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云技術平臺 大數據處理系統 分布式指揮調度系統 視音頻處理與傳輸
大數據處理系統

“大數據”是繼“云計算”之后,在信息科技領域出現的一個研究焦點。隨著現代社會的不斷發展,各種信息數據都呈現出爆炸式的增長。每天,遍布世界各個角落的傳感器、移動設備、在線交易和社交網絡生成上百萬兆字節的數據;每個月,全球發布10億條Twitter信息和300億條Facebook信息。可以說,世界已經進入到以數據為中心的時代——“大數據”時代。為了應對數據大爆炸的挑戰,雨辰視美融合傳統方法與新技術推出針對大數據的解決方案。

1.1產品概述

 雨辰視美大數據處理系統,針對用戶數據逐步呈現的海量、異構、實時和高并發的特點,以數據為核心,建立標準規范、安全可靠、高效穩定的海量數據處理及傳輸中心,將各類結構化、半結構化和非結構化的海量數據進行清洗、轉換、關聯、比對和標識,并以高速傳輸的方式對外發布數據服務,建立橫向集成、縱向貫通、全局共享的數據服務模式,實現海量數據的高效存儲、加工、訪問和管理。

同時利用面向業務的綜合數據分析處理技術,對海量數據進行深度挖掘分析,改變單個系統處理有限信息的價值局限性,整體發掘提升數據價值。在此基礎上,采用數據可視化技術,以趨勢分析、數據關系圖譜、主題分析、圖形分析等生動直觀的形式進行綜合展現,逐步為業務的需求測算、經營方案評估、經營數據綜合查詢、決策支持以及信息智能搜索提供云應用數據服務支持。

1.2系統架構

面對海量的大數據,如何有效進行數據處理是需要解決的迫切問題,分布式并行處理是有效手段。傳統關系型數據庫多采用共享磁盤(Sharing-disk)架構,當數據量達到一定程度,將面臨處理的“瓶頸”以及擴展的困難,同時成本也偏高。當前有效的做法是采用分布式文件系統/分布式數據庫結合做分布并行處理。目前基于Hadoop平臺是業界采用較廣泛的一個實現方案。

針對大數據中大量的半結構化或者非結構數據,NoSQL 數據庫應運而生。NoSQL 數據庫放棄關系模型,弱化事務,支持海量存儲、高可擴展性、高可用及高并發需求。NoSQL 數據庫在特定應用場景下有很高的優勢,是傳統數據庫的有效補充。按照數據模型,NoSQL 主要有四大類:鍵-值(Key-Value)型、列存儲型、文檔型、圖型,它們對應不同的應用場景。比如Key-Value 型適合簡單鍵-值對的高效查詢,而圖型適合社交關系的存儲和高效查詢。

針對大數據挖掘分析、搜索以及機器自適應學習等技術在企業系統中逐步應用。相關的算法種類很多,當前需求較多的是分布式挖掘和分布式搜索。

由于數據類型以及數據處理方式的改變,傳統ETL 已經不適用。因此需要根據客戶應用場景做不同的規劃。目前來說,由于不用的業務應用系統差別較大,尚未有一種統一的處理模式。比較可行的一種方法是依據數據的功用以及特性做分層處理,比如大量的數據源首先做初篩,初篩完之后有部分數據進入數據倉庫或者RDBMS 或者其他應用。初篩可以使用Hadoop 或者CEP 或者定制的方式來完成。

 

針對客戶的不同應用場景,需要采用不同的技術或者技術組合。比如運營商實時詳單查詢,數據量巨大,但是它的數據類型簡單,數據以讀為主,不需要復雜的Join 操作,數據的分布性好。相比傳統的RDBMS,使用Hadoop 可以大大提升查詢性能,降低處理成本。更多的應用可能需要多種技術的組合。在當前階段,不同的技術成熟度不一,由于業界大數據應用進展較快,我們認為當前針對不同應用的精簡方案是合適的,也就是依據應用場景,挑選合適的組件做組合,摒棄通用化的大平臺。

    我公司大數據處理系統采用四層結構,系統架構詳見下圖:

1.  數據采集層: 從多源異構的數據應用中,抽取收據;

2.  平臺層:大數據平臺,包括數據存儲、數據處理、數據遷移、集群管理等功能,同時為上層應用提供接口。大數據平臺地位類似于數據庫,但是它比數據庫的處理能力要強大很多,可以對海量數據進行處理。

3.  服務層: 對外提供統一接口層,外部可以通過API訪問內部數據;

4.  應用層:基于大數據平臺提供的高效數據處理服務,行業應用平臺能夠為用戶提供海量數據的高效存儲、檢索、分析和統計等功能。可以更具不同的場景進行設計不同的模型,從而催生不同的應用平臺。

 

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1.1大數據處理系統的優勢

使用NoSQL實時處理框架,結合傳統數據庫存儲優勢,可以實現如下目的:

高并發

通過讀寫分離和分布式運算,使TPS大于5000;

高數據量

通過NoSQL技術,使數量級突破P級并對系統不會造成負擔;

高可擴展性

根據其需求彈性增加或減少其分配的硬件資源,提高資源配置的靈活性。無需修改軟件架構和應用程序; 

 高性能

使用異步分布式模型,提高用戶體驗,使10T的數據量的用戶操作(查詢和運算)秒級完成;

1.2案例分析

1.2.1互聯網熱門應用分析

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1.2.2人口趨勢分析

 

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