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技术管理之巅：如何从零打造高质效互联网技术团队？ [:1703949774]
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9.2.1 大数据平台架构设计
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上一节，我们学习了最接地气的应用架构设计，在学习过程中你已经发现了，里面用到了许多基础架构框架，如服务治理平台、分布式文件存储、大数据平台等。本节我们一起来探讨这些最接地气、最实用的基础架构，首先介绍的是大数据平台的架构设计。
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近年来，大家对大数据的关注度和使用频率越来越高，软件产品中的各类数据都被记录下来，以便更好地研究和分析。在电商企业中，每天系统记录下来的运营数据，达到几百GB增量的规模，为了保证所有数据能集中存储并且可随时访问，越来越多的企业把离线数据体系从商用的Exadata等解决方案，全面转向开放的Hadoop体系当中，以谋求成本与扩展性的平衡。
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有一定技术实力的互联网公司，纷纷搭建自己的大数据平台，如图9-9所示是一个典型的大数据平台的技术架构，下面我们一起来学习。从图9-9可以看到，大数据平台是由数据存储、数据同步分发、监控、离线计算、平台安全、资源申请等部分构成的。
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图9-9 大数据平台技术架构
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数据存储，是整个大数据平台的基础，包含如：HDFS、HBase、Hive、MapReduce、Storm等等。下面，我们对其中的主要框架做些介绍，详细资料大家可以到搜索引擎中获取。
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HDFS，分布式文件系统，Hadoop的核心组成部分。
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MapReduce，分布式数据处理，Hadoop核心之一。
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HBase，一个分布式的，列存储数据库，使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询。
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Zookeeper，一个分布式的，高可用的协调服务。提供分布式锁之类的基本服务，用于构建分布式应用。
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Hive，分布式数据仓库，Hive管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。
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Hama，建立在Hadoop上的分布式并行计算框架，基于Map/Reduce和Bulk Synchronous的实现框架，运行环境需要关联Zookeeper、HBase、HDFS组件。
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Mahout，一个基于MapReduce的机器学习算法库，运行在Hadoop集群上。
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Cassandra，一种混合的非关系型数据库，类似于Google的BigTable。
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以上就是数据存储层中，用到的一些开源数据框架，我们继续看大数据平台的其他组成部分。
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数据同步分发，这个组件对数据同步和分发做统一管理，可实现异步、分布式的数据同步和分发。
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监控，指的是对大数据平台的服务和资源，进行监控和预警，包括数据存储的可用性、性能、系统负载、资源请求的响应时效等。
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离线计算，处理离线计算任务的模块，包括任务容器、任务调度定时器、异常捕获等模块，确保离线计算任务能够在资源容许的情况下，按计划运行。
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平台安全，主要包括对数据访问权限的管理，把数据划分成不同的安全等级进行管理，当访问某些安全级别高的数据时，会触发一个审批流程，经过主管审批后才能访问。
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资源申请，指的是对大数据平台的计算或存储资源发起一个使用请求，这里会记录每一个数据操作访问，以供日后审计。
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技术管理之巅：如何从零打造高质效互联网技术团队？ [:1703949775]
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9.2.2 云平台架构设计
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云平台是个非常宽泛的领域，本节侧重介绍企业私有云平台的架构，大家知道云平台可以分成：IaaS基础设施即服务、PaaS平台即服务、SaaS软件即服务。如图9-10所示，这是一个完整的企业级应用平台，从底层的存储资源、计算资源、网络资源，到中间层的容器服务、缓存服务、健康检查服务等，再到最上层的业务应用、接口应用等，这是用云的架构思想，构建的企业级应用。
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