大数据用户行为分析与平台演进

"该PPT主要探讨了用户行为大数据分析的平台演进、经验分享以及在不同场景下的问题解决策略，涉及到的技术栈包括Hadoop、Hive、Spark等。" 在大数据用户行为分析领域，面临的主要挑战是海量数据的处理、高效的数据分析以及实时性需求。这份PPT通过分享2015年至2016年的平台发展历程，揭示了如何逐步构建和优化大数据分析系统。 首先，2015年的初步尝试中，采用了CDH集群作为基础，利用Python进行ETL（提取、转换、加载）程序开发，处理会员中心的日志数据。数据经过清洗、过滤和合并后，存储到HIVE数据仓库，再通过HBase进行存储。YARN作为资源调度器，协调整个系统的运算资源。 然而，这一阶段遇到了问题，如没有建立主数据仓库，导致主数据处理和行为数据交叉处理，这使得计算量增大，逻辑复杂，错误排查困难。针对这一情况，提出了优化方案，可能包括重构数据处理流程，减少重复计算，并设计更合理的数据模型。 随着业务的快速成长，2016年引入了Informatica作为主数据仓库，加强了数据治理，同时使用HDP集群，Hive进行数据清洗和过滤，然后将结果输出至HBase，以支持更快速的查询。此外，引入了Spark和Spark Streaming来提升实时处理能力，通过Kafka集群进行消息传递，利用RabbitMQ和Apollo进行任务调度，提高了系统的实时清洗和处理效率。 在CASE-02中，针对Hbase数据载入的挑战，优化方案可能是改进数据导入策略，比如采用批处理和实时流处理相结合的方式，利用Spark Streaming进行实时数据处理，减轻HBase的压力。 最后，CASE-01的HBase数据迁移问题，说明了在大数据环境中数据迁移的复杂性和可能遇到的失败情况，优化可能涉及改进数据备份策略、故障恢复机制以及提高数据迁移的稳定性和效率。 总结起来，这份PPT详细展示了大数据用户行为分析平台从初期构建到后期优化的过程，涉及到的关键技术包括Hadoop生态系统中的Hive、HBase、Spark以及消息队列等，同时也突出了在大数据处理中数据治理、实时计算和故障处理的重要性。