实时计算与自助式数据分析：Kudu与Impala的结合应用

"该文档详细介绍了实时计算与自助式数据分析的相关技术，包括日志收集、存储解决方案、计算框架以及数据分析工具。重点讲述了Kudu和Impala在构建实时数据仓库和即席分析引擎中的作用和特性，并提供了机器部署方案。" 在大数据处理领域，实时计算与自助式数据分析正变得越来越重要。日志收集是这一过程的第一步，文档提到了H5日志收集、App日志收集和服务端日志收集，这些都是获取数据的关键环节，用于理解用户行为、系统性能和业务运营状况。 存储方面，文档介绍了三种不同层次的存储解决方案：离线存储如HDFS，近线存储如Kudu，以及在线存储如Hbase。HDFS适合大规模批处理，而Kudu则以高效Scan查询和随机读写能力为特点，适用于实时数据处理。Hbase则作为在线存储，提供高并发的实时读写操作。 在计算层面上，文档提到了SparkJob、Impala和HiveSQL等工具。SparkSQL和Spark Streaming用于离线计算，它们是Spark框架的一部分，能够处理大规模数据集。Spark Structure Streaming是Spark针对流数据处理的更新，提供了更简洁的API。Storm则是一个分布式实时计算系统，适合处理连续的数据流。 自助式数据分析工具如Metabase，使得业务人员无需编程就能创建报表和进行数据分析，极大地提高了工作效率。数据应用部分涉及数据挖掘算法，这通常包括预测模型、分类和聚类算法等，用于发现数据中的模式和洞察。 业务实时监控是通过实时计算平台对关键指标进行监控，确保业务正常运行。BI（商业智能）战略分析则利用数据来驱动决策，帮助公司制定长远规划。在卖家开店和经营分析场景中，这些工具可以提供关键的业务洞察，优化运营策略。 Kudu+Impala组合构成了一个强大的实时数据仓库和即席分析引擎。Kudu的强项在于其随机读写性能和高效的Scan查询，而Impala则是一个快速的SQL查询引擎，能够兼容Hive语法，提供内存Shuffle以加速计算。两者结合，能够实现高性能的数据分析。 在硬件部署上，文档描述了一个由20台物理机组成的Kudu和HDFS混合部署集群，以及一个由300台物理机组成的更大规模集群，用于处理大量数据和提供计算能力。这些机器配置了不同数量的内存、SSD和SATA硬盘，以满足不同工作负载的需求。 该文档深入探讨了实时计算和数据分析的各个环节，从数据收集到存储，再到计算和分析，最后到硬件部署，为读者提供了全面的理解和实践指导。