海尔实时计算平台：技术选型与日志收集实践

“海尔实时计算平台技术选型与实践，涵盖了大数据平台、实时计算以及日志收集方案，涉及的开源技术包括Spark、Storm、Flume等。” 海尔的实时计算平台是其大数据架构的重要组成部分，旨在处理海量实时数据，提供快速响应和高效的数据分析能力。平台的构建基于一个全面的框架，包括存储服务、实时数据采集框架、实时计算框架、离线计算框架以及数据可视化框架。这一框架旨在支持各种数据产品，如数据产品1、2到N，满足不同业务场景的需求。 在实时计算平台的开源技术选型上，海尔考虑了多个组件。Flume作为日志收集的可选技术之一，其特点是能够从不同的数据源收集数据，并将其发送到目标位置，如Hadoop的HDFS或实时计算引擎。Flume由Source、Channel和Sink三部分组成，其中Source负责接收数据，Channel暂存数据，而Sink则将数据传出。为了监控Flume的性能，可以利用Ganglia来跟踪Source、Channel和Sink的事件处理情况。 除了Flume，还有其他日志收集选项，例如Fluentd和Logstash，它们同样具备低延迟和高完整性的特性。然而，对于那些不能修改业务系统的实时数据采集需求，海尔考虑了Change Data Capture (CDC)技术。CDC用于捕获数据库中的数据变化，如Oracle的OGG（GoldenGate）和MySQL的Canal，以及PostgreSQL的CDC解决方案。 在实时计算框架方面，海尔选择了如Spark、Storm、JStorm、Samza、Heron等工具，这些框架都能处理高吞吐量的流数据，实现低延迟的计算。Spark以其高效的批处理和交互式查询能力而知名，同时支持实时计算；Storm则以其容错性和实时处理能力受到青睐；而Heron作为Storm的继任者，旨在提高资源利用率和管理复杂性。 此外，数据可视化是大数据平台不可或缺的一部分，海尔可能采用了如Zeppelin、Saiku、Caravel和CBoard等工具，以便将复杂的数据转化为直观易懂的图表，供决策者参考。 总结来说，海尔的实时计算平台是一个综合性的大数据解决方案，涵盖了数据的采集、计算和展示等多个环节，通过选择和优化各种开源技术，以实现高效、实时的数据处理能力，服务于公司的各个业务领域，如物流、跨境电商和健康水站等。