SHARK:大数据开发平台的架构深度解析与实战应用

大数据开发平台的架构与实践是一份详尽的59页文档，由单既喜在一点资讯撰写，重点关注于大数据开发过程中的关键要素和技术实施。该平台服务于一点资讯这样的大流量媒体公司，每日活跃用户达7000万，拥有《互联网新闻信息许可证》和《广播电视节目制作经营许可证》，强调以用户兴趣为中心，通过人机结合的方式推送“有趣更有用”内容。 文档深入探讨了大数据的生命周期，包括数据的采集（Dump）、实时计算以及数据分析阶段。血缘关系管理和调度系统设计是平台的核心组成部分，确保数据的有效管理和高效调度。其中，Kafka元数据管理用于存储和检索元数据信息，查询引擎则是数据查询和分析的关键组件。数据质量巡检平台监控数据质量，而离线计算支持批处理任务，Phoenix作为存储系统提供高效的数据存储和查询能力。 整体架构包括基础架构平台，如通用计算系统（可能指的是Hadoop集群中的MapReduce、YARN等）、容器计算（如Mesos和Kubernetes），以及专门的实时计算平台（如Storm和Flink）和机器学习平台。Lynx存储平台和多维分析平台则专注于复杂数据的存储和分析。YKafka作为实时计算平台的一部分，支持大规模消息传递。 平台上的大数据生产活动涵盖了调度系统（可能指代的是资源管理和任务调度）、元数据子系统（规范化数据管理）、血缘关系管理（追踪数据来源和变更历史）以及数据质量控制（实时和批量检查数据质量）。此外，数据应用开发和查询引擎（如Hive）对于业务价值的提取至关重要。AzkabanExecutor作为一个执行器，可能用于工作流管理和任务调度。 文档还提到，平台已经实现了高度的自动化和可扩展性，如Azkaban的扩展和改造，处理跨项目和跨集群的依赖关系，通过Mesos和Docker实现高可用性，以及数据库主从复制和作业管理功能。例如，可以进行作业提交、批量或级联Kill操作，并利用Hadoop Kill进行故障处理。 最后，文档列出了项目数量超过1200个，流水线2300个，数据表1500个，数据量达到30PB至42PB，日增量300TB以上，以及大量的YARN作业实例。平台在双机房环境中部署，包括大量Hadoop节点，Mesos+K8s集群，以及实时计算和自研KV存储设备的数量。 这份文档不仅提供了大数据开发平台的具体实现方案，还揭示了在实际运营中遇到的挑战和解决策略，对于理解企业级大数据开发和管理具有很高的参考价值。