的提交和数据管理功能。 ### 四、技术栈的发展历程 文档中提及了美团大数据平台自2011年以来的技术发展路径，可以看出其在大数据处理方面的不断进步和技术迭代： - **早期阶段**（2011-2012年）：使用PHP、SQL等基础技术。 - **中期发展**（2013-2014年）：引入Hadoop进行批量数据处理，使用ETL工具进行数据整合。 - **近期进展**（2015-2016年）：采用Hadoop2.0、YARN等新一代分布式计算框架，引入Spark等高性能计算引擎提高处理效率。 ### 五、具体技术应用实例 文档中虽然包含了一些非中文字符的内容，但从上下文可以推断出以下几点： - 使用**Hadoop**、**YARN**等框架搭建大规模数据处理平台。 - 引入**Spark**进行复杂数据处理任务，提高处理速度。 - 对数据进行**ETL**处理，以满足不同需求的应用场景。 - 实现**SLA**（服务水平协议），保障数据处理服务的质量。 美团的大数据平台架构实践不仅涵盖了数据采集、存储、处理、分析等环节，还涉及到了平台管理、开发等多个方面，充分展示了其在大数据领域的深入探索和技术实力。