大数据平台架构的层次划分

1. 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

2. 数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作，该层的作用是将raw data加工成product data。

3. 数据存储层（数据中心）：存储了经过清洗处理后的可用于生产系统的数据，比如元数据，业务数据库，模型数据库等，该层直接面向应用系统，要求高可靠、高并发、高精度。

4. 数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。

5. 行业应用层：深入分析行业数据特点，梳理行业数据产品需求，建立适用于不同行业的数据应用产品。

6. 数据可视化：以智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等多种方式提供数据展示和数据共享服务。

大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。

具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定的映射。

根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。

同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。

数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。

数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。

数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习等。

数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。

数据应用层：根据企业的特点不同划分不同类别的应用，比如针对运营商，对内有精准营销、客服投诉、基站分析等，对外有基于位置的客流、基于标签的广告应用等等。

数据管理层：这是一纵，主要是实现数据的管理和运维，它横跨多层，实现统一管理。

1、数据采集层

离线批量采集，采用的是HADOOP，这个已经成为当前流线采集的主流引擎了，基于这个平台，需要部署数据采集应用或工具。

诸如BAT都是自己研发的产品，一般企业，可以采用商用版本，现在这类选择很多，比如华为BDI等等，很多企业技术实力有，但起步的时候往往对于应用场景的理解比较弱，细节做工很差，导致做出来的产品难以达到要求，比如缺乏统计功能等，跟BAT差距很大，传统企业去采购这类产品，要谨慎小心。

能做和做成产品是两个境界的事情，小的互联网企业当然也能做出对于自己好用的采集工具，但它很难抽象并打造出一个真正的产品，BAT自研其实形成了巨大的优势。

实时采集现在也成了大数据平台的标配，估计主流就是FLUME+KAFKA，然后结合流处理+内存数据库吧，这个技术肯定靠谱，但这类开源的东西好是好，但一旦出现问题往往解决周期往往比较长。

除了用FLUME，针对ORACLE数据库的表为了实现实时采集，也可以采用OGG/DSG等技术实现实时的日志采集，可以解决传统数据仓库抽全量表的负荷问题。

爬虫当前也逐渐成为很多企业的采集标配，因为互联网新增数据主要靠它，可以通过网页的解析获取大量的上网信息，什么舆情分析、网站排名啥的，建议每个企业都应该建立企业级的爬虫中心，如果它未在你的大数据平台规划内，可以考虑一下，能拿的数据都不拿，就没什么好说了。

企业级的爬虫中心的建设难度蛮大，因为不仅仅是需要爬虫，还需要建立网址和应用知识库，需要基于网页文本进行中文分词，倒排序及文本挖掘等，这一套下来，挑战很大，当前已经有不少开源组件了，比如solr、lucent、Nutch、ES等等，但要用好它，路漫漫其修远兮。

还有一个就是，如果有可能，笔者建议将数据采集平台升级为数据交换平台，因为其实企业内有大量的数据流动，不仅仅是单向的数据采集，而且有很多数据交换，比如需要从ORACLE倒数据到GBASE，从HBASE倒数据到ASTER等等，对于应用来讲，这个价值很大。

既然数据采集和数据交换有很多功能非常类似，为什么不做整合呢也便于统一管理，感觉企业的数据交换大量都是应用驱动，接口管理乱七八糟，这也是我的一个建议。

总得来讲，建设大数据采集平台非常不易，从客户的角度讲，至少要达到以下三个要求：

多样化数据采集能力：支持对表、文件、消息等多种数据的实时增量数据采集(使用flume、消息队列、OGG等技术)和批量数据分布式采集等能力(SQOOP、FTP VOER HDFS)，比基于传统ETL性能有量级上的提升，这是根本。

可视化快速配置能力：提供图形化的开发和维护界面，支持图形化拖拽式开发，免代码编写，降低采集难度，每配置一个数据接口耗时很短，以降低人工成本。

统一调度管控能力：实现采集任务的统一调度，可支持Hadoop的多种技术组件(如 MapReduce、Spark 、HIVE)、关系型数据库存储过程、 shell脚本等，支持多种调度策略(时间/接口通知/手工)。

2、数据处理层

Hadoop的HIVE是传统数据仓库的一种分布式替代。应用在传统ETL中的数据的清洗、过滤、转化及直接汇总等场景很适合，数据量越大，它的性价比越高。但目前为止看，其支撑的数据分析场景也是有限的，简单的离线的海量分析计算是它所擅长的，相对应的，复杂的关联交叉运算其速度很慢。

一定程度讲，比如企业客户统一视图宽表用HIVE做比较低效，因为涉及到多方数据的整合，但不是不可以做，最多慢点嘛，还是要讲究个平衡。

hadoop到了X000台集群的规模也撑不住了,当前很多企业的数据量应该会超过这个数量，除了像阿里等自身有研发能力的企业(比如ODPS)，是否也要走向按照业务拆分Hadoop集群的道路诸如浙江移动已经拆分了固网、移网、创新等多个hadoop集群。

Hadoop的SPARK的很适合机器学习的迭代，但能否大规模的应用于数据关联分析，能否一定程度替代MPP，还需要实践来验证。

MPP应该来说，是采用分布式架构对于传统数据仓库最好的替代，毕竟其实际上是变了种的关系型数据库，对于SQL提供完整支持，在HIVE做了转化分析后，数据仓库的融合建模用它来做性能绰绰有余，其性价比较传统DB2更好一点，比如经过实用，Gbase30-40台集群就能超过2台顶配的IBM 780。

MPP现在产品很多，很难做优劣判断，但一些实践结果可以说下，GBASE不错，公司很多系统已经在上面跑了，主要还是国产的，技术服务保障相对靠谱，ASTER还有待观望，自带一些算法库是有其一些优势，GreenPlum、Vertica没用过，不好说。

现在有个说法是MPP最终也要被Hadoop那套框架替代，毕竟诸如SPARK啥的都在逐步稳定和成熟，但在短期内，我觉得还是很靠谱的，如果数据仓库要采用渐进的演化方式，MPP的确是很好的选择。

现在诸如中国移动，eBAY等大量公司都在采用这类混搭结构，以适应不同的应用场景，显然是一种自然的选择。

大数据平台的三驾马车，少不了流处理。

对于很多企业来讲，其显然是核武器般的存在，大量的应用场景需要它，因此务必要进行建设，比如在IOE时代不可想象的实时、准实时数据仓库场景，在流处理那里就变得很简单了，以前统计个实时指标，也是很痛苦的事情，当前比如反欺诈实时系统，一天系统就申请部署好了。

只尝试过STORM和IBM STREAM，推荐IBM STREAM，虽然是商业版本，但其处理能力超过STORM不是一点半点，据说STORM也基本不更新了，但其实数据量不大，用啥都可以，从应用的角度讲，诸如IBM这种商业版本，是不错的选择，支撑各类实时应用场景绰绰有余。

流处理集群以流处理技术结合内存数据库，用以实时及准实时数据处理，基于IBM Streams流处理集群承载公司的实时业务：

3、数据分析层

先谈谈语言，R和Python是当前数据挖掘开源领域的一对基友，如果要说取舍，笔者真说不出来，感觉Python更偏向工程一点，比如有对分词啥的直接支撑，R的绘图能力异常强大。但他们原来都以样本统计为主，因此大规模数据的支撑有限。

SPARK是一种选择，建议可以采用SPARK+scala，毕竟SPARK是用scala写的，对很多原生的特性能够快速支持。

TD的MPP数据库ASTER也内嵌了很多算法，应该基于并行架构做了很多优化，似乎也是一种选择，以前做过几度交往圈，速度的确很快，但使用资料屈指可数，还需要老外的支持。

传统的数据挖掘工具也不甘人后，SPSS现在有IBM SPSS Analytic Server，加强了对于大数据hadoop的支撑，业务人员使用反馈还是不错的。

也许未来机器学习也会形成高低搭配，高端用户用spark，低端用户用SPSS，也是要适应不同的应用场景。

无论如何，工具仅仅是工具，最终靠的还是建模工程师驾驭能力。

4、数据开放层

有些工程师直接将HIVE作为查询输出，虽然不合理，也体现出计算和查询对于技术能力要求完全不同，即使是查询领域，也需要根据不同的场景，选择不同的技术。

HBASE很好用，基于列存储，查询速度毫秒级，对于一般的百亿级的记录查询那也是能力杠杠的，具有一定的高可用性，我们生产上的详单查询、指标库查询都是很好的应用场景。但读取数据方面只支持通过key或者key范围读取，因此要设计好rowkey。

Redis是K-V数据库，读写速度比HBASE更快，大多时候，HBASE能做的，Redis也能做，但Redis是基于内存的，主要用在key-value 的内存缓存，有丢失数据的可能，当前标签实时查询会用到它，合作过的互联网或广告公司大多采用该技术，但如果数据越来越大，那么，HBASE估计就是唯一的选择了

另外已经基于IMPALA提供互联网日志的实时在线查询应用，也在尝试在营销平台采用SQLFire和GemFire实现分布式的基于内存的SQL关联分析，虽然速度可以，但也是BUG多多，引入和改造的代价较大。

Kylin当前算是基于hadoop/SPARK的多维分析的杀手级工具，应用的场景非常多，希望有机会使用。

5、数据应用层

每个企业应根据自己的实际规划自己的应用，其实搞应用蓝图很难，大数据架构越上层越不稳定，因为变化太快，以下是运营商对外变现当前阶段还算通用的一张应用规划图，供参考：

6、数据管理层

大数据平台的管理有应用管理和系统管理之分，从应用的角度讲，比如我们建立了DACP的可视化管理平台，其能适配11大搭数据技术组件，可以实现对各类技术组件的透明访问能力，同时通过该平台实现从数据设计、开发到数据销毁的全生命周期管理，并把标准、质量规则和安全策略固化在平台上，实现从事前管理、事中控制和事后稽核、审计的全方位质量管理和安全管理。

其它诸如调度管理、元数据管理、质量管理当然不在话下，因为管住了开发的源头，数据管理的复杂度会大幅降低。

从系统管理的角度看，公司将大数据平台纳入统一的云管理平台管理(私有云)，云管理平台包括支持一键部署、增量部署的可视化运维工具、面向多租户的计算资源管控体系(多租户管理、安全管理、资源管理、负载管理、配额管理以及计量管理)和完善的用户权限管理体系，提供企业级的大数据平台运维管理能力支撑，当然这么宏大的目标要实现也非一日之功。

总结下大数据平台的一些革命性价值。

大数据时代，大多数企业的架构必然向着分布式、可扩展及多元化发展，所谓合久必分，不再有一种技术能包打天下了，这冲击着传统企业集中化的技术外包模式，挑战是巨大的。