如何利用大数据hadoop等技术设计12306的网站架构

佳艺手工阁?收学徒 2024-05-13 06:04:26
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1. 大数据分析大分类hadoop**对业务的针对性较强,为了让你明确它是否符合你的业务,现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类,针对不同的具体需求,应采用不同的数据分析架构。按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种。实时数据分析一般用于金融、移动和互联网b2c等产品,往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析,从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求,可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群,或者采用一些内存计算**,或者采用hdd的架构,这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有emc的greenplum、sap的hana等。对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线分析的方式,通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析**。但面对海量数据,传统的etl工具往往彻底失效,主要原因是数据格式转换的开销太大,在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具,有**开源的scribe、linkedin开源的kafka、淘宝开源的timetunnel、hadoop的chukwa等,均可以满足每秒数百mb的日志数据采集和传输需求,并将这些数据上载到hadoop中央系统上。按照大数据的数据量,分为内存级别、bi级别、海量级别三种。这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量,**缓存在内存的memcached中的数据高达320tb,而目前的pc服务器,内存也可以超过百gb。因此可以采用一些内存数据库,将热点数据常驻内存之中,从而取得非常快速的分析能力,非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的mongodb分析架构。 20210311
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