网易大数据平台架构实践

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大数据平台架构设计与实现

大数据平台架构设计与实现随着数据量的爆炸式增长，大数据平台逐渐成为众多企业必不可少的一项重要技术，它能够帮助企业在海量数据中挖掘出更加精准、有用的信息。

然而，一个高效、可靠的大数据平台不仅仅需要拥有大量的数据存储和计算能力，还需要有合理的架构设计和实现方案。

本篇文章着重介绍大数据平台架构设计和实现方案的相关内容。

一、大数据平台的定义在大数据平台的定义中，大数据可以是拥有超过传统数据库管理系统能够存储和处理的能力的数据集合。

可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，而大数据平台就是建立在这些大数据之上的数据处理、存储、管理及分析工具的集合。

二、大数据平台的架构设计大数据平台的架构设计是让数据从采集到存储、处理再到分析等各个环节实现自动化流程的过程。

大数据平台的架构设计分为以下三个方面的基础组成：1、数据采集层数据采集层是大数据平台架构的第一步，它负责从各种设备、软件、传感器和各种现场活动中收集数据。

数据采集层应该尽可能地把数据从源头采集，建立在数据生产源的数据采集系统最优。

2、数据存储层数据存储层是大数据平台架构的第二步，它是数据存放的区域。

在数据存储层，数据会被存储在一种或者多种的存储介质中，比如Hadoop的HDFS、Apache的Cassandra、NoSQL、RDBMS等。

对于典型的企业级大数据平台，基于云的数据存储成为了最主流的架构选择。

3、数据处理层数据处理层是大数据平台架构的第三步，它的作用是以批处理、流处理、机器学习等一系列技术手段对数据进行处理和分析。

典型的大数据处理方案，需要基于Hadoop的MapReduce算法和Spark流处理框架。

三、大数据平台的实现方案1、采用异构系统集成采用异构系统集成可以使得数据能在不同的系统和数据源之间进行无缝衔接、便于网络对数据进行管理、分析和智能输出。

比如熟悉的Hadoop、代表Apache的Storm，以及管理方式各异的NoSQL数据库。

网易分布式数据库平台

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管理工具
Schema和配置管理用户管理系统状态监控和报警管理SQL执行统计分析数据备份系统扩容计划任务
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用户和权限管理
访问认证权限管理
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状态监控
DBN连接池状态，占用连接的线程堆栈资源使用情况：Connection/Statement/PS内部操作统计：内部资源创建销毁、Cache命中率、事务操作等心跳监视，故障时切换到Standby Node。Session自动监视、统计和报警Slow Log自动监视、统计和报警复制延迟和异常自动监视报警心跳和负载监控
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查询处理Cache优化
DBI 中的Cache基于MySQL的缓存SQL Cache hint可持久化的Memory Table
第7页/共25页
分布式事务
遵循XA Transaction标准两阶段提交+事务日志，保证ACID悬挂事务处理提高事务处理效率
第8页/共25页
读写分离
只在Master上执行（默认）只在Slave上执行优先在Slave上执行根据权重选择节点执行/*LOADBALANCE(TYPE=slaveonly,delay=60)*/ select …
第12页/共25页
SQL执行分析——Explain SQL
isql@dbi>> explain select docid from FS_File order by id desc limit 10;+-------------------------------------------------------------------------------------+| PLAN |+-------------------------------------------------------------------------------------+| LIMIT/OFFSET || /\ || /||\ || || || PROJECT || Project record to: docid, || /\ || /||\ || || || MERGE-SELECT || SQL: SELECT docid, id FROM FS_File ORDER BY id DESC LIMIT 10 || Dest Node: || db-17-1[jdbc:mysql://172.17.2.48:4331/filestation] || db-17-2[jdbc:mysql://172.17.2.48:4332/filestation] || db-16-2[jdbc:mysql://172.17.2.47:4332/filestation] || db-16-1[jdbc:mysql://172.17.2.47:4331/filestation] || Order by: id DESC, with merge sort. |+-------------------------------------------------------------------------------------+

大数据分析平台架构设计与实现

大数据分析平台架构设计与实现在当今信息时代，数据已经成为了一种宝贵的资源。

如何有效地处理、分析和应用大数据成为了许多企业和组织迫切需要解决的问题。

大数据分析平台的架构设计就显得尤为重要。

本文将介绍大数据分析平台架构设计与实现的相关内容。

一、引言随着互联网的迅猛发展，各类数据不断涌现，大数据分析的需求也与日俱增。

为了更好地帮助企业和组织从数据中挖掘出有价值的信息，大数据分析平台的架构设计变得至关重要。

二、平台架构设计原则1. 可靠性：大数据分析平台的数据源可能来自于多个不同的地方，包括海量的结构化数据和非结构化数据。

设计时需要考虑数据的完整性、一致性和准确性，确保数据分析的可靠性。

2. 可扩展性：大数据数量庞大，不断增长。

平台的架构设计应该具备良好的扩展性，能够随着数据量的增加而扩展，以满足不断增长的数据需求。

3. 高性能：大数据分析通常需要进行复杂的计算和处理，因此平台的架构设计需要考虑到高性能的需求，保证数据分析的实时性和高效性。

4. 安全性：在大数据分析平台的设计过程中，安全性是一项非常重要的考虑因素。

数据的保密性、完整性和可用性都需要得到充分的保障。

三、平台架构设计模型根据上述原则，我们可以考虑采用以下的大数据分析平台架构设计模型：1. 数据采集与存储层：该层是大数据分析平台的基础，负责从各个数据源采集数据，并将数据进行存储。

可以考虑使用分布式文件系统（如HDFS）进行数据存储，以实现高可靠性和可扩展性。

2. 数据清洗与集成层：该层负责对采集到的数据进行清洗和集成，消除数据中的冗余和噪音，并将不同数据源的数据进行整合。

这一过程中可以考虑使用ETL （Extract, Transform, Load）工具来实现。

3. 数据处理与分析层：该层是大数据分析平台的核心，包括大数据存储、处理和分析的各种技术。

可以考虑使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行大数据的处理和分析，以实现高性能和可扩展性。

[数据分析] 如何构建大数据层级体系

@申悦1年开发，5年产品，历任中兴研发，网易、e代驾高级产品经理，现任某演艺服务公司产品总监。

我先介绍一下自己：我之前是网易的，负责整个后台，主要是网易新闻。

有三亿多的用户量，这么大量的用户肯定会有很多的数据，这些数据怎么去处理、呈现、规划，让它场景化。

这就是我之前所做的工作。

今天结合我自己的工作和参考一些人资料做了一些汇总，分享给大家：下图是我之前做过的东西第一个是银河统计系统，这是我在网易负责的一个大数据的一个统计系统。

不仅是能够统计网易新闻每天的安装量、使用次数，同时也接入了十几个网易研发的产品，做这一套系统是当时比较大的收获。

第二个是网易内容发布，也就是CMS。

大家在网易新闻上看到的所有内容都是从这个系统发出。

当时运营、编辑给我们的提议就是我们不仅要发的准，也要让大家能够看到最及时的信息，而且要快。

所以这一块也是需要一定的数据挖掘和数据处理。

第三个红演圈App。

负责整个产品的前端到后端，担任产品总监这样一个职位。

这一次分享的目的是让不同角色的人了解大数据时代用过什么，怎么做。

☞分享大纲☜我个人把公司的创建大数据体系分成6大类，从低到高是逐渐升华的过程，接下来我会介绍每一层级怎么去做，怎么去建立大数据体系。

这是我的分享大纲第一层，要有基础的平台；第二层，有了数据之后我们怎么去呈现；第三层，呈现出数据之后怎么群用；第四层，在用的过程中怎么分门别类的去细化；第五层，怎么将我们使用的东西推广到外面去，让别人也可以用；第六层，也就是公司高层战略决策要用到的。

首先，最基础的数据采集平台，这一块会牵扯到一些技术方面的内容。

对于概要的内容大家有一点印象就可以。

其实大家不用知道每一块的含义是什么，如果你想知道的话可以自己去百度。

我这里主要讲的是你要有数据采集，数据存储，之后怎么去处理，然后怎么去使用数据，最终让我们搜集的数据和运营出来的数据达到一个循环。

无论阿里也好腾讯也好，最底层的也是使用的这个架构。

采集-->存储-->分析--->呈现这个是腾讯的数据平台下面是我14年收集的数据，什么叫大数据，从数据的量上就是很大。

OpenStack云平台实践及案例

dhcp-agent
l2/ml2-agent metadataagent l3/meter-agent
ceph/glusterFS
swift
nagios/ganglia puppet/saltstack nginx+lua
ironic trove sahara
ipsan
1. 监控
通过snmp协议收集物理机cpu/mem/io等)
基于LDAP的身份认证。 OpenLDAP， LDAP库,
keystone+LDAP // mirantis
·· ·
基于USB Key的身份认证。
（服务器端证书和客户端证书存放在USBkey中，用户使用USBkey完成双向证书验证）/spice协议USB driver支持
// mirantis
·· ·
mysql
HA(A+P)
peacemaker
agent/plugin
cinder/glance-api
hypervisor vm l2/dhcp-agent
cinder/glance rabbitmq dnspod/ntp heat/ceilometer l2/dhcp-agent
rabbitmq network node api node (vip)
2. 虚拟机管理
虚拟机创建、开启、关闭、销毁、暂停、恢复。 novaapi+horizon
·· ·
虚拟机快照。 qemu-img snapshot/qemu
savevm/qemu snapshot_blkdev
虚拟机热迁移。 nova-api+ live migration(cluster vote/host

大数据平台的系统架构设计与实现

大数据平台的系统架构设计与实现随着数字化时代的到来，大数据已经成为了一个重要的话题。

如何利用大数据，成为现代企业的一个重要命题。

为了有效管理和利用数据，传统的数据存储已经无法满足需求，这时候，大数据平台便应运而生。

大数据平台是一个能够支持快速处理和分析大量数据的系统集成方案。

在大数据时代，大数据平台的架构设计和实现是至关重要的。

一、大数据平台的架构设计大数据平台的结构设计通常包括以下几个部分：1. 数据源数据源指大数据平台获取数据的渠道，包括传感器、社交媒体、Web应用程序和传统数据库等。

在架构设计中，需要将数据源进行分类，以便于后续数据分析和处理。

2. 数据采集数据采集是将数据从数据源获取，并将其存储到大数据平台中。

大数据平台通常使用一些常见的大数据工具，如Storm、Kafka和Flume等。

这些工具能够帮助我们获取数据，并将其按照指定的格式写入数据仓库。

3. 数据仓库数据仓库是大数据平台的核心部件。

在数据仓库中，数据被存储在一个中央位置中，并且能够轻松地进行分析和处理。

大数据仓库通常包括存储、索引和查询三个组件。

4. 数据分析数据分析是大数据平台的一个重要组成部分，它可以利用大数据平台存储的数据来寻找数据中隐藏的模式或者规律。

对于大数据平台而言，数据分析通常具有以下几个阶段：(1) 数据预处理：数据预处理是数据分析的第一步，通过预处理，可以帮助我们检查数据是否完整、是否合法，以及数据的质量是否需要进行改进。

(2) 数据挖掘：数据挖掘是数据分析过程中最复杂和最关键的部分，通过数据挖掘，可以找到数据中隐藏的规律和模式，帮助我们更好地理解数据。

(3) 数据可视化：数据可视化可以让我们更加方便地理解数据分析结果。

通过数据可视化，可以将数据分析结果以图表等形式呈现出来，使得数据分析结果更加直观。

二、大数据平台的实现大数据平台的实现需要考虑多方面的因素，包括硬件和软件等。

下面我们从几个方面来讨论大数据平台的实现。

大数据平台架构与原型实现数据中台建设实战

精彩摘录
数据中台建设实战是本书的亮点之一，它以实际项目为例，详细介绍了如何构建高效能的数据中台。数据中台将数据从业务部门中解放出来，通过统一的平台为业务部门提供数据支持和服务。在本书第三部分，读者将了解到数据中台建设的各个环节，包括数据采集、数据加工、数据存储、数据展示等。作者提供了大量的实践方法和方案，帮助读者构建适合自己的数据中台，实现数据的最大化利用和业务价值。
精彩摘录
精彩摘录
在数字化时代，大数据已经成为企业和社会的焦点，而如何有效地利用和管理大数据则成为了一个重要的课题。在这个背景下，本书《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》应运而生，为企业和开发者提供了大数据领域的全面指导和实用案例。本书将摘录本书中的精彩内容，从大数据平台架构、原型实现到数据中台建设实战进行介绍。
作者简介
作者简介
这是《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
精彩摘录
大数据平台架构是企业大数据战略的基础，它决定了如何组织和处理大数据，以及如何从大数据中提取有价值的信息。本书第一部分详细介绍了大数据平台架构的各个组成部分，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘和数据可视化等。这些部分相互关联，形成一个完整的系统，支持企业从海量数据中获取洞察和价值。
目录分析
本书在大数据平台架构方面，介绍了分布式数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的核心技术。这些技术是构建大数据平台所必须的基础设施。书中还详细阐述了数据中台的概念、意义、建设方法和最佳实践。数据中台是一个能够实现数据集中管理、分析和应用的核心平台，为企业提供了全面的数据解决方案。
精彩摘录
《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》是一本理论与实践相结合的大数据著作，它涵盖了大数据平台架构、原型实现和数据中台建设等方面的内容。通过阅读本书，读者将深入了解大数据领域的核心概念和技术，学习到实用的平台构建方法和数据管理策略。本书不仅适合大数据领域的从业者和技术爱好者阅读，还能够帮助企业管理者和决策者更好地理解和应用大数据技术，提升企业的竞争力和创新能力。

网易大数据平台运维实战

EasyOps大数据管控平台
EasyOps大数据管控平台
通用的大数据服务运维框架
• 通用服务运维操作 • 前后端技术栈 • 平台架构说明 • 服务配置管理
通用服务运维操作
• 安装/卸载 • 配置 • 启停 • 升级/回滚 • 服务迁移 • 其他操作
通用服务安装流程
Ansible技术栈
• ansible
• 大数据平台规模 • 6 个Hadoop集群，其中3个HDFS联邦 • 总节点数 5K+，单集群最大节点数 2200+ • 总存储量 400+ PB，平均使用率 67%（包括冷备存储 47+ PB） • 日提交作业量 20W+，MR/Spark作业数接近 2:1
大数据应用现状
EasyOps大数据管控平台
谢谢
• 配置组 • 变更历史 • 自定义配置参数 • 配置文件导入
返回状态
配置变更管理
返回状态
配置文件重写
返回状态
ห้องสมุดไป่ตู้
通用的大数据服务监控报警
• 通用监控组件
• Prometheus • TSDB • Telegraf/Exporter/其他 • Grafana
• 通用报警组件
• Grafana Alarm • Alertmanager • 定制报警
Prometheus分布式架构
Prometheus高可用
度量采集监控
日志监控
通用监控报表
通用报警
定制报警
运维经验交流
• 网络架构 • 存算分离 • 服务上云 • 性能优化
网络架构演进
存算分离架构演进
服务上云架构演进
性能优化
• 隔离IO • 使用SSD • 使用缓存 • 均衡负载 • 压缩数据 • 分离请求 • ...

网易互娱计费TiDB数据架构演进

离线计算能力 => 批处理能力 => 有界流计算能力 => 流计算能力 => Flink !
计算方式
TiDB x Flink
source
yarn
sink
BatchSQL
JDBC
Flink
DistSQL
TiSpark
TiFLash
DistSQL
JSpark
Flink
HTAP计算能力 = Flink计算能力
ES-Hadoop
封装JSpark工具支持下面功能： TiSpark+JDBC方式读写TiDB和Hive，场景：可以在TiDB宽表里只update部分列 TiSpark读写TiKV和Hive，场景：分析Hive日志数据产出用户画像指标并写入线上TiKV 支持http请求远程启动TiSpark作业，底层TiKV和Hive跨源联合计算，场景：前端数据分析页面发起请求，获取某玩家hive链路日志和TiDB数
TiKV TiKV
TiKV TiKV
TiKV TiKV
TiKV TiKV
TiKV TiKV
TiDB x JFlink
Flink Job
Job Manager
Dataflow Graph
数据倾斜 ->
业务高峰，瞬时大流量冲击负载均衡 -> TiKV -> TiPD TiDB
业务层离线任务+实时计算
w/r DistSQL
wr DistSQL
ES-Hadoop
计算方式
TiDB x JFlink
sink
udf source/join
文法
JFlink
sink
source/join

大数据平台的架构设计和实现

大数据平台的架构设计和实现大数据的时代已经来临，这给企业带来了许多机遇和挑战。

作为一个企业，如何通过更好的管理和利用数据来提高自己的核心竞争力是非常关键的。

在这个过程中，大数据平台的架构设计和实现也变得十分重要。

一、需求分析在设计和实现大数据平台之前，我们首先需要进行需求分析。

这一步非常关键，需要考虑到企业自身的业务需求和数据情况。

一般来说，大数据平台的设计应该包括以下几个方面：1. 数据采集数据采集是大数据平台的第一步，也是最重要的一步。

在这一步中，需要考虑到何种方式采集数据以及采集的数据类型。

常见的数据采集方式包括批量导入和实时采集。

数据类型也非常多样化，可以包括结构化、半结构化和非结构化数据等。

2. 数据存储数据存储是大数据平台的核心。

在这一步中，需要考虑到如何存储数据、如何保证数据的可靠性和如何进行数据的备份和恢复等问题。

目前，大数据平台常用的数据存储方案有Hadoop、HBase、Cassandra等。

3. 数据管理数据管理包括数据的清洗、去重、聚合等工作，旨在提高数据的质量和价值。

在这一步中，需要考虑到如何定期清洗数据、如何设置聚合规则等问题。

4. 数据分析数据分析是大数据平台的最终目的，也是核心竞争力的体现。

在这一步中，需要考虑到如何进行数据分析、如何设置分析算法、如何提高分析效率等问题。

目前，大数据分析常用的算法有聚类算法、决策树算法、贝叶斯算法等。

二、架构设计基于需求分析，我们需要进行大数据平台的架构设计。

在设计时需要考虑如下几个方面：1. 系统架构系统架构是大数据平台的基础，需要从数据存储和处理的角度进行设计。

一般来说，大数据平台分为三层，分别是数据采集层、数据处理层和数据展示层。

2. 数据实时处理随着数据量的增加，实时处理数据成为了大数据平台的一个重要需求。

因此，在设计大数据平台时，需要考虑如何实现数据的实时处理和分析。

3. 数据安全数据安全是大数据平台不可忽视的一个方面。

网易云音乐用户画像大数据项目实战

⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战之前本⼈整理的⼤多为学习笔记进⾏知识点的整理，⽽这篇将会把以前的⼤部分知识点串联起来，搞⼀个完整的项⽬，主要涉及的流程为模拟⽤户⽇志数据的⽣成，ETL以及编写sql分析函数进⾏最终的APP层数据的⽣成，由于该项⽬之前有做过，因此本次会在以前基础上做⼀些改进，将⼤数据组件的选型由原来的Hive变为Hive + Spark，提⾼计算速度，好，现在我们正式开始！1. 项⽬整体框架本⼈使⽤的集成开发环境仍然为IntelliJ IDEA，项⽬的Module取名为"music164"，项⽬的代码所在⽂件夹以及资源⽂件夹截图如下所⽰：其中项⽬的pom⽂件的依赖导⼊如下所⽰，同时，由于项⽬中还涉及到部分scala代码，因此在⼀开始添加框架⽀持时不要忘了添加scala插件：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="/POM/4.0.0"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="/POM/4.0.0 /xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.oldboy</groupId><artifactId>music164</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>6</source><target>6</target></configuration></plugin></plugins></build><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.54</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.44</version><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>2.1.0</version></dependency><dependency><groupId>com.maxmind.db</groupId><artifactId>maxmind-db</artifactId><version>1.1.0</version></dependency></dependencies></project>2. 项⽬代码细节分析2.1 ⽤户⽇志数据⽣成该项⽬的第⼀步将会是⽣成⼀份模拟的⽤户⽇志数据，这⾥先做⼀个简单说明：互联⽹时代下，数据可谓是⽆处不在，⽽如果做⼀个简单分类，可将⽇常数据的产⽣⼤致分为这⼏类，客户端产⽣、⼿机移动端产⽣、⽹页产⽣等等，⽽⽤户⽆时⽆刻不在进⾏的⼿机屏幕点击事件最终都将变成⼀条条的数据发送到服务器，⽽服务器会进⾏数据的收集、处理以及分析和预测，海量数据就是这样来的，⽽在本项⽬中，我们处理的⽇志数据均为JSON格式的数据(Javascript object notation)，下⾯，我们会先说明这样的数据究竟是如何产⽣的2.1.1 各类⽇志抽象成的java对象AppBaseLog类：package mon;import java.io.Serializable;/*** ⽇志基础类*/public abstract class AppBaseLog implements Serializable {public static final String LOGTYPE_ERROR = "error";public static final String LOGTYPE_EVENT = "event";public static final String LOGTYPE_PAGE = "page";public static final String LOGTYPE_USAGE = "usage";public static final String LOGTYPE_STARTUP = "startup";private String logType; //⽇志类型private Long createdAtMs; //⽇志创建时间private String deviceId; //设备唯⼀标识private String appVersion; //App版本private String appChannel; //渠道,安装时就在清单中制定了，appStore等。

网易大数据应用及实践分享

大数据团队角色及技能栈
数据分析师
• 适当的编程能力 • 数据到业务解读 • 数据分析工具：BI工具（有数、
MSTR等）、用户行为分析类等
平台开发工程师
• 分布式存储/分布式计算理论 • 多租户、高可用、数据一致性等
大数据团队
数据开发工程师
• 数据仓库建设方法论 • 编程开发/调优：Spark、Hive、
促销设计
功能上线
留存分析
PART 02 赋能商业成功，大数据实践案例分享
大数据业务需要什么？
有
+快
+ = 文化
成功的大
数据应用
迭代产生价值
度量
干预
洞察
度量
部署实施数据采集，实施数据转化与加工，建立度量指标体系
洞察
数据探索、建模、假设检验、用户研究、形成理论等
干预
案例
加入购物车后未购买 and 订单额大于200 and 有高毛利商品-> 发送一张-10优惠券给用户
用户标签
性别年龄地域消费能力 …
行为标签
加入购物车最近购买时间
浏览未购买 …
收藏
用户画像
群体 WHO
内容
时机
手段
WHEN
HOW
营销方案
效果监测 A/B测试
实时监测
决策科学化：更多案例
电商定价
网易大数据应用及实践分享
网易猛犸朱伟
01 从技术出发，网易大数据的诞生和发展 02 赋能商业成功，大数据实践案例分享 03 如何成为一名合格的大数据工程师
PART 01 从技术出发，网易大数据的诞生和发展
定位

网易Hadoop大数据架构

流计算服务
• •
Hive, spark, impala,hbase元数据打通
Sloth流计算服务化平台通过增量计算的方式，来完成流计算任务使用SQL作为开发方式，完全与离线SQL兼容，支持 window/join/subquery/having/retractin g等复杂SQL功能
•
数仓体系内，用户无需在不同的系统一之间
04
未来技术规划
网易大数据平台未来规划
得益开源回馈开源
全面Spark 内存计算
Flink为基础的实施计算体系
新硬件（GPU，FPGA ）加速计算
Tensonrflow on Yarn
实时算法平台
统一计算平台
Thanks!
网易Hadoop大数据架构
技术创新，变革未来
数据业务架构
数据应用
网易新闻
网易云音乐
网易考拉
网易云课埻
……
数据平台
网易有数 / 网易猛犸
数据存储计算服务
数据采集
日志
Database
直接导入
其他仓库
……
网易大数据体系
Hadoop 开源组件
自研组件
猛犸数据开发平台
有数敏捷数据分析平台
01 数据平台
•
自研系统与开源组件结合
kafla服务化
精细化的 yarn调度器
扩展 Ranger 统一授权
Spark高可用多租户
……
Sloth——流计算服务化平台
Sloth 特点
SQL开发与离线SQL兼容 DDL UDF Having Join Subquery
执行引擎扩展Flink
SQL解析扩展Calcite

网易流批一体的实时数仓平台实践方案分享

网易流批一体的实时数仓平台实践方案分享实时数仓A台建设实时计算演进及业务背景基于 rctic流批一体实践未来规划real-time compute developme-t a-d busi-ess backgrou-dreal-time data warehouse platform buildi-gpractice of arctic i-tegrated with streami-g a-d batchfeature pla--i-g实时计算演进及业务背景-e l-time compute development nd business b ckg-oundlo-h实时计算演进real--ime compu-e developmen-实时数仓业务需求实时需求多样性运维保障统一re l-time d t w reho-se b-siness实时数仓平台建设-e l-time d t w -ehouse pl tfo-m buildingSloth架构图sloth rchitecture智能诊断MemoryPerformanceCheckpointingogintelligent diagnosislink Catalogflink catalog统一元数据中心unifiled metadata entermet d t job demo1met d t job demo2met d t job demo2met d t job demo2安全开发便捷ET语法数据血E 权限控制统一元数据好处benefits of unified metadata more safer by hive passwordand other infomation基于Arctic流批一体实践pr ctice of rctic which integr ted with stre ming nd b tch基于 udu实时数仓优势劣势real--ime da-a warehouse based on udu基于Iceberg实时数仓Iceberg小文件合并 F.i0-1 10其他rea.-time data wareh1use based 10 Icebergfragmented file ompa tionfragmented file ompa tionreal-time data warehou-e ba-ed on rcticreal-time data warehouse based o- rcticI-gestio-dva-tages -d Positio-i-g未来规划f atur planningArctic规划rctic fe ture pl nning。

_网易数据中台建设实践

网易数据中台建设实践Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果什么是数据中台•如果我们把数据中台比作一个汽车工厂数据中台汽车工厂大数据平台设备：切割机Hadoop 集群水、电、煤输入的是原始数据，输出的是指标提供的是数据加工处理能力提供的是大数据基础计算、存储资源提供的工厂必须的运行能源提供的是原材料的处理能力输入的是原材料，输出的汽车数据中台需要解决什么问题？数据效率质量成本•数据研发的效率•数据发现的效率•数据分析的效率•指标一致性•数仓设计质量•数据质量•计算、存储资源成本•研发人力成本网易数据产品体系：以电商为例用户运营用户行为分析系统商品运营用户精准投放系统商品运营系统市场运营推广渠道管理系统供应链供应链决策协同系统管理层商品舆情系统高层看板活动实时直播Vipapp业务场景数据产品网易在做数据中台前面临的挑战指标口径不一致数据重复建设取数效率低成本指数增长数据无法按时正确产出数据中台支撑产品：网易猛犸网易有数网易大屏自助分析行业数据产品行业业务系统数据服务数据服务数据集成数仓设计数据开发数据治理运维安全数据传输日志采集数据填报埋点管理指标系统数仓设计离线开发实时开发数据测试成本治理质量治理数据地图任务运维智能报警权限中心产品特色•“组件式”产品架构，业务可以根据发展阶段选择性搭配•“开放式”产品架构，聚焦核心通用产品，同时开放基础能力，允许业务集成新的产品•“轻型易用”平台，通过“增强分析”降低用户使用的门槛•完美的支撑数据中台建设，减少重复建设，提高数据共享能力网易数据中台产品架构Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果元数据中心：数据中台基石数据血缘数据字典数据特征API 服务Service LayerSpark ListenerHive HookSqoop Hook静态解析Kafka血缘消息处理Neo4j时间戳来源类型Conn ManagerHive ConnMySQL Conn内嵌元数据Conn 内嵌元数据管理血缘采集标签管理访问热度生命周期存储空间元数据库版本索引通知MySQL MetaStore Redis Kafka•解决“有哪些数据可用？”，“到哪里找数据？”Agenda1什么是数据中台？2元数据中心：数据中台的基石3数据治理：效率、质量、成本4数据服务：数据中台的门户5数据中台治理效果如何评价一个数仓设计好坏？•大量的表没有明确的主题域、业务过程，分层信息，数仓组织混乱•超过50%的任务直接引用ODS 层原始数据，30%的表存在跨层引用，DWD建设完善度较低•DWS 层表复用性差，平均表引用系数低•依然有查询ODS 层原始数据的Query，DWS，ADS Query 覆盖率低，取数效率差•表、字段命名规范混乱，数据发现困难规范化数仓设计EasyDesign 数仓设计度量•各层表的分布以及各层被下游表和任务引用情况，Query 查询覆盖率•DWD：ODS 被跨层引用的表的数量DWD平均被下游表引用系数•DWS：DWS 平均被下游表引用系数DWS Query 覆盖率ODS 被Query 查询情况规范化管理•度量管理•维度管理•模型设计团队协作•审批流程•基础字典管理数仓升级的目标覆盖度•消灭ADS/DWS 直接引用ODS 层原始数据•消灭Query直接查询ODS 层原始数据•DWS/ADS Query 覆盖度上升复用性•DWS、DWD 平均每张表被下游表引用数量增加规范性•表、字段命名规范统一•建表流程审核需求响应速度提升、查询速度提升、查询成本降低，数据使用者满意度提升！指标系统指标系统规范定义业务线(网易考拉)数据域(交易域)业务过程(下单)维度(商品)修饰类型(终端类型)修饰词(pc)时间周期(昨日)原子指标(销售量)派生指标(昨日pc端销售量)维度属性(商品id，名称)指标开发实施规范在做数据质量前业务面临的现状•超过90%的问题是由业务和产品发现•收集的问题中存在研发bug的占比超过50%报障人群统计业务产品开发分析师故障问题分类BUG数据源问题数据延迟性能数据质量方法论01030402完整性是指需要的数据已完整记录，可以分为记录数完整性和字段值完整性。

大数据处理平台架构设计与实践

大数据处理平台架构设计与实践在当今信息时代，数据成为了重要的资产，企业和组织需要大量的数据来支持他们的业务和决策。

然而，大量复杂的数据处理和分析任务需要大量的计算能力和存储资源，这就需要一个强大的大数据处理平台来满足需求。

本文将介绍大数据处理平台的架构设计和实践。

一、平台架构设计大数据处理平台的架构设计需要考虑的主要因素是处理速度、可靠性、可扩展性和成本。

以下是一个参考的大数据处理平台的架构设计：1. 数据采集层数据采集是大数据处理平台的前置任务，需要采集各类数据源的原始数据。

常见的数据源包括用户行为数据、机器日志数据、社交网络数据等。

数据采集需要考虑的方面包括数据格式转换、去重、清洗、安全等。

2. 数据存储层数据存储层是大数据处理平台中最重要的组成部分。

存储层需要支持多种数据存储模式，例如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

同时，存储层需要考虑数据存储的可靠性和可扩展性，常见的方案包括数据冗余备份、分布式存储等技术。

3. 数据处理层数据处理层是大数据处理平台中最复杂和重要的组成部分。

数据处理层需要支持多种数据处理模式，例如批量处理、实时处理、流处理等。

数据处理层需要考虑的方面包括数据分析、机器学习、数据挖掘等。

4. 数据展示层数据展示层是大数据处理平台的最终目的地。

数据展示层需要支持多种数据可视化模式，例如图表、报表、地图等。

数据展示层需要考虑的方面包括用户体验、信息安全等。

二、平台实践一个成功的大数据处理平台不仅需要一个良好的架构设计，还需要对具体业务场景和数据特点进行合理的配置和实践。

以下是一些平台实践的建议：1. 选择合适的数据处理技术和工具大数据处理平台需要使用多种处理技术和工具，例如Hadoop、Spark、Flink、Hive、Pig等。

需要根据具体业务需求选择最合适的技术和工具，并针对这些技术和工具进行实践和优化。

2. 优化数据存储和计算能力数据存储和计算能力是大数据处理平台的关键因素，需要进行优化和调整。