亿级大数据实时分析之旅

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1 亿级大数据实时分析之旅 欧阳辰

2 我是谁? >15 年的软件研发老兵 欧阳辰 开发主管 高级开发经理 / 工程师 架构师 / 主管 3 年 10 年! 广告平台, 大数据 公众号 :

3 大数据的故事 : 价值为美 大量, 快速, 多样, 变化等 采样的数据价值明显降低 实时数据的价值为最大 大数据外表光鲜亮丽, 内则无可奈何 大数据的变现之殇 大数据的 8 个小观点

4 小米的大数据技术框架 可视化 JavaScript E-Charts H5/App 算法 机器学习自然语言数据挖掘统计分析 数据分析 MapReduce Spark Strom Hive Impala Druid ES 数据管理 Hue Kerberos Zookeeper 数据存储 HDFS HBASE KUDU Kafka 数据采集 Scribe ETL

5 小米大数据应用 广告营销 点击预估 人群画像 营销 DMP 精准营销 搜索和推荐 互联网金融 精细化运营 防黄牛 图片分析和处理

6 小米大数据实时分析场景案例

7 数据分析的几个步骤 数据可视化 数据收集 JS SDK Server2 Server 数据处理 清洗去噪 反虚假数据 数据建模 模型管理 模型优化 数据分析 数据报告 数据预警 数据洞察 预测型分析 战略分析 热力图 切片聚合 行动建议 智能引擎, 预测模型 诊断型分析 竞品分析, 趋势分析 响应型分析 商业报表

8 大数据分析工具 DRUID Impala Pinot MOLAP Elastic Search MySQL ROLAP Hive kylin Spark SQL 开源方案 商业方案

9 如何选择数据分析工具

10 小米数据统计分析平台 - 架构 运营 洞察 LVS/NGIX FE-WEB Scribe Log Analytics Server Kafka MapReduce Spark Storm Query Server Redis HDFS ES HBase MySQL DRUID

11 一些分析工具的技术和应用 Pinot

12 为什么青睐 HBase? 天 为了 数据 改变 Schema 的时候平滑 扩容 便 成本考虑 Facebook 等公司做出了很好的 范 些重要的 Feature CheckAndPut Increment 原 性 RowKey TTL 单 RegionServer 内的强 致 I/O 我们有三位 HBase Committer!

13 Hbase 在小米的改进

14 HBase 在小米的改进

15 HBase 在小米

16 如何从 MySQL 平滑迁移到 HBASE? 1. 双写 HBase 和 mysql MySQL 2. 迁移历史数据 ( 使 用 老的时间戳 ) APP 3. 双读 HBase 和 mysql, 验证数据 一致性 HBase 4. 灰度返回 HBase 结果

17 实时数据分析之旅 Hadoop/MR 事件流 Hadoop/MR RDBMS Hadoop/MR NoSQL/HBase Kafka Storm RDBMS/NoSQL 分析洞察 Kafka Druid

18 几种开源 MOLAP 分析工具的比较 DRUID Pinot KYLIN 使用场景实时处理分析实时处理分析 OLAP 分析引擎 开发语言 JAVA JAVA JAVA 接口协议 JSON JSON OLAP/JDBC 发布时间 Sponsor MetaMarkets /Yahoo LinkedIn ebay 技术实时聚合实时聚合预处理,Cache

19 DRUID 特点 来自 METAMarkets, 应用在 Yahoo,OneAPM, 小米, 阿里,Baidu 为分析而设计 为 OLAP 而生, 它支持各种 filter aggregator 和查询类型 交互式查询 低延迟数据, 内部查询为毫秒级, 高可用性 集群设计, 去中性化规模的扩大和缩小不会造成数据丢失 可伸缩 现有的 Druid 部署每天处理数十亿事件和 TB 级数据 Druid 被设计成 PB 级别

20 DRUID 存储 创建字典 ID: Justin Bieber 0 Ke$ha 1 存储 :Bitmap Page ->[0,1,2]->[111000] Ke$ha->[3,4,5]->[000111] - 聚合 -Roll-up - 倒排 -Reverted Index -Bitmap 存储 : 压缩

21 DRUID Architecture : *Pinot, PowerDrill, Dremel

22 DRUID 使用场景 : 广告实时统计分析架构图 ( 非计费部分 ) 点击 / 展现 Front Door Kafka DRUID Data Viewer Scribe HDFS Data Replay

23 什么是 Pinot 分布式的实时 OLAP 数据分析平台 用于 LinkedIn 内部,50 个场景,250*3 节点 谁看了我的 Profile 广告创建, 跟踪 内部数据分析 BI 等 功能 SQL -Like 查询, 不支持 JOIN 支持多种数据源 Kafka, Hadoop 自动数据过期等 不支持 UDF( 开发中 )

24 Pinot Components Architecture

25 Apache KYLIN 麒麟 :ebay 开源的分析引擎 分布式分析引擎 提供大部分 SQL 查询 与 BI 工具集成, 例如 Tableau 完整的工具集合 管理界面 任务监控 增量更新

26 结构图

27 Kylin 使用的场景 :Fast Cubing 场景一 : API 请求的分析 : 响应时间, 错误类型等 场景二 : 一些广告返回类型的分析 查询延迟 : 秒级别支持 EXCEL 客户端的多维表

28 Apache KUDU HDFS: 批处理, 大数据高效, 高延时 HDFS: 大吞吐, 低延时 (1ms r/w SSD) HBASE: 小吞吐, 低延时 来源于 Cloudera 场景 : 实时数据分析, 数据报表, 读写数据操作小米应用 : 服务质量监控, 问题排查工具

29 小米 KUDU 的实践 Data Sourc e KAFKA Storm IMPALA 简化 ETL 流程 KUDU 访问性能优良 查询 KUDU 之前的数据流 ETL: 高延时 LOG 无序计算 需要等待完整数据, 才开始计算

30 Elastic Search 实时分布式搜索引擎和分析引擎 全文检索, 结构化搜索和分析 核心引擎为 Lucene, 分布式产品 一些应用 : Netflix: 2000 节点, 多集群 Wiki 百科 : 全文搜索并且高亮 Stack Overflow: 全文索引 GitHub:1300 亿行代码 高盛 : 每天处理 5TB 数据, 分析股票行情 小米的一些应用 : 搜索场景 - 将 LOG 进行索引, 支持文本查询和计数 - 广告分析和查询

31 数据可视化 Meteorite: Saiku Microsoft: Power BI Excel Baidu echart

32 Don t be evil : 用户隐私保护 1890 年, 沃伦和布兰代斯提出隐私权 (The right to Privacy) 2012 年 1 月, 欧盟增加遗忘全力,(Right to be Forgotten) 2006 年 4 月 14 日, 欧盟 General Data Protection Regulation 定义了数据控制者, 处理者和数据主题 (Subject) 保护儿童数据 禁止收集个人特别数据 ( 政治观点, 性取向等 ) 数据可以转移到其他控制者, 可遗忘 设立数据保护官 (Data Protection Officer, DPO) 相关信息 公共信息 手机号, 姓名等 PII 隐私数据 属性标签 兴趣, 泛地域

33 大数据实时分析的小结 没有业务应用的大数据都是耍流氓 技术选型没有想象中那么重要, 实用和精通为妙 维度不够是一个永远的痛, 无尽的伤 向保护你的眼睛一样保护用户的权利和隐私

34 道阻且长, 行则将至 互联居 广告架构, 大数据和观察 致力于中国互联网广告技术的繁荣! 不忘初心, 方得始终

亿级大数据实时分析之旅

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