迎接海量数据时代：实时与离线分析的架构选择

随着互联网、移动互联网和物联网的飞速发展，我们正处在一个数据爆发的时代，IDC预计2011年全球数据总量达到了惊人的1.8万亿GB，这使得大规模数据分析成为一项迫切且关键的任务。大数据分析主要分为实时数据分析和离线数据分析两大类。 实时数据分析主要应用于对用户体验要求极高的场景，如金融交易、移动网络、物联网和B2C电子商务等。这种分析需要系统能在数秒内处理上亿行数据，以保持流畅服务。为实现高效处理，企业可以选择构建并行处理的传统关系型数据库集群，利用内存计算平台（如EMC的Greenplum、SAP的HANA和Twitter的Storm），或是结合内存和固态硬盘（SDD）技术来提高速度和响应时间。然而，这些解决方案往往需要较高的硬件和软件投入。 离线数据分析则适用于那些对数据反馈时间不那么敏感的应用，例如批量统计分析、机器学习、搜索引擎索引计算和推荐引擎计算等。传统ETL工具在海量数据面前显得力不从心，因此互联网企业倾向于使用高效的日志采集工具，如Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、淘宝的Timetunnel和Hadoop的Chukwa，它们能够实现实时处理每秒数百MB的海量数据采集和传输。 在数据规模的划分上，大数据被分为内存级别、BI级别（商业智能）和海量级别。内存级别指数据量小于集群内存容量，Facebook的Memcached能存储320TB的数据，利用内存数据库如MongoDB可以实现快速查询，特别适合实时分析场景。然而，MongoDB大集群在高并发写入时可能存在稳定性问题，如写堵塞和主从同步故障，尽管如此，它仍展示了巨大的潜力，适用于高速数据分析。 大规模数据分析架构需要针对实时性和数据量的不同需求，选择合适的工具和技术，同时兼顾性能和成本效益。随着技术的进步，如何有效管理和分析海量数据，将成为企业在数字化转型中的一大挑战和机遇。