大数据处理平台基础架构-sohu-smc

Sohu-smc? 数据处理平台基础架构图

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如图，左侧是整个大数据处理流程中数据的流向。其中绿色部分是日常工作的重点，黑色部分推荐组做，灰色部分相对固定。

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数据流程及说明：

1：源数据：

目前可能的数据来源，主要是一：nginx前端服务器日志（包括业务日志，和统计接口日志。 日志可以按接口做简单划分）；二：上游应用服务器日志（通过scribe log集中获取分布式日志）。三：数据库日志。（因为用户创建激活的复杂性，目前主要是用作用户新增、激活的计算。）

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2：数据源集成

???????? 数据源集成主要是指各种数据采集工具，将数据从各个源采集到数据缓存中心（kafka），目前主要是javanio来实现。部分源数据没有集成到数据缓存中心，直接etl入库到hadoop。

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3：数据分拣

???????? 这个过程是基于发布-订阅的消息缓存（kafka）基础上来做的，最初的数据源（topic）经过很多个分拣节点进行数据格式化、数据分类过滤，最终生成多个可订阅的数据源（topic），topic的粒度可以根据数据分析的需求调整，进行拆分和组合。分拣后的数据源（各topic）有两种去向：一：供实时计算系统消费（主要是一些在线推荐，用户行为分析等）；二：生成按时间分片的文件，入库到hadoop进行离线计算。

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4：数据存储

???????? 数据存储主要是分拣后的数据源生成的按时间分片的文件， 基于性能的考虑，初始的文件片的数据可能会很粗糙，需要通过一些特定etl工具对数据进行加工生成特定格式（hive数据表）的最终文件，最终文件会定时的（crontab分/小时/天）load到hadoop分布式文件系统，并且数据支持hive的分布式计算任务。

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5：数据分布式计算

???????? 源数据入库到hadoop集群中后（hive表的结构化数据），会有很多离线的计算任务，对源数据进行map-reduce分布式计算（基本都是hive，presto进行的封装）生成可以供前端展示的结果数据，结果数据按时间类型-时间值-数据类型的分区（如： partition (time_type=‘day’,time_value=‘20141021’,query_type=‘user_con’)）进行组织存到hive表中。

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6：数据预加载

???????? 结果数据会被预加载到内存（分布式）中，这样灵活支持不同前端的数据需求。

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7：数据展示

???????? 目前数据展示主要有2中：数据平台web、报表邮件、第三方应用。

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目前基础架构中的问题：

1：统计接口目前已经有所规范，不过细节上的可扩展性还需要推敲。Sdk化还没有做。

2：数据源分拣不够细，分拣的流程还需要明确，分拣节点部署还需要统一理一理，现在集群20个节点都可以拿来做分拣节点。

3：离线文件数据etl入集群的 脚本也需要规范，需要有个统一写法，另外入集群的脚本需要git管理起来，脚本也需要能过复用。

4：集群数据结构的设计在明确一次，主要是源表、结果表。

5：presto、hive等分布式计算，以及数据预加载的一些系统也需要了解下，展示平台web也大概介绍下。大家都多学习些。