知名大厂如何搭建大数据平台&架构

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知名大厂如何搭建大数据平台&架构

今天我们来看一下淘宝.美团和滴滴的大数据平台,一方面进一步学习大厂大数据平台的架构,另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图.通过大厂的这些架构图,你就会发现,不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异,架构图的画法也有套路可以寻觅. 淘宝大数据平台淘宝可能是中国互联网业界较早搭建了自己大数据平台的公司,下图是淘宝早期的 Hadoop 大数据平台,比较典型. 淘宝的大数据平台基本也是分成三个部分,上面是数据源与数据同步:中间是云梯 1,也就是淘宝的 Hadoop 大数据集群:下面是大数据的应用…

《阿里如何实现秒级百万TPS?搜索离线大数据平台大数据平台架构解读》读后感

在使用淘宝时发现搜索框很神奇,它可以将将我们想要的商品全部查询出来,但是我们并感觉不到数据库查询的过程,速度很快.通过阅读这篇文章让我知道了搜索框背后包含着很多技术,对我以后的学习可能很有借鉴. 平时都常用搜索框,应该用的都是在线搜索,应该是在数据库中查询信息.但什么是离线搜索呢?在阿里工程中把“将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等‘在线’服务的系统称为“离线”系统.离线系统是一个大数据系统,它有以下一些特点: 1.任务模型上区分全量和增量 (1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送…

《阿里如何实现秒级百万TPS？搜索离线大数据平台架构解读》--阅读

离线?在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎.在线算分.SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务:与之相对应的,将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统. 特点:1. 任务模型上区分全量和增量(1)全量是指将搜索业务数据全部重新处理生成,并传送给在线引擎,一般是每天一次.这么做有两个原因:有业务数据是daily更新:引擎需要全量数据来高效的进行索引整理和预处理,提高在线服务效率.(2)增量是指将上游数据源实时发生的数据变化更新到在线引擎…

1.1大数据平台架构及Hadoop生态圈

1.硬件架构实例 2.软件架构实例 3.数据流通用概念模型 a.数据源(互联网.物联网.企业数据):App.Device.Site b.数据收集(ETL.提取.转换.加载):Flume.Kafka.Sqoop c.数据存储:HDFS.Hive/HBase d.资源管理:Yarn.Mesos e.批处理:MapReduce.Spark core 流处理:Storm.Spark streaming f.数据挖掘(OLAP.BI):Mahout.MLlib g.数据可视化(report) 4.Hado…

小白入门AI教程：教你快速搭建大数据平台『Hadoop+Spark』

Apache Spark 简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark 是一种与…

大数据平台架构（flume＋kafka＋hbase＋ELK+storm+redis+mysql）

上次实现了flume+kafka+hbase+ELK:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/5486739.html 这次我们可以加上storm: storm-0.9.5简单配置如下: 安装依赖 wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u45-b14/jdk-8u45-linux-x64.tar.gz tar zxvf jdk-8u45-linux-x64.tar.gz cd jdk-8u45-linux-…