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大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

1、大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。

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2、至于一家企业什么时候需要大数据平台，这取决于这么几方面：

业务需求：业务需求引导是必须的，不能光为了建平台而建平台，建立平台的最终目的是为了服务业务，让业务发展的更好。企业内大数据平台一般是信息管理部门、IT部门承建并承接一些数据需求，业务部门其实不关心你是不是用大数据平台还是用Oracle数据库计算出来的，那么这怎么评估呢？其实主要还是数据量，比如业务部门是不是偶尔会提“去年全年的XX怎么样？”、“去年全年的销售按照渠道、产品类别几个维度进行细分”、“需要用户行为数据、订单数据结合来做用户画像”、“需要给用户打标签”、“设备传感器的数据都有了，需要做实时的故障预测”等等，在承接各种业务需求的时候，是不是偶尔会出现任务运行很久的情况？会不会出现有些需求根本难以实现，因为计算量太大的问题？这就说明，业务上已经有大数据的诉求了，技术上并没有满足。

说到业务需求，企业内的信息管理部门也要注意，自己不能光承担需求，更重要的是要深入业务，理解业务，本部门对技术了解，如果对业务也多了解一下，就能够利用技术优势做到“想业务部门所未想”，实现比业务部门能提出更好的需求，并且能用大数据技术实现这个需求，这时候，信息管理部门的价值就更突出了，在企业内就再也不是一个承接需求或者背锅的部门了。

数据量与计算量：涉及到数据量的评估，也包括2方面：

现有的情况：现在有多少数据？都存储在哪里？业务部门提的各种指标需求，每天需要多长时间计算完成？每天什么时候完成昨天经营情况的数据更新？

增长的情况：每天、每周、每个月的数据增量有多少？按照这个增速，现有的配置还能满足多长时间的需求？

以上2个方面需要综合评估，现有数据量较多或者增长较快，那就需要做大数据平台的打算了。

先进性：本企业在技术上的布局是否需要一定前瞻性？需要早在数据量不太大的时候就进行技术探索？亦或是未来会上马新项目，新项目会产生大量数据。

公有云与私有云的选择：如果企业对公有云比较接受，其实可以考虑直接数据上公有云，公有云在国内主要就是阿里云、腾讯云、百度云等，其中阿里云的技术最为成熟，此外还有亚马逊的AWS等，但这里说的是搭建自己的大数据平台，就不深入展开了。

3、如何搭建大数据平台

建设一个大数据平台不是一朝一夕能完成的，不是下载安装几个开源组件那么简单。

涉及到：

技术层面：如何进行系统架构设计？集群资源如何评估？需要哪些组件？Hadoop、Spark、Tez、Storm、Flink，这些组件有什么区别？它们之间如何有机的组合起来？

团队层面：现有的技术团队配比如何？有没有人力搭建并且运维这个平台？有没有能力运营好这个平台？

对于非常重视主营业务的传统企业，信息技术部门的团队规模一般比较有限，建设一个大数据平台的成本是很高的，这个成本不仅是经济成本，还包括人才投入的成本、时间消耗的成本等等，如何能快速满足企业的大数据平台需求。这时候就可以考虑直接采购商用的大数据平台。

商用的大数据平台，市场上也有很多可以选择，比如星环、华为，此外还有袋鼠云数栈。

数栈的目标是通过产品化的方式，帮助企业构建数据共享能力中心。数栈不仅仅是一个大数据平台，同时附加各类数据处理工具，包括：

开发套件：一站式大数据开发平台，帮助企业快速完全数据中台搭建

数据质量: 对过程数据和结果数据进行质量校验，帮助企业及时发现数据质量问题

数据地图: 可视化的数据资产中心，帮助企业全盘掌控数据资产情况和数据的来源去向

数据模型: 使企业数据标准化，模型化，帮助企业实现数据管理规范化

数据API: 快速生成数据API、统一管理API服务，帮助企业提高数据开放效率

主要特点有：

1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。

2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，兼容离线实时任务开发。

3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。

4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

有了数栈，企业搭建数据平台就不再是什么问题，核心需求也就会从搭建数据平台转为满足更多的业务诉求，实现真正的企业数据共享能力中心

如何构建一个NewSQL数据库

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。

OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署

采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。

商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。

商业银行数据中心存储架构

与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。

OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署

在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。

数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。

淘宝海量数据产品技术架构

基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。

NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署

行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。

在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。

当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。

集中化BI系统数据存储架构

集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。

结语

当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。

目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。

怎么学习nosql

首先，根据你的需要选定一种NoSQL数据库。因为NoSQL数据库类型比较多，而且不像SQL那样有统一的国际标准。

找到选定的NoSQL数据库的官方网站，下载软件和文档

搭建NoSQL数据库环境

在搭建的环境上完成Demo（一般都有样例）

按照指定的二次开发接口进行应用开发。

云计算一般用什么语言

可以使用的语言有java,c++等 .云技术的开发，并没有发展什么新语言，而是在其他语言的基础上。比如Java语言。与其他技术，最显著的区别，不是在开发上，而是在于架构上，最显著的特点是分布式。

1、Hadoop

Hadoop是一个框架，它是由Java语言来实现的。Hadoop是处理大数据技术. Hadoop可以处理云计算产生大数据，需要区分hadoop并不是云计算。它和云计算密不可分。详细见下面内容。

（1）Hadoop是如何产生的

Hadoop产生是互联网的产物，也是必然。大家都知道，我们上网时需要服务器的。假如世界上只有一台电脑，根本不需要服务器。如果有10台服务器，100台，1000台，上万台，那么我们该如何让大家相互通信，共享知识，所以我们产生了互联网。

互联网产生，全世界都可以通信，知识如此居多，我们像获取更多的知识，想获取新技术，获取新知识，通过什么，国内通过百度，国外也有许多，比如Google。可是百度和谷歌的用户有多少，多了不说，最起码有上亿的用户。并且这些用户每天上百度，上谷歌，又会产生多少数据，查询多少数据。那么他们怎么承受如此多用户。这不是一台电脑、一台服务器能完成的事情。

2、openstack

openstack是搭建云平台技术，可以搭建公有云，私有云，和混合云。

OpenStack是开源的云管理平台，用来统一管理多个虚拟化集群的框架。

openstack目前分为两种

（1）openstack的运维

（2）openstack的二次开发

目前来讲，国内真正对openstack二次开发的很少，这方面的人才也是比较稀缺，网上资料也比较少，淘宝上资料也稀缺，只有很少一部分。建议向高工资的朋友，可以从这方面下点功夫。

3.Cloud Foundry

Cloud Foundry是一个开源的平台即服务产品，它提供给开发者自由度去选择云平台，开发框架和应用服务。Cloud Foundry最初由 VMware 发起，得到了业界广泛的支持，它使得开发者能够更快更容易的开发，测试，部署和扩展应用。Cloud Foundry是一个开源项目，用户可以使用多种私有云发行版，也可以使用公共云服务。

还有nosql即not only sql。

nosql数据库是一种比较低级的数据库，关系型数据库是由nosql数据库发展而来。

什么是关系型数据库，这里不从概念上区别，常用的SqlServer，mysql,oracle都是关系型数据库。关系型数据库顾名思义，数据库关系明确严谨。

而nosql则是一种数据关系不严谨的数据库。一个key和value。

如何快速搭建一个微服务架构

什么是微服务？

微服务(Microservices Architecture)是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。

微服务的概念源于2014年3月Martin Fowler所写的文章“Microservices” martinfowler.com/articles/mi…

单体架构(Monolithic Architecture )

企业级的应用一般都会面临各种各样的业务需求，而常见的方式是把大量功能堆积到同一个单体架构中去。比如：常见的ERP、CRM等系统都以单体架构的方式运行，同时由于提供了大量的业务功能，随着功能的升级，整个研发、发布、定位问题，扩展，升级这样一个“怪物”系统会变得越来越困难。

这种架构模式就是把应用整体打包部署，具体的样式依赖本身应用采用的语言，如果采用java语言，自然你会打包成war包，部署在Tomcat或者Jetty这样的应用服务器上，如果你使用spring boot还可以打包成jar包部署。其他还有Rails和Node.js应用以目录层次的形式打包

上图：单体架构

大部分企业通过SOA来解决上述问题，SOA的思路是把应用中相近的功能聚合到一起，以服务的形式提供出去。因此基于SOA架构的应用可以理解为一批服务的组合。SOA带来的问题是，引入了大量的服务、消息格式定义和规范。

多数情况下，SOA的服务直接相互独立，但是部署在同一个运行环境中（类似于一个Tomcat实例下，运行了很多web应用）。和单体架构类似，随着业务功能的增多SOA的服务会变得越来越复杂，本质上看没有因为使用SOA而变的更好。图1，是一个包含多种服务的在线零售网站，所有的服务部署在一个运行环境中，是一个典型的单体架构。

单体架构的应用一般有以下特点：

微服务架构（Microservices Architecture）

微服务架构的核心思想是，一个应用是由多个小的、相互独立的、微服务组成，这些服务运行在自己的进程中，开发和发布都没有依赖。不同服务通过一些轻量级交互机制来通信，例如 RPC、HTTP 等，服务可独立扩展伸缩，每个服务定义了明确的边界，不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现，由独立的团队来维护。简单的来说，一个系统的不同模块转变成不同的服务！而且服务可以使用不同的技术加以实现！

上图：微服务架构

微服务设计

那我们在微服务中应该怎样设计呢。以下是微服务的设计指南：

微服务消息

在单体架构中，不同功能之间通信通过方法调用，或者跨语言通信。SOA降低了这种语言直接的耦合度，采用基于SOAP协议的web服务。这种web服务的功能和消息体定义都十分复杂，微服务需要更轻量的机制。

同步消息 REST

同步消息就是客户端需要保持等待，直到服务器返回应答。REST是微服务中默认的同步消息方式，它提供了基于HTTP协议和资源API风格的简单消息格式，多数微服务都采用这种方式（每个功能代表了一个资源和对应的操作）

异步消息 – AMQP, STOMP, MQTT

异步消息就是客户端不需要一直等待服务应答，有应到后会得到通知。某些微服务需要用到异步消息，一般采用AMQP, STOMP, MQTT 这三种通讯协议

消息格式 – JSON, XML, Thrift, ProtoBuf, Avro

消息格式是微服务中另外一个很重要的因素。SOA的web服务一般采用文本消息，基于复杂的消息格式（SOAP）和消息定义（xsd）。微服务采用简单的文本协议JSON和XML，基于HTTP的资源API风格。如果需要二进制，通过用到Thrift, ProtoBuf, Avro。

服务约定 – 定义接口 – Swagger, RAML, Thrift IDL

如果把功能实现为服务，并发布，需要定义一套约定。单体架构中，SOA采用WSDL，WSDL过于复杂并且和SOAP紧耦合，不适合微服务。

REST设计的微服务，通常采用Swagger和RAML定义约定。

对于不是基于REST设计的微服务，比如Thrift，通常采用IDL（Interface Definition Languages），比如Thrift IDL。

微服务集成 (服务间通信)

大部分微服务基于RPC、HTTP、JSON这样的标准协议，集成不同标准和格式变的不再重要。另外一个选择是采用轻量级的消息总线或者网关，有路由功能，没有复杂的业务逻辑。下面就介绍几种常见的架构方式。

点对点方式

点对点方式中，服务之间直接用。每个微服务都开放REST API，并且调用其它微服务的接口。

上图：通过点对点方式通信

很明显，在比较简单的微服务应用场景下，这种方式还可行，随着应用复杂度的提升，会变得越来越不可维护。这点有些类似SOA的ESB，尽量不采用点对点的集成方式。

API-网关方式

API网关方式的核心要点是，所有的客户端和消费端都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业务功能个。通常，网关也是提供REST/HTTP的访问API。服务端通过API-GW注册和管理服务。

上图：通过API-网关暴露微服务

所有的业务接口通过API网关暴露，是所有客户端接口的唯一入口。微服务之间的通信也通过API网关。\

采用网关方式有如下优势：

目前，API网关方式应该是微服务架构中应用最广泛的设计模式。

消息代理方式

微服务也可以集成在异步的场景下，通过队列和订阅主题，实现消息的发布和订阅。一个微服务可以是消息的发布者，把消息通过异步的方式发送到队列或者订阅主题下。作为消费者的微服务可以从队列或者主题共获取消息。通过消息中间件把服务之间的直接调用解耦。

上图：异步通信方式

通常异步的生产者/消费者模式，通过AMQP, STOMP, MQTT 等异步消息通讯协议规范。

数据的去中心化

单体架构中，不同功能的服务模块都把数据存储在某个中心数据库中。

每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。单体架构，用一个数据库存储所有数据

微服务方式，多个服务之间的设计相互独立，数据也应该相互独立（比如，某个微服务的数据库结构定义方式改变，可能会中断其它服务）。因此，每个微服务都应该有自己的数据库。

每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。每个微服务有自己私有的数据库，其它微服务不能直接访问。

数据去中心话的核心要点：

数据的去中心化，进一步降低了微服务之间的耦合度，不同服务可以采用不同的数据库技术（SQL、NoSQL等）。在复杂的业务场景下，如果包含多个微服务，通常在客户端或者中间层（网关）处理。

微服务架构的优点：

微服务架构的缺点：

微服务的一些想法在实践上是好的，但当整体实现时也会呈现出其复杂性。

关于微服务架构的取舍

如何快速搭建HBase分布式NoSQL数据库

像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和

Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制，所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成，要么全部不会完成，不会发生只完成一系列中一两个

写操作;因为数据库不提供这种事务机制支持，开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制，比较复杂和测试。

这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点，一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器，这样的事务就变成分布式事务，在分

布式事务中实现原子性需要彼此协调，而协调是耗费时间的，每台机器在一个大事务过程中必须依次确认，这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操

作失败。

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