大数据企业架构讨论

大数据企业架构讨论

案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水平
业务目标
传感 器
? 压力传感器 ? 速度传感器 ? 生物传感器 ? 温度、湿度……
RFID
? 射频天线扫描 ? 电子标识
? 智能交通数据的有力支撑 ? 智能交通公共信息服务的实时传递和快速反 应的应急指挥 ? 智能交通业务联动快速应对变化 ? 可视化事件跟踪
摄像 头
挑战
? 高速拍照 ? 高清摄像头
? 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系统 ? 高并发事件及数据流的实时处理 ? 海量非结构化大数据的组织与分析

智能交通整体规划架构
信息服务
用户服务
政府
企业
公共
个人
ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台 铁路综合管理平台 水运综合管理平台
应用层/ 信息处理
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
雷达测速 通信 监控 GIS 信号 电警 车次号识别 ETC CBTC 紧急救援 接处警 卡口 视频监控 PIS 事件检测 交通诱导 BRT 路径识别 信号控制 旅行时间 出行者信息系统 电子站牌 智能停车场 公交调度管理
车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet
网络层/ 信息传输
GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax光纤TCP/IP
感知层/ 信息采集
交通行业
3

数据是智能交通的核心
数据获取
数据传输
数据处理
数据获取
? 低延时 ? 高并发的交易 ? 高度灵活的数据结构
数据传输
数据处理
? 深度分析 ? 敏捷开发 ? 高度扩展性 ? 实时分析结果
?大吞吐量 ?实时准备 ?所有的数据源及数据结构
4

Discussion
People. Process. Portfolio.

实时事件处理 — 概念图解
实时
NoSQL
流 （CEP 引擎）
? ? ? ?
警报 BPEL 移动 信息板 数据库
业务场景 ? 重要车辆监控 ? 交通诱导 ? 出行者信息 ? 技术机遇 ? 实时处理大数据量 ? 合并历史事务和实时事务 架构决策 ? 实时流 ? 利用现有分析 ? 最大限度地减少数据移动
批处理
HDFS

实时分析数据流
历史数据源 实时数据源 计算配置文件 事件处理 规则和结果
外部数据库
黑名单
小型机
Hadoop 集群
历史事务
备份
历史配置文件
RDBMS
实时事务 （基于消息） NOSQL
CEP
事务
RDBMS
实时位置

关联和分析 — 概念图解
HDFS
业务机会 ? 行车路线建议 ? 信号控制 ? 交通流量分析
技术选择 ? 将缩减结果集成到关系数据 库 ? 构建另一个环境 ? 手动关联 架构决策 ? 使用集成元数据 ? 使用标准 BI 平台 ? 最大限度地减少数据移动
数据仓库
MapReduce
数据库中的 分析
BI 平台与分析
NoSQL
数据集市

实时处理和分析 — 逻辑图解
关键组件
消息流 CEP/SOA Coherence
? Oracle 大数据机 ? Oracle Exalogic ? Oracle CEP/Coherence ? Oracle SOA Suite
Oracle Exalogic HDFS 和 NoSQL MapReduce
Infini
Band
Oracle Advanced Analytics InfiniBand
? Oracle 大数据连接器
Oracle BI
? Oracle Exadata ? Oracle Advanced Analytics
Oracle 大数据机
Oracle 大数据连接器
Oracle Exadata
Oracle Exalytics
? Oracle Exalytics
? Oracle BI Foundation

Discussion
People. Process. Portfolio.

问题
? 请为自己公司/单位设计一个大数据的解决方案。分组讨 论结束之后，每组派一到两个代表上来讲一下这个方案
? A) 公司里存在哪些数据 ? 结构化/多结构化/大小/实 时数据/流式数据 ? 公司是否已经应用了非关系型数据库 ? B)那些业务考虑引入大数据 ? C)有了这些大数据，如何设计公司的大数据平台 ? D)公司数据的问题或者远景 ? 企业的数据架构远景

案例：Facebook数据仓库架构
Hadoop@Facebook
世界上第二大Hadoop集群 用于处理 log 和dimension data Use Case
? ? ? ? 从大量数据中产生每天和每小时的汇总. 在历史数据中执行 ad hoc jobs 事实上作为一个长期的数据归档 根据特定属性来查找log, 可用于维护站点的 一致性，保护用户免受垃圾邮件影响
13

Hadoop Map/Reduce实时分析 — 真实情况
“With the paths that go through Hadoop [at Yahoo!], the latency is about fifteen minutes. … It will never be true real-time..” (Yahoo CTO Raymie Stata) Hadoop/Hive..Not realtime. Many dependencies. Lots of points of failure. Complicated system. Not dependable enough to hit realtime goals ( Alex Himel, Engineering Manager at Facebook.) "MapReduce and other batch-processing systems cannot process small updates individually as they rely on creating large batches for efficiency,“ (Google senior director of engineering Eisar Lipkovitz)
? Real
time(msec/sec)
? Near
real time(Min/Hours)
? Batch(Days..)

实时分析 — 传统的分析应用
?垂直扩展(Scale-up)数据库 –使用传统的SQL数据库 –使用存储过程生成事件驱动报表 –使用闪存盘，以减少磁盘I/O –使用只读副本横向扩展(Scale Out)只读查询 ?限制： –无法写扩展 –昂贵的成本(HW&SW)

实时分析 — Complex Event Processing(CEP)
?当数据到来时立即处理数据 ?维护内存数据窗口 ?优势： –延迟极低(mS级) –相对低的成本 ?劣势： –难于扩展(横向扩展局限) –不敏捷（查询必须预生成） –实现非常复杂

实时分析 — In Memory Data Grid
?分布式内存数据网格 ?横向扩展(Scale out) ?优势： – 读/写可扩展 – 适合事件驱动(CEP style),ad-hoc查询模式 ?劣势： – 相比磁盘，内存成本昂贵 – 内存容量有限

实时分析 — No SQL
?使用分布式数据库 – Hbase, Cassandra, MongoDB ?优势： – 读/写可扩展 – 海量数据支持 – 弹性 ?缺点： – 读延迟，实时性差 – 弱数据一致性 – 不成熟-非常新的技术

Facebook实时分析系统（实时+批量）
PTail Puma3
Memory Grid

Facebook实时分析- Put all together
?内存数据网格 ?实时处理网格 –轻量级事件处理 –Map-Reduce –事件驱动 –代码随数据执行 –基于交易 –安全 –弹性 NoSQL数据库 –低成本存储 –读/写扩展能力 –动态扩展 –裸数据和汇总数据

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据企业架构讨论

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案例研究：智慧交通
大数据实时处理和分析
目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水平
业务目标
传感 器
? 压力传感器 ? 速度传感器 ? 生物传感器 ? 温度、湿度……
RFID
? 射频天线扫描 ? 电子标识
? 智能交通数据的有力支撑 ? 智能交通公共信息服务的实时传递和快速反 应的应急指挥 ? 智能交通业务联动快速应对变化 ? 可视化事件跟踪
摄像 头
挑战
? 高速拍照 ? 高清摄像头
? 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系统 ? 高并发事件及数据流的实时处理 ? 海量非结构化大数据的组织与分析

智能交通整体规划架构
信息服务
用户服务
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ITS智能交通物联网平台
城市综合信息管理平台 铁路综合管理平台 水运综合管理平台
应用层/ 信息处理
公路可视化综合信息平台
公共交通运营管理平台
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车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet
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感知层/ 信息采集
交通行业
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车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

2020年大数据系统集成公司组织结构、商业模式、行业现状

2020年、大数据系统集成公司组织结构、商业模式、行业现状

目录 一、大数据系统集成公司组织结构及业务流程 (1) （一）公司内部组织结构 (1) （二）公司各部门的主要职责 (1) 1、品牌运营部 (1) 2、系统运营部 (1) 3、营销中心 (2) 4、业务协同部 (2) 5、财务风控部 (2) 6、商务技术部 (2) 7、产品研发部 (2) 8、项目部 (2) （三）主要业务流程图 (2) 二、大数据系统集成公司商业模式 (5) 1、研发模式 (6) 2、采购模式 (7) 3、销售模式 (8) 三、大数据系统集成行业、市场规模及基本风险特征 (8) （一）公司所处行业的基本情况 (8) 1、行业主管单位和监管体制 (8) 2、主要法规和政策 (9) 3、行业发展概况和趋势 (10) 4、行业竞争格局 (13) 5、行业壁垒 (14) （1）经验壁垒 (14)

（2）技术和人才壁垒 (15) （3）资金壁垒 (15) （二）市场规模 (16) （三）行业基本风险特征 (17) 1、宏观政策风险 (17) 2、技术研发风险 (18) 3、市场竞争风险 (18)

一、大数据系统集成公司组织结构及业务流程（一）公司内部组织结构 （二）公司各部门的主要职责 公司各部门的主要职责： 1、品牌运营部 主要负责公司的品牌宣传、展会策划、党团建设。 2、系统运营部 主要负责公司所有管理工作，包括采购、仓库、费用、人事、制度体系建设、档案、投诉等管理工作。

3、营销中心 主要负责河钢数字销售。 4、业务协同部 负责根据公司业务和技术能力，同友商进行深度合作，建立赋能中心。 5、财务风控部 负责公司财务、风控、融资等工作 6、商务技术部 主要负责各大区销售业务的售前支持。 7、产品研发部 主要负责公司产品研发及部分项目申报工作。 8、项目部 主要为技术团队，负责项目的开发及实施。 （三）主要业务流程图 （1）系统集成服务流程图

大数据平台构思方案计划

大数据平台构思方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据架构师的主要职责说明

大数据架构师的主要职责说明 大数据架构师负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的主要职责说明。 大数据架构师的主要职责说明1 职责： 1、负责公司大数据底层框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型及大数据战略规划; 2、负责公司项目的整体评估、设计、架构及关键模块的开发; 3、负责架构优化，协助团队解决开发过程中遇到的技术难题; 4、负责新技术的调研和大数据相关开源组件的研究，并能在团队进行推广应用; 5、参与数据分析、数据建模、项目核心模块及核心框架的开发; 6、负责大数据平台的性能条有和问题诊断。

任职要求： 1、计算机相关专业，本科及以上学历，3-5年以上工作经验，2-3年大数据相关经验; 2、具有扎实的大数据和数据仓库理论功底，负责过大数据平台或数据仓库设计; 3、对基于Hadoop的大数据体系有深入的认识，具备相关产品(Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、Flume、Kafka、Redis、ES等)项目应用研发经验，有Hadoop集群搭建和管理经验，度过Hadoop和Spark源码; 4、熟悉Linux和Python语言，了解Scala原理和底层技术; 5、熟悉分布式系统的架构及对其进行设计和优化，对海量数据的清晰、分析处理及存储有相关的实战经验; 6、算法基础扎实，熟悉常见的数据结构，深入理解分布式算法和以上提到的分布式系统， 7、必须有一线coding的能力; 8、有统计学、数学知识，海量数据处理、分析和挖掘，大型互联网公司从业经历着优先。 大数据架构师的主要职责说明2

大数据平台架构设计说明书

大数据平台 总体架构规格说明书 V1.0版

●目录 ●目录 (2) I.简介 (4) 1.目的 (4) 2.词汇表 (4) 3.引用 (4) II.整体介绍 (5) 1.系统环境 (5) 2.软件介绍 (5) 3.用途 (6) 4.简介 (6) 5.核心技术 (7) ●大规模并行处理MPP (7) ●行列混合存储 (8) ●数据库内压缩 (8) ●内存计算 (9) 6.M ASTER N ODE (9) 7.D ATA N ODE (9) III.MASTER NODE (10) 1.简介 (10) 2.C ONTROL 模块 (10) 3.SQL模块 (10) 4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16) IV.DATA NODE (19) 1.简介 (19) 2.重要模块 (19)

3.数据存储 (20) 4.数据导入 (21) V.分布式机制 (23) 1.概括 (23) 2.数据备份和同步 (24) 3.时间同步机制 (27) 4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27) VI.内存管理机制 (29) VII.V3.0版的初步设计思路 (30)

I.简介 1.目的 本文详细描述了DreamData数据库系统。介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。本文面向系统参与者以及系统开发人员。 2.词汇表 3.引用

II.整体介绍 1.系统环境 图 1 –系统环境 2.软件介绍 DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。 DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。

《实时大数据平台规划设计方案》

实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓

图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：

在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： ?数据实时化（实时同步和流式处理能力） ?数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） ?数据平民化（可视化和自助配置能力） ?数据协作化（多租户和分工协作能力） ? ?

1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据虚拟化，是指对于用户或用户程序而言，面对的是统一的交互方式和查询语言，而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式（异构系统／异构查询语言）的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作，但其实这是一个虚拟化的数据库，数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力，统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。