2024年最全数据仓库建设方案详细：数据平台建设_三库数据平台建设方案(1)，作为一个大数据开发程序员你还不会JetPack

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• 分布式存储框架：主要负责针对巨量数据的存储，以分布式存储技术， 支持快速、巨量、多种类型的数据存取。支持从数据源抽取数据到大数 据平台存储，集成多种存储方式，有针对结构化数据、非结构化数据和 半结构化数据的存储。

• 计算框架：主要提供批处理计算、存计算、流式计算框架，由数据处 理管理驱动来分配和调度计算框架，加载数据处理算法，完成数据处理。

• 数据仓库：主要对计算框架完成后的结果进行存储，支持 Hbase、MS SQL Server 等存储，同时将数据以接口的形式开放出去。

• 数据处理算法库：集成通用的数据分析算法、能够插入用户自定义的数 据模型算法，配合以资源管理系统为主的计算存储框架，进行数据处理。

• 资源管理系统，以容器的方式，来为计算框架和存储框架分配资源，并 支持资源调度，弹性伸缩。

• 数据服务总线：主要将基础平台的能力和数据服务接口，以 API 的方式开放出去，形成一个共享的、供应用使用的服务总线。

2.2        FitData特点

• 广泛适应性：支持结构化、半结构化、非结构化数据；支持实时数据。
• 巨量数据：数据处理能力在PB级以上。
• 线性扩展：存储、计算均可增加节点进行线性扩展。
• 统一运维管理：降低安装部署、运营、维护成本。
• 经济性：可运行在普通X86服务器上，硬件成本低。
• 高可靠性：支持容灾容错、备份恢复机制，支持自动告警。支持节点可靠性、数据可靠性。
• 高性能：高效数据处理性能，支持Spark、Storm、R。
• 认证安全：支持Kerberos安全认证、LDAP账户管理控制。
• 数据安全：支持数据加密。
• 负载均衡：支持节点间存储、技术负载均衡。
• 开放性：支持符合Hadoop规的第三方组件或工具。

2.3        FitData主要功能

FitData是基于开源Hadoop开发的企业级大数据产品，提供PB级数据的采集、存储和处理能力，支持数据加载、查询、分析、挖掘等功能。

2.3.1        节点批量自动部署

通过以Web管理，以图形界面的方式实现大数据平台节点批量自动部署，只需添加主机名(或者IP地址)即可实现将节点服务器添加到集群中，截图如下：

图 向集群中添加节点

2.3.2        节点动态管理

通过web管理实现节点的动态添加、删除，当存储空间或者计算资源不足时，支持向集群中添加同等配置的服务器，实现大数据平台在线动态扩容，而不需要停机处理，不影响平台正常运行。

大数据平台以Web图形界面实现Hadoop集群监控，包括大数据平台的硬件资源、软件资源、数据资源的监控，以及整个Hadoop集群的工作负载。主要包括以下几个方面：

2.3.3        服务组件状态监控

通过管理平台可以看到所有目前已安装的服务组件的健康状况。

图 服务组件运行状况

2.3.4        计算资源负载监控

通过管理平台可以实时看到整个平台的资源负载情况，包括集群的CPU、集群磁盘IO、集群网络IO、HDFS IO，如下图所示：

图 计算资源监控

2.3.5        多任务实时监控

通过对集群运行任务的实时监测，并根据任务优先级和耗时不同对任务进行动态调度，减少出现大量任务等待和重要任务无法及时完成的可能，可以使Hadoop集群的运行变得更加高效合理。

2.3.6        磁盘性能监控

对集群机器的硬盘进行监控，如下图所示，详细的展示出磁盘IO的利用率，读写速度，磁盘的等待时间。

图：磁盘性能监控

2.3.7        故障快速定位

大数据平台能够通过对告警信息的分析，快速定位平台部出现故障的节点，对于因故障无法继续提供服务器的节点进行标记，将平台的作业任务自动分配到其他的节点上运行，同时，大数据平台采用分布式体系结构及无单点故障设计，平台任何节点的宕机都不会影响平台的稳定运行和业务的正常使用。待故障节点恢复正常后，再将该节点纳入平台的资源中，将作业任务分配到恢复后的节点上运行。

2.3.8        日常运维监控

大数据综合平台提供完整的日常运维监控的服务能力，针对从上层应用平台到底层基础平台的各个功能模块和组件均提供有监控能力，能够分析系统的运行日志和用户日志，并且能够将监控数据通过文件接口或webservice接口的方式汇总到平台管理运维模块的监控管理界面中进行统一呈现和管理使用。系统能够根据监控到的数据进行分析判断，对异常的数据触发告警，在前台界面提醒，直至出发通知和处理等进一步动作。

平台的监控围涵盖有：

针对服务器的监控如下图所示：

• 接口服务运行监控：提供针对数据源和应用层的监控服务，包括运行状态和流量等信息；

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