"本次演讲主要探讨了大数据架构体系的发展以及MPP技术在大规模数据处理中的应用,涵盖了数据研发的痛点、大数据架构的多种形态,包括离线架构、Lambda架构、Kappa架构以及新兴的批流一体架构,并对Lambda和Kappa架构进行了对比。此外,还讨论了MQ(消息队列)及MPP数据库在不同场景下的选择策略。"
在当前的数据时代,数据研发面临着诸多挑战,其中最显著的是需求的多样化导致技术栈繁多,使得人力投入和硬件成本增大。为了应对这些问题,大数据架构体系的发展呈现出多种模式,以适应不断变化的数据处理需求。
首先,离线架构是早期大数据处理的基础,主要处理结构化的数据,通过离线ETL(提取、转换、加载)和离线数仓进行批量计算,最终服务于数据应用。这种架构简单明了,但在实时性方面存在不足。
Lambda架构则试图解决实时性和历史数据处理的问题,它结合了离线处理和实时处理,通过消息队列连接离线ETL和实时采集,形成一个包含离线数仓、实时计算和合并的数据服务流程。然而,Lambda架构需要维护两套系统,资源开销大且开发运维成本较高。
Kappa架构作为Lambda架构的简化版本,仅依赖流处理,减少了资源开销,降低了运维成本,但可能牺牲了一部分吞吐量。它强调数据的重算,适用于对实时性要求高且能接受一定延迟的场景。
随着技术的进步,批流一体架构应运而生,旨在统一处理批处理和流处理,以减少资源浪费和提高效率。这种架构通过MQ接收来自不同业务的实时数据,经过ETL处理后,生成实时明细层和实时汇总层,以满足不同粒度的分析需求。
在MQ及MPP数据库的选型上,选择的关键在于理解不同场景的需求。MQ在数据集成和异步处理中扮演重要角色,帮助协调不同业务间的数据传输。而MPP(大规模并行处理)数据库,如Greenplum、Hive等,擅长处理大规模数据,通过分布式计算提供高性能的查询能力,尤其适合多维分析等复杂的OLAP操作。
大数据架构的选择和优化对于提高数据处理效率和降低成本至关重要,而MPP技术和消息队列的运用是应对大数据挑战的有效工具。随着技术的不断演进,数据架构将继续发展,以更好地服务于企业的数据驱动决策。