美图大数据平台架构实践

美图大数据平台的架构主要分为数据采集、数据存储、数据计算和数据展示四个部分。

数据采集方面，美图采用了Flume和Kafka进行数据采集。Flume主要用于日志和数据文件的采集，Kafka则用于消息队列的传递，两者相结合可以实现数据的高效采集。

数据存储方面，美图大数据平台采用了Hadoop生态系统中的HDFS和HBase进行数据存储。HDFS用于存储大量的文件，而HBase则是用于实时的读写操作，支持高并发的访问。

数据计算方面，美图采用了Hadoop的MapReduce和Spark进行数据计算。MapReduce主要用于离线批处理，而Spark则适合于实时计算和机器学习等场景。

数据展示方面，美图使用了Elasticsearch和Kibana进行数据的可视化展示。Elasticsearch用于数据的检索和存储，而Kibana则是用于数据的可视化展示和分析。

除此之外，美图还采用了Zookeeper作为分布式协调服务，以及使用了自研的数据治理平台和数据质量监控系统，保证数据的安全和可靠性。