大数据时代这个词被提出已有 10 年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
架构总览
通常大数据平台的架构如上，从外部采集数据到数据处理，数据显现，应用等模块。
数据采集
用户访问我们的产品会产生大量的行为日志，因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。Flume 是目前常用的开源选择，Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume 提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。
对于非实时使用的数据，可以通过 Flume 直接落文件到集群的 HDFS 上。而对于要实时使用的数据来说，则可以采用 Flume+Kafka，数据直接进入消息队列，经过 Kafka 将数据传递给实时计算引擎进行处理。
业务数据库的数据量相比访问日志来说小很多。对于非实时的数据，一般定时导入到 HDFS/Hive 中。一个常用的工具是 Sqoop，Sqoop 是一个用来将 Hadoop 和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL ,Oracle ,Postgres 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。而对于实时的数据库同步，可以采用 Canal 作为中间件，处理数据库日志（如 binlog），将其计算后实时同步到大数据平台的数据存储中。
数据存储
无论上层采用何种的大规模数据计算引擎，底层的数据存储系统基本还是以 HDFS 为主。HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础。具备高容错性、高可靠、高吞吐等特点。
HDFS 存储的是一个个的文本，而我们在做分析统计时，结构化会方便需要。因此，在 HDFS 的基础上，会使用 Hive 来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类 SQL 的查询和管理。
数据处理
数据处理就是我们常说的 ETL。在这部分，我们需要三样东西：计算引擎、调度系统、元数据管理。
对于大规模的非实时数据计算来讲，目前一样采用 Hive 和 spark 引擎。Hive 是基于 MapReduce 的架构，稳定可靠，但是计算速度较慢；Spark 则是基于内存型的计算，一般认为比 MapReduce 的速度快很多，但是其对内存性能的要求较高，且存在内存溢出的风险。Spark 同时兼容 hive 数据源。
从稳定的角度考虑，一般建议以 Hive 作为日常 ETL 的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark 等其他引擎根据场景搭配使用。
实时计算引擎方面，目前大体经过了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink 已被阿里收购，大厂一直在推，社区活跃度很好，国内也有很多资源。
调度系统上，建议采用轻量级的 Azkaban，Azkaban 是由 Linkedin 开源的一个批量工作流任务调度器。https://azkaban.github.io/
一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和 ETL 流程中的元数据。元数据分为业务元数据和技术元数据。
- 业务元数据，主要用于支撑数据服务平台 Web UI 上面的各种业务条件选项，比如，常用的有如下一些：移动设备机型、品牌、运营商、网络、价格范围、设备物理特性、应用名称等。这些元数据，有些来自于基础数据部门提供的标准库，比如品牌、价格范围等，可以从对应的数据表中同步或直接读取；而有些具有时间含义的元数据，需要每天通过 ETL 处理生成，比如应用信息。为支撑应用计算使用，被存储在 MySQL 数据库中；而对于填充页面上对应的条件选择的数据，则使用 Redis 存储，每天/月会根据 MySQL 中的数据进行加工处理，生成易于快速查询的键值对类数据，存储到 Redis 中。
- 技术元数据，主要包括数据仓库中的模型说明、血缘关系、变更记录、需求来源、模型字段信息等，详细的可以查看数据分析师应该了解的数据仓库(3)
数据流转
通过上面一张图了解数据采集，数据处理，到数据展现的数据流转。通常我们在实际工作中，从数据源到分析报告或系统应用的过程中，主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。这是最基础的一条线，现在还有基于数据仓库进行的数据分析挖掘工作，会基于机器学习和深度学习对已有模型数据进一步挖掘分析，形成更深层的数据应用产品。
数据应用
俗话说的好，“酒香也怕巷子深”。数据应用前面我们做了那么多工作为了什么，对于企业来说，我们做的每一件事情都需要体现出价值，而此时的数据应用就是大数据的价值体现。数据应用包括辅助经营分析的一些报表指标，商城上基于用户画像的个性化推送，还有各种数据分析报告等等。
好的数据应用一定要借助可视化显现，比如很多传统企业买的帆软。开源界推荐一款可视化工具 Superset，可视化种类很多，支持数据源也不少，使用方便。最近数砖收购的 redash，也为了自己能一统大数据处理平台。可以看出可视化对于企业数据价值体现是很重要的。
结尾
通过本文，可以对大数据平台处理做初步了解，知道包含哪些技术栈，数据怎么流转，想要真正从 0 到 1 搭建起自己的大数据平台，还是不够的。了解了流程，你还需要真正的上手搭建 Hadoop 集群，Spark 集群，数据仓库建设，数据分析流程规范化等等都需要很多工作，想了解更多的读者欢迎留言，或者关注公众号后添加我微信一起探讨。
