广东移动大数据平台开发：混搭技术架构与案例分析

该文档是一份详尽的423页15万字的大数据应用专题开发技术方案，主要关注于智慧城市的背景下，广东移动的具体案例和系统架构。其中，重点关注了以下几个关键知识点： 1. 典型案例分析：文档详细介绍了广东移动大数据关联分析服务项目，该项目展示了如何运用HADOOP+MPP+RDB+流计算的混搭技术架构来处理实时和非实时数据，以及不同类型的数据（如XDR、话单日志等）。这种架构旨在满足广东移动对数据处理和访问的多元化需求。 2. 系统架构体系：系统模块通过收集信令XDR数据、MR数据、PM数据和告警数据，利用算法、规则和关联方式对其进行存储、关联和分析。硬件基础采用统一的x86架构，由中国移动通信集团设计院采购，大唐移动负责搭建Hadoop大数据环境。 3. 大数据分布式模块设计：该模块设计了离线数据获取功能，涉及系统部署、数据合成、计算和数据库存储分析。系统基于Hadoop+Hive+Spark，支持数据仓库的线性扩展，利用HDFS和Hive进行数据存储，Spark提供高效的内存计算能力。 4. 分布式核心域节点拓扑：系统采用“主+从”结构，Zookeeper确保高可用性，当主节点故障时，备份节点能快速接管，避免服务中断。通过冗余备份策略，防止单点故障导致数据丢失。 5. 插件化程序开发：系统采用Apache Felix和OSGi API，允许动态安装、卸载和管理应用程序的不同模块，支持多个版本并行运行，提升了灵活性。 6. 多样化数据采集：文档强调了系统的数据接入能力，支持离线和实时数据的统一接入。Flume和Kafka被用于实时数据采集，并可构建高可用的数据收集流程。 这份技术方案深入剖析了大数据在智慧城市的实际应用，不仅涵盖技术选型和架构设计，还包括具体项目的实施细节和数据处理策略，为读者提供了丰富的实践参考。