大数据漫谈（三） -- 数据技术

本文作者拖雷（陈吉平），袋鼠云CEO ，国内最早一批Oracle ACE Director，前阿里巴巴研究员，先后担任嗨淘、无线事业部、数据事业部资深总监，生活服务事业部总经理，以及阿里云事业群总裁助理。2015年离职后，做了半年独立天使投资人，2015年底创办袋鼠云。

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大数据漫谈（一） -- DT时代

大数据漫谈（二） -- 数据来源

大数据技术，个人认为可以分成两个大的层面，大数据平台技术与大数据应用技术。要使用大数据，你先必须有计算能力，大数据平台技术包括了数据的采集，存储，流转，加工所需要的底层技术，如hadoop生态圈，数加生态圈。数据的应用技术是指对数据进行加工，把数据转化成商业价值的技术，如算法，以及由算法衍生出来的模型，引擎，接口，产品等等。这些数据加工的底层平台，包括平台层的工具，以及平台上运行的算法，也可以沉淀到一个大数据的生态市场中，避免重复的研发，大大的提高大数据的处理效率。

本篇主要介绍大数据平台技术，下一篇我们集中看一下大数据的加工使用，也就是大数据的应用加工技术，再下一篇我们讨论下大数据的生态市场。

大数据首先需要有数据，数据首先要解决采集与存储的问题，数据采集与存储技术，随着数据量的爆发与大数据业务的飞速发展，也是在不停的进化过程中。

在大数据的早期，或者很多企业的发展初期，是只有关系型数据库用来存储核心业务数据，就算数据仓库，也是集中型OLAP关系型数据库。比如很多企业，包括淘宝早期，就用Oracle作为数据仓库来存储数据，当时建立了亚洲最大的Oracle RAC作为数据仓库，按当时的规模来说，可以处理10T以下的数据规模 。

一旦出现独立的数据仓库，就会涉及到ETL，如数据的抽取，数据清洗，数据校验，数据导入甚至数据安全脱敏。如果数据来源仅仅是业务数据库，ETL还不会很复杂，如果数据的来源是多方的，比如日志数据，APP数据，爬虫数据，购买的数据，整合的数据等等，ETL就会变得很复杂，数据清洗与校验的任务就会变得很重要。

这时的ETL必须配合数据标准来实施，如果没有数据标准的ETL，可能会导致数据仓库中的数据都是不准确的，错误的大数据就会导致上层数据应用，数据产品的结果都是错误的。错误的大数据结论，还不如没有大数据。由此可见，数据标准与ETL中的数据清洗，数据校验是非常的重要。

最后，随着数据的来源变多，数据的使用者变多，整个大数据流转就变成了一个非常复杂的网状拓扑结构，每个人都在导入数据，清洗数据，同时每个人也都在使用数据，但是，谁都不相信对方导入，清洗的数据，就会导致重复数据越来越多，数据任务也越来越多，任务的关系越来越复杂。要解决这样的问题，必须引入数据管理，也就是针对大数据的管理。比如元数据标准，公共数据服务层（可信数据层），数据使用信息披露等等。

随着数据量的继续增长，集中式的关系型OLAP数仓已经不能解决企业的问题，这个时候出现了基于MPP的专业级的数据仓库处理软件 ，如GreenPlum。greenplum采用了MPP方式处理数据，可以处理的数据更多，更快，但是本质上还是数据库的技术。Greenplum支持100台机器规模左右，可以处理PB级别数据量。Greenplum产品是基于流行的PostgreSQL之上开发，几乎所有的PostgreSQL客户端工具及PostgreSQL应用都能运行在Greenplum平台上，在Internet上有着丰富的PostgreSQL资源供用户参考。

随着数据量的继续增加，比如阿里每天需要处理100PB以上数据，每天有100万以上的大数据任务。以上的解决方案发现都没有办法来解决了，这个时候，就出现了一些更大的基于M/R分布式的解决方案，如大数据技术生态体系中的Hadoop，Spark和Storm。他们是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。以及阿里云推出的数加，它也包括了大数据计算服务MaxCompute（前ODPS），关系型数据库ADS（类似Impala），以及基于Java的Storm系统JStorm（前Galaxy）。

我们看看大数据技术生态中的不同解决方案，也对比看看阿里云数加的解决方案，接下来有一篇文章我也会单独介绍数加。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop作为一个基础框架，上面也可以承载很多其它东西，比如Hive，不想用程序语言开发MapReduce的人，熟悉SQL的人可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。比如HBase，作为面向列的数据库运行在HDFS之上，HDFS缺乏随即读写操作，HBase正是为此而出现，HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。

Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验室开发，是另外一种重要的分布式计算系统。Spark与Hadoop最大的不同点在于，Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。Spark可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行，但是现在的Spark也在往生态走，希望能够上下游通吃，一套技术栈解决大家多种需求。比如Spark Shark，是为了VS hadoop Hive，Spark Streaming是为了VS Storm。

Storm是Twitter主推的分布式计算系统，它由BackType团队开发，是Apache基金会的孵化项目。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。Storm擅长处理实时流式。比如日志，比如网站购物的点击流，是源源不断、按顺序的、没有终结的，所以通过Kafka等消息队列来了数据后，Storm就一边开始工作。Storm自己不收集数据也不存储数据，随来随处理随输出结果。

其上的模块只是大规模分布式计算底层的通用框架，通常也用计算引擎来描述他们。

除了计算引擎，想要做数据的加工应用，我们还需要一些平台工具，如开发IDE，作业调度系统，数据同步工具，BI模块，数据管理，监控报警等等，他们与计算引擎一起，构成大数据的基础平台。

在这个平台上，我们就可以基于数据做大数据的加工应用，开发数据应用产品了。

比如一个餐厅，为了做中餐，西餐，日料，西班牙菜，它必须食材（数据），配合不同的厨具（大数据底层计算引擎），加上不同的佐料（加工工具）才能做出做出不同类型的菜系；但是为了接待大批量的客人，他必须配备更大的厨房空间，更强的厨具，更多的厨师（分布式）；做的菜到底好吃不好吃，这又得看厨师的水平（大数据加工，应用能力）。

我们先看一下阿里的计算引擎三件套。

阿里云最早先使用Hadoop解决方案，并且成功的把Hadoop单集群规模扩展到5000台规模。2010年起，阿里云开始独立研发了类似Hadoop的分布式计算平台Maxcompute平台（前ODPS），目前单集群规模过万台，并支持多集群联合计算，可以在6个小时内处理完100PB的数据量，相当于一亿部高清电影。

分析型数据库服务ADS（AnalyticDB） ，是一套RT-OLAP(Realtime OLAP，实时 OLAP)系统。在数据存储模型上，采用自由灵活的关系模型存储，可以使用 SQL进行自由灵活的计算分析，无需预先建模；而利用分布式计算技术，ADS可以在处理百亿条甚至更多量级的数据上达到甚至超越MOLAP类系统的处理性能，真正实现百亿数据毫秒级计算。ADS是采用搜索+数据库技术的数据高度预分布类MPP架构，初始成本相对比较高，但是查询速度极快，高并发。而类似的产品Impala，采用Dremel数据结构的低预分布MPP架构，初始化成本相对比较低，并发与响应速度也相当慢一些。

流计算产品（前Galaxy），可以针对大规模流动数据在不断变化运动过程中实时的进行分析 ，是阿里巴巴开源的基于Storm采用Java重写的一套分布式实时流计算框架，也叫JStorm，对比产品是Storm或者是Spark Streaming。最近阿里云会开始公测stream sql，通过sql 的方式来实现实时的流式计算，降低了使用流式计算技术的使用门槛。

除了计算引擎部分，整个阿里大数据技术生态，我在数加的文章中再详细介绍。

未来的大数据底层技术又将会怎么发展呢，个人觉得，会有如下两个要点发展：

1、数据处理云端化与生态化

数据未来一定是互联互通才有价值，目前的私有云大数据解决方案是一个过渡阶段，未来大数据需要的是更大型，更专业的平台。这里才可以实现整个大数据的生态体系（后面的文章会介绍到）。包括了数据本身的交易市场（大数据交易平台），以及加工数据的工具，算法（或基于算法的引擎，接口，产品）的交易市场，类似目前的App Store。

数据生态是一个非常大的市场。

2、云端数仓一体化

未来很多企业将受益于云端数据库/数据仓库一体化的解决方案中，从现在的技术看来，大数据平台越来越具备实时的能力；在线的业务数据库越来越具备分布式计算的能力。当这些能力整合，统一的时候，在线/离线的界限又将变得不再清晰，整个数据技术体系又会回到当初的数据库/数据仓库一体化。

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《大数据漫谈（四） -- 数据应用》

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