
PB级海量数据服务平台:背景、需求与架构设计详解
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更新于2024-08-29
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PB级海量数据服务平台架构设计实践是一项复杂的任务,它涉及到处理大规模数据处理、高效查询以及适应不断变化的业务需求。以下是对架构设计的关键要素的深入解析:
1. 实践背景:
- 当前现状:平台处理的数据源每日增量高达30~40TB,主要集中在40亿个移动设备ID相关的数据上,这些数据经过基础数据收集和初步加工后,还需根据各行业的特定需求进行二次加工,如整合第三方POI数据。
- 数据分工:数据收集和初步加工由专门团队负责,他们负责提供已加工的基础数据,后续的二次加工则需要结合业务特性。
- 团队能力:由于数据业务需求快速变化,参与研发的人员可能对具体数据业务需求了解不深入,需要灵活应对行业动态。
2. 业务需求:
- 目标用户:初期主要服务于内部业务人员,他们缺乏技术背景,因此平台需提供直观易用的批量匹配功能,支持快速查询设备信息。
- 功能需求:平台需支持多种数据探索,包括地理位置筛选、应用类别、时间范围、POI信息等复杂条件,输出形式多样,如明细信息、统计报告和图表。
- 用户体验:对于用户提交的数据作业,平台应提供实时状态反馈,确保用户了解任务进度。
- 开发者接口:为满足部分开发者的需求,平台需要将操作服务化,便于外部系统调用。
3. 架构设计:
- 技术选型:计算集群采用Spark on YARN部署模式,具备处理PB级数据的性能。这种模式有助于提高计算效率和资源利用率。
- 扩展性与复用性:设计时考虑了未来业务变化的灵活性,强调核心组件的可扩展性和复用性。这意味着平台应能轻松添加或调整服务,同时保持大部分基础功能不变。
- 开发者友好:为了方便开发者,数据平台不仅要提供API,还要考虑如何使数据业务服务更容易被其他系统集成,以促进整体开发效率。
PB级海量数据服务平台的架构设计需兼顾数据的高效处理、易用的用户界面和未来的可扩展性,通过合理的技术选型和精细的业务需求理解,构建出能满足多元化需求的稳定平台。
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