数据中台技术架构简述
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发布时间:2024-10-02 11:43
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热心网友
时间:2024-10-07 04:06
对于数据产品经理,理解数据中台的关键技术架构至关重要。首先,数据中台的基础构建包括以下几个部分:
数据源层:涵盖了日志文件数据(如Web服务器日志)和业务数据库中的信息。Flume作为数据采集工具,负责从各种来源收集日志数据,并传输至HBase等集中存储。
采集层:采用关系型(如通过Sqoop与数据库互动)和非关系型(如分布式消息队列)的数据收集组件,如Flume从关系数据库导入数据至HDFS、Hive或HBase。
存储层:包括分布式文件系统(如HDFS)和分布式数据库(如HBase或MySQL,视数据集大小和需求选择)。Flume将数据实时传输到Kafka用于实时计算,或直接写入HBase用于离线分析。
计算层:灵活度较高的实时计算通常由Flink或Spark在Kafka上执行,而离线计算则可能借助Hive与HBase,所有这些通常在YARN集群中运行。
服务层:提供查询接口和缓存服务,支撑数据的高效访问和处理。
应用层:通过HUE、达芬奇等工具,结合H5和Echarts,将离线和实时计算结果进行可视化分析,便于理解和决策。
协调与流程框架:Zookeeper在项目系统架构中扮演着关键角色,负责协调和管理各组件的运行流程。