大视频时代:熊猫直播大数据云迁移与EMR实践
需积分: 0 76 浏览量
更新于2024-06-21
收藏 1.64MB PDF 举报
在《大视频背景下的大数据云上历程》这篇论文中,作者卢圣刚,作为一名大数据技术专家,深入探讨了大数据技术在视频娱乐行业,特别是熊猫直播数据中心的应用与实践。论文首先对大数据进行了概述,强调了大数据的核心概念,包括数据智能、数据序列化(如Sqoop和Flume)以及数据集成和访问的重要性。数据存储方面,提出了一种统一且灵活的架构,支持数据源的分散管理和不同业务场景下的扩展性,例如通过MySQL、MongoDB、Redis和HDFS提供多样化的存储解决方案。
熊猫直播数据中心面临的大视频背景下的大数据挑战主要体现在高吞吐的离线计算需求上,数据量庞大且维度多样,涉及日期、平台、版本和区域等多个维度,每日新增数据量达到几十TB,且需要处理大量的临时查询。为了满足这些需求,数据中心采用了Hadoop生态系统,如HDFS作为分布式存储,YARN进行资源调度,MapReduce/TEZ、Spark等进行计算,以及Hive、Pig等工具进行数据分析。
文章特别提到了为何选择阿里云的EMR(Elastic MapReduce)作为大数据处理平台。EMR的优势在于其半托管模式,能够基于阿里云ECS(弹性计算服务)轻松进行弹性伸缩,使得随着业务增长能够快速添加计算节点。此外,EMR提供了丰富的开源大数据服务选项,如HBase、Kafka、Impala和Flink等,以适应不同业务场景。数据存储成本低是另一个关键因素,EMR支持d1机型的本地盘,降低了存储成本,并通过OSS(对象存储服务)低成本存储冷数据。
论文还介绍了EMR的架构层次,包括Web UI、OpenAPI、ECS Agent Layer等组件,以及与OSS、HBase等其他数据引擎的集成,如Flink、Phoenix、Storm等。整体来看,该研究不仅阐述了大数据在视频娱乐行业的应用,也揭示了如何通过EMR这样的云平台有效地管理、处理和利用海量数据,确保业务的高效运行。
2023-09-11 上传
2023-08-27 上传
2023-09-01 上传
2024-01-11 上传
2023-09-10 上传
2023-09-09 上传
weixin_40191861_zj
- 粉丝: 83
- 资源: 1万+
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手