有赞大数据实践：从Hive到SparkSQL的迁移与优化

"有赞大数据平台的架构与SparkSQL的迁移实践" 有赞数据平台的架构设计是一个典型的大型企业级大数据处理系统。该平台的核心组件包括数据导入、计算框架和数据平台服务三个层次。 1. 数据导入层：利用DataY（有赞内部开发的工具）进行Mysql到Hive的增量同步，它不仅处理全量数据，还能有效地合并历史数据与增量数据。DataX作为开源工具用于数据同步，而Flume则主要负责日志数据的收集，同时作为Mysqlbinlog到HDFS的同步工具。 2. 计算框架层：涵盖了分布式存储计算和实时计算两个子领域。Hadoop和Hbase作为存储基础，ETL过程主要依赖Hive和Spark。实时计算框架包括JStorm、Spark Streaming和新引入的Flink。此外，Spark和Presto用于交互式查询，实时OLAP系统采用了Druid以提供高效的日志聚合查询。 3. 数据平台层：面向数据开发者，提供了数据开发平台（包括调度、数据传输和数据质量系统）以及数据查询平台（包含ad-hoc查询和元数据查询），确保数据开发和分析的高效进行。 2017年，有赞开始尝试将Hive替换为SparkSQL，主要是因为Hive在处理大规模数据和复杂SQL时表现乏力，而SparkSQL随着技术的发展，展现出更优的性能和架构。SparkSQL在处理速度、资源利用率以及SQL优化方面都有显著提升，尤其是在处理大量业务数据增长的背景下，能更好地满足服务承诺。 在迁移过程中，有赞面临并解决了一系列问题，包括但不限于： - SQL兼容性：确保SparkSQL能够处理Hive中的所有查询逻辑，可能需要对部分SQL进行调整。 - 性能调优：针对特定查询场景进行性能优化，如内存管理、并行度调整等。 - 系统稳定性：在大规模部署中保证SparkSQL作业的稳定运行，防止资源争抢和作业失败。 - 监控和报警：建立完善的监控体系，对异常作业及时报警和恢复。 - 用户培训：帮助开发人员适应新的查询语言和工具。 通过这次迁移，有赞数据平台成功实现了资源效率的提升，提高了作业执行速度，并为未来的大数据处理需求打下了坚实的基础。这一实践经验对于其他考虑从Hive迁移到SparkSQL的企业具有重要的参考价值。