如何开发大数据系统？大数据系统如何搭建

大数据在国内的落地发展，基本上也是十来年了，越来越多的企业都拥有了自身的大数据系统平台，并且越是大企业，拥有的大数据资源也更加丰富，对大数据的重视程度也越高。而要利用好大数据，第一步就是要有属于自己的大数据系统。今天我们就主要来聊聊，如何开发大数据系统？

大数据系统开发，对于企业而言的低成本选择，基本上就是基于开源框架，以Hadoop、Spark为首的大数据技术生态圈，也给出了足够多的技术解决方案，来满足企业基于大数据的各种需求。


如何开发大数据系统？首先就是要进行大数据系统的架构设计，从数据获取到数据处理，数据展现，数据应用，各个环节都有相应的模块。

数据获取：

用户访问我们的产品会产生大量的行为日志，因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。Flume是目前常用的开源选择，主要完成分布式的海量日志采集、聚合和传输。

对于非实时使用的数据，可以通过Flume直接落文件到集群的HDFS上。而对于要实时使用的数据来说，则可以采用Flume+Kafka，数据直接进入消息队列，经过Kafka将数据传递给实时计算引擎进行处理。

业务数据库的数据量相比访问日志来说小很多。对于非实时的数据，一般定时导入到HDFS/Hive中，常用的工具是Sqoop。而对于实时的数据库同步，可以采用Canal作为中间件，处理数据库日志，将其计算后实时同步到大数据平台的数据存储中。

数据存储：

无论上层采用何种的大规模数据计算引擎，底层的数据存储系统基本还是以HDFS为主。在HDFS的基础上，再使用Hive来将数据文件映射为结构化的表结构，以便后续对数据进行类SQL的查询和管理。

数据处理：

数据处理就是我们常说的ETL，这个环节涉及到：计算引擎、调度系统、元数据管理。

对于大规模的非实时数据计算，目前一样采用Hive和spark引擎。

实时计算引擎方面，以storm、spark streaming、Flink为代表。

调度系统上，轻量级的Azkaban受到青睐。

元数据管理，一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和ETL流程中的元数据。

数据应用：

数据应用包括辅助经营分析的一些报表指标，商城上基于用户画像的个性化推送，还有各种数据分析报告等等。这个层面，可视化是非常关键的，有开源的工具，也可以引入商业的BI软件。

关于如何开发大数据系统，大数据系统如何搭建，以上就为大家做了一个简单的介绍了。对于企业而言，建立起自己的大数据系统平台，是实现大数据应用的关键性手段，也需要引入专业的大数据人才来实现。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料，可联系客服获取！