大规模日志数据平台架构：问题、挑战与技术选型

"02于俊大规模日志数据平台架构面临的问题与挑战.pdf" 这篇文档主要探讨了在大规模日志数据处理中所遇到的问题、平台架构的演进以及相关技术选型。阿里云栖开发者沙龙合肥专场的分享者于俊在2018年1月19日提出了关于构建高效、稳定、可扩展的日志数据平台的关键问题。 1. 面临的问题与挑战： - TB级数据量：随着业务的增长，日志数据量达到TB级别，这对存储和处理能力提出了高要求。 - 跨语言：不同的业务系统可能使用不同的编程语言，导致日志格式各异，增加了数据整合的难度。 - 高并发：业务系统的高并发特性使得日志产生速率快，需要能快速响应并处理的数据平台。 - 多机房：分布式环境中的多机房部署增加了数据同步的复杂性。 - 数据丢失问题：保证数据完整性，避免在传输和处理过程中出现数据丢失。 - 解耦需求：平台需要具备良好的解耦能力，以适应快速变化的业务需求。 2. 平台架构演进之路： - V1.0系统结构：业务系统直接将日志写入MongoDB，用于统计分析和检索。这种架构简单，但无法应对大规模数据和高并发。 - V2.0系统结构：引入运营平台和信源平台，通过多个收集层代理收集日志，再存储到MongoDB、HDFS和Solr，实现了数据的初步分散和处理。 - V3.0系统结构：进一步优化，加入DataShare、PerformanceTunning、BizSystem等组件，增强了数据处理性能，同时引入消息系统和LogLib来提升整体架构的灵活性和稳定性。 3. 数据通道技术架构： - 出发点：解决数据入口不统一、批量同步不可靠、计算传输不隔离以及日志采集不可见等问题。 - 系统架构：采用包括Kettle、Sqoop、Flume等工具进行数据抽取和同步，确保数据的高效流动。 - 实现原理：通过Flume等实时日志采集工具将日志从业务系统送至汇聚Flume，再写入HDFS，实现实时处理。 4. 常用技术选型： - HDFS：用于海量数据的分布式存储。 - Thrift：提供跨语言的服务调用框架。 - Flume：日志收集工具，用于实时数据流传输。 - Kafka：高吞吐量的分布式消息队列，用于数据缓冲和传输。 - Scribe：Facebook开源的日志收集系统。 - Fluentd：灵活的数据收集工具，支持多种输入和输出插件。 - Chukwa：Hadoop生态系统的一部分，用于大型分布式系统的数据收集。 - Solr：用于全文搜索和数据分析的开源搜索引擎。 这篇文档详细分析了大规模日志数据处理面临的挑战，并给出了从架构设计到技术选型的解决方案，对于理解和构建高可用、高性能的日志数据平台具有很高的参考价值。