HPE Vertica and Sparkitecture

Myles Collins在SPARK SUMMIT 2016上的分享《HPE Vertica and Sparkitecture》探讨了如何结合Apache Kafka、Spark以及HPE Vertica来实现同时支持批量和流式分析的架构。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品体系，为您提供类似场景下的解决方案建议。

阿里云产品对应方案

1. Apache Kafka替代方案：阿里云提供了消息队列RocketMQ版和EventBridge事件总线作为消息中间件服务。其中，RocketMQ适合大规模、高并发的消息传输场景，而EventBridge则更侧重于构建事件驱动的架构，两者均可作为Kafka的替代品，用于实时数据的收集与传输。

2. Apache Spark处理引擎：阿里云提供了MaxCompute（原名ODPS）和E-MapReduce服务。MaxCompute是一个大数据处理平台，支持SQL查询及大规模数据处理任务，适用于离线批处理和交互式分析。E-MapReduce则集成了Hadoop、Spark等开源大数据组件，提供了一站式的云端大数据处理服务，非常适合需要灵活使用Spark进行数据分析的用户。

3. HPE Vertica替代方案：对于在线分析处理(OLAP)和复杂查询需求，阿里云有AnalyticDB for MySQL（原名ADS）、AnalyticDB PostgreSQL和MaxCompute等产品。这些产品均能提供高速的实时分析能力，支持PB级数据量的即时查询，可满足高性能数据分析的需求。

整合方案示例

• 数据采集：使用消息队列RocketMQ版收集来自不同源头的实时数据，或者通过DataHub（一个针对大数据场景的数据集成服务）来捕获和管理数据流。

• 实时处理：将RocketMQ或DataHub中的数据流转入Flink on E-MapReduce或直接使用Function Compute + EventBridge构建实时数据处理管道，进行实时计算和处理。

• 批处理与分析：利用MaxCompute进行大规模的离线数据处理和分析，或者使用E-MapReduce中的Spark集群执行复杂的批处理作业和机器学习任务。

• 交互式分析与BI：将处理后的数据导入AnalyticDB系列服务中，为用户提供低延迟的交互式查询体验，同时也可对接各类BI工具进行数据可视化展示。

这样的架构设计能够有效支撑企业混合型数据分析需求，既满足实时流处理，又能高效处理批量数据，且完全基于阿里云服务，享受云上弹性伸缩、运维便捷等优势。