大数据平台架构解析——以讯飞大数据平台Odeon为例
定义
Odeon大数据平台以全图形化Web操作的形式为用户提供一站式的大数据能力：包括数据采集、任务编排、调度及处理、数据展现（BI）等；同时提供完善的权限管理、日志追踪、集群监控等能力
功能
数据通道：SQL、NoSql数据库及日志多源数据接入与导出
数据管理：完善的元数据管理、数据质量标准管理体系，同时具备完整的数据隔离及授权机制
数据分析：支持离线批处理、流式计算、OLAP、AdHoc等多种计算方式
数据服务：基于Greenplum和Kylin的数据服务架构，提供DaaS（数据即服务）服务
调度管理：可视化工作流构建，基于Time、Event等触发机制，全程状态监控
可视化运维：物理集群、分析作业、工作流、资源使用情况等全方位可视化监控及告警
快速部署：平台开发及部署采用业界主流DevOps模式，全组件镜像化，实现快速部署运维
（以上均来自讯飞官网的定义；）
总的来说——主要的也就是
- 数据采集，
- 数据开发，
- 数据分析，
- 数据编程
数据采集
主要分为结构化通道和日志通道；
结构化：包含一些常用的关心型数据库，例如：MySQL，Oracle；还有k-v的MongoDB 等等。
日志：一些业务上产生的锚点产生的数据等等。
数据开发
Apache Oozie是Hadoop工作流调度框架。它是一个运行相关的作业工作流系统。这里，用户被允许创建向非循环图工作流程，其可以在并列 Hadoop 并顺序地运行。
它由两部分组成：
工作流引擎：一个工作流引擎的职责是存储和运行工作流程，由 Hadoop 作业组成：MapReduce, Pig, Hive.
协调器引擎：它运行基于预定义的时间表和数据的可用性工作流程作业。
Oozie可扩展性和可管理及时执行成千上万的工作流程(每个由几十个作业)的Hadoop集群。
Oozie 也非常灵活。人们可以很容易启动，停止，暂停和重新运行作业。Oozie 可以很容易地重新运行失败的工作流。可以很容易重做因宕机或故障错过或失败的作业。甚至有可能跳过一个特定故障节点。
支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle
Oozie是管理hadoop作业的调度系统
Oozie的工作流作业是一系列动作的有向无环图（DAG）
Oozie协调作业是通过 时间（频率） 和有效数据触发当前的Oozie工作流程
Oozie支持各种hadoop作业，例如:
java mapreduce、Streaming mapreduce、hive、sqoop和distcp（分布式拷贝）等等，也支持系统特定的作业，例如java程序和shell脚本。
Oozie是一个可伸缩，可靠和可拓展的系统
默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据，用户认证和授权，可以自定义为MySQL、Postgresql，以及Oracle
基于文件浏览器（File Browser）访问HDFS
基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询
支持基于Solr进行搜索的应用，并提供可视化的数据视图，以及仪表板（Dashboard）
支持基于Impala的应用进行交互式查询
支持Spark编辑器和仪表板（Dashboard）
支持Pig编辑器，并能够提交脚本任务
支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle
Oozie是管理hadoop作业的调度系统
Oozie的工作流作业是一系列动作的有向无环图（DAG）
Oozie协调作业是通过**时间（频率）**和有效数据触发当前的Oozie工作流程
Oozie支持各种hadoop作业，例如:
java mapreduce、Streaming mapreduce、hive、sqoop和distcp（分布式拷贝）等等，也支持系统特定的作业，例如java程序和shell脚本。
Oozie是一个可伸缩，可靠和可拓展的系统
支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表
特性
不支持复杂的事务，只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的；
由于是采用 HDFS 作为底层存储，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的存储；
支持通过增加机器进行横向扩展；
支持数据分片；
支持 RegionServers 之间的自动故障转移；
易于使用的 Java 客户端 API；
支持 BlockCache 和布隆过滤器；
举个例子
RowKey 为行的唯一标识，所有行按照 RowKey 的字典序进行排序；
该表具有两个列族，分别是 personal 和 office;
其中列族 personal 拥有 name、city、phone 三个列，列族 office 拥有 tel、addres 两个列。
特点
容量大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
面向列：数据是按照列存储，每一列都单独存放，数据即索引，在查询时可以只访问指定列的数据，有效地降低了系统的 I/O 负担；
稀疏性：空 (null) 列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏 ；
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，按照时间戳排序，新的数据在最上面；
存储类型：所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])。
Phoenix
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。
Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。
同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
其次 Phoenix 的性能表现也非常优异，Phoenix 查询引擎会将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase Scan，通过并行执行来生成标准的 JDBC 结果集。它通过直接使用 HBase API 以及协处理器和自定义过滤器，可以为小型数据查询提供毫秒级的性能，为千万行数据的查询提供秒级的性能。同时 Phoenix 还拥有二级索引等 HBase 不具备的特性，因为以上的优点，所以 Phoenix 成为了 HBase 最优秀的 SQL 中间层。
支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog
支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN）
什么是job?
Job简单讲就是提交给spark的任务。
什么是stage?
Stage是每一个job处理过程要分为的几个阶段。
什么是task?
Task是每一个job处理过程要分几为几次任务。Task是任务运行的最小单位。最终是要以task为单位运行在executor中。
Job和stage和task之间有什么关系?
Job----> 一个或多个stage—> 一个或多个task
支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job
支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard）
支持ZooKeeper浏览器和编辑器
支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器
使用sentry基于角色的授权以及多租户的管理.（Hue 2.x or 3.x）
数据分析
OLAP全称为在线联机分析应用，是一种对于多维数据分析查询的解决方案。典型的OLAP应用场景包括销售、市场、管理等商务报表，预算决算，经济报表等等。
最早的OLAP查询工具是发布于1970年的Express，然而完整的OLAP概念是在1993年由关系数据库之父EdgarF.Codd 提出，伴随而来的是著名的“twelvelaws of online analytical processing”. 1998年微软发布MicrosoftAnalysis Services，并且在早一年通过OLE DB for OLAP API引入MDX查询语言，2001年微软和Hyperion发布的XML forAnalysis 成为了事实上的OLAP查询标准。如今，MDX已成为与SQL旗鼓相当的OLAP 查询语言，被各家OLAP厂商先后支持。
OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术，Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset，一个OLAP Cube 可以拥有多个维度（Dimension），以及多个事实（Factor Measure）。用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析。通常认为OLAP包括三种基本的分析操作：上卷（rollup）、下钻（drilldown）、切片切块（slicingand dicing），原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图。
传统OLAP根据数据存储方式的不同分为ROLAP（Relational OLAP）以及MOLAP（Multi-dimensionOLAP）
ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析用的数据，优点在于存储体积小，查询方式灵活，然而缺点也显而易见，每次查询都需要对数据进行聚合计算，为了改善短板，ROLAP使用了列存、并行查询、查询优化、位图索引等技术
MOLAP 将分析用的数据物理上存储为多维数组的形式，形成CUBE结构。维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。
Apache kylin是一个开源的分布式分析引擎。它通过ANSI-SQL接口，提供基于hadoop的超大数据集（TB-PB级）的多维分析（OLAP）功能。
只需三步，kylin即可实现超大数据集上的亚秒级（sub-second latency）查询。
确定hadoop上一个星型模式（Star schema）的数据集。
构建数据立方体（Data cube）。
可通过ODBC, JDBC,RESTful API等接口在亚秒级的延迟内查询相关数据。
OLAP-Kylin是基于Apache Kylin定制的Odeon大数据平台上的一个开源OLAP引擎。它采用多维立方体预计算技术，可以将大数据的SQL查询速度提升到亚秒级别。相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度，亚秒级别速度是百倍到千倍的提升，改引擎为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。
核心组件：
数据立方体构建引擎（Cube Build Engine）：当前底层数据计算引擎支持MapReduce1、MapReduce2、Spark等。
Rest Server：当前kylin采用的ODBC, JDBC,RESTful API接口提供web服务。
查询引擎（Query Engine）：REST Server接收查询请求后，解析sql语句，生成执行计划，然后转发查询请求到Hbase中，最后将结构返回给REST Server。
为什么引入kylin?
由于数据是基于hadoop分布式存储,所以比mysql的伸缩性好。
提供hadoop上超大数据规模（ 百亿行级别的数据）的亚秒级（sub-second latency）SQL查询，相对于hive的离线分析，可做到实时查询。
可无缝整合其他BI工具，如Tableau, PowerBI，Excel。
Apache kylin核心：Kylin的（OLAP） 引擎由元数据引擎、查询引擎、任务引擎、存储引擎组成。另外，它还有一个rest服务器对外提供查询请求的服务。
可扩展性：提供插件机制支持额外的特性和功能。
与其他系统的整合：可整合任务调度器，ETL工具、监控及告警系统。
驱动包（Drivers）：提供ODBC、JDBC驱动支持与其他工具（如Tableau）的整合。
表（Table)：表定义在hive中，是数据立方体（Data cube）的数据源，在build cube 之前，必须同步在 kylin中。
模型（model）:模型描述了一个星型模式的数据结构，它定义了一个事实表（Fact Table）和多个查找表（Lookup Table）的连接和过滤关系。
立方体（Cube）：它定义了使用的模型、模型中的表的维度（dimension）、度量（measure) ,一般指聚合函数，如：sum、count、average等）、如何对段分区（ segments partition）、合并段（segments auto-merge）等的规则。
立方体段（Cube Segment）：它是立方体构建（build）后的数据载体，一个 segment 映射hbase中的一张表，立方体实例构建（build）后，会产生一个新的segment，一旦某个已经构建的立方体的原始数据发生变化，只需刷新（fresh）变化的时间段所关联的segment即可。
作业（Job）：对立方体实例发出构建（build）请求后，会产生一个作业。该作业记录了立方体实例build时的每一步任务信息。作业的状态信息反映构建立方体实例的结果信息。如作业执行的状态信息为RUNNING 时，表明立方体实例正在被构建；若作业状态信息为FINISHED ，表明立方体实例构建成功；若作业状态信息为ERROR ，表明立方体实例构建失败！作业的所有状态如下：
1，NEW - This denotes one job has been just created. 2，PENDING - This denotes one job is paused by job scheduler and waiting for resources. 3，RUNNING - This denotes one job is running in progress. 4，FINISHED - This denotes one job is successfully finished. 5，ERROR - This denotes one job is aborted with errors. 6，DISCARDED - This denotes one job is cancelled by end users.
当前Apache kylin构建（build）数据立方体，采用逐层算法（By Layer Cubing）。未来的发布中将采用快速立方体算法（Fast Cubing）。下面简单介绍一下逐层算法：
一个完整的数据立方体，由N-dimension立方体，N-1 dimension立方体，N-2维立方体，0 dimension立方体这样的层关系组成，除了N-dimension立方体，基于原数据计算，其他层的立方体可基于其父层的立方体计算。所以该算法的核心是N次顺序的MapReduce计算。
在MapReduce模型中，key由维度的组合的构成，value由度量的组合构成，当一个Map读到一个key-value对时，它会计算所有的子立方体（child cuboid），在每个子立方体中，Map从key中移除一个维度，将新key和value输出到reducer中。直到当所有层计算完毕，才完成数据立方体的计算
数据编程
Scala 、Java
SQL 见博文 https://hiszm.blog.csdn.net/article/details/119540143
前端使用的是hue作为web UI; 通过wappalyzer可以看出基本的部分组件
Hue是一个Web应用(默认端口8888)，用来简化用户和Hadoop集群的交互。
Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，hue是基于django框架开发，python作为底层语言。
大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC（(Remote Procedure Call)—远程过程调用）的方式调用。
为什么使用hue呢？由于大数据框架很多，为了解决某个问题，一般来说会用到多个框架，但是每个框架又都有自己的web UI监控界面，对应着不同的端口号。比如HDFS(50070)、YARN(8088)、MapReduce(19888)等。这个时候有一个统一的web UI界面去管理各个大数据常用框架是非常方便的。这就使得对大数据的开发、监控和运维更加的方便。
补充
- 大数据全家桶
- IaaS，PaaS，SaaS，DaaS
数据即服务（Data-as-a-Service，DaaS）是指与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的系统和用户，而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。
DevOps：Developer Operations Engineering，开发运维工程师。
RPC
RPC：远程调用。通过RPC框架，使得我们可以像调用本地方法一样地调用远程机器上的方法：
1、本地调用某个函数方法
2、本地机器的RPC框架把这个调用信息封装起来（调用的函数、入参等），序列化(json、xml等)后，通过网络传输发送给远程服务器
3、远程服务器收到调用请求后，远程机器的RPC框架反序列化获得调用信息，并根据调用信息定位到实际要执行的方法，执行完这个方法后，序列化执行结果，通过网络传输把执行结果发送回本地机器
4、本地机器的RPC框架反序列化出执行结果，函数return这个结果
https://www.jianshu.com/p/849452eb80ab https://www.xfyun.cn/solution/big-data-platform http://gethue.com/ http://bh-lay.github.io/demos/vue/layout-editor/ https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/54137163 http://huxiaoqiang.github.io/2016/07/17/hadoop%E9%9B%86%E7%BE%A4%E6%90%AD%E5%BB%BA/ http://221.239.36.178/accounts/login/?next=%2Fodeon%2Fnotebook%2F%23%2Findex%2Fnotebook-list https://www.oreilly.com/radar/bringing-interactive-bi-to-big-data/ https://fusioninsight.github.io/ecosystem/zh-hans/SQL_Analytics/Apache_Kylin_2.6.1/#_1 https://dxj1113.github.io/2017/07/17/Kylin%E5%88%9D%E6%8E%A2/
