极光推送：构建千亿级实时&离线统计平台

极光推送是一家提供推送服务的公司，其平台处理的数据量达到了千亿级别，服务于40万开发者和100万款应用，覆盖了近百亿设备终端，月活跃用户达到9亿，覆盖率高达90%。随着业务的发展，极光推送面临着数据量巨大带来的挑战，因此构建了一个基于lambda架构的统计平台，该平台涵盖了实时统计、离线统计、数据存储、统计质量设计等多个关键环节。 在lambda架构中，数据处理被分为三个主要部分：数据采集、数据处理和数据服务。数据采集通过REST API和各种工具如Flume进行，将数据流入系统。实时统计部分利用Storm处理实时流数据，快速响应业务需求。离线统计则依赖于Hadoop生态系统中的MapReduce、Spark和Hive等工具，处理批量数据，提供更全面、更详尽的分析报告。数据存储方面，使用了HDFS作为文件存储，HBase作为高吞吐的NoSQL数据库，以及Elasticsearch（ES）和Redis/Pika作为高速缓存，提供不同层次的持久化和访问速度。 统计质量设计是平台的核心组成部分，它确保数据的准确性、一致性和可靠性。这包括数据校验、异常检测、数据清洗等流程，以确保从终端上报到处理再到展示的每个环节都符合高质量标准。监控中心用于监控Kafka集群、Storm集群的状态，确保系统的稳定运行。配置中心和管理界面则为运维人员提供了方便的操作和管理工具。 在任务调度层面，Azkaban等工具用于协调和执行离线统计任务，Kylin提供了快速的OLAP查询能力，使得业务人员能够对大数据进行高效分析。而MySQL作为关系型数据库，处理数据的变更和事务管理，确保数据的一致性。 总结来说，极光推送的千亿级统计平台是一个复杂且完整的生态系统，它有效地解决了大数据处理的挑战，实现了高效的数据采集、实时和离线统计、可靠的数据存储，并通过精细的统计质量设计保障了数据的准确性和完整性。这个平台的构建对于任何需要处理大规模数据的业务都有重要的参考价值。