解决方案架构
架构简介
支持华为自研的FusionInsight大数据平台以及开源Apache、开源HDP/CDH、星环、苏研大数据平台
支持开源众多大数据组件，包括核心的Hadoop、Hbase、Spark、Hive、Flink、ElasticSearch等
JDK、GCC、LLVM等常用的大数据编译器中间件均支持鲲鹏产业生态
支持鲲鹏指令加速Erasure Code编解码，芯片自带加解密加速器，提供算法与指令优化的KAL机器学习加速库
支持主流的商用、开源操作系统和国产化操作系统
提供基于华为鲲鹏处理器的TaiShan服务器，高速缓存场景支持使用SSD进行加速
整个方案的机器组成如下：
1、大数据计算集群：由1个管理节点和3个计算节点组成，完成大数据计算服务。
2、Ceph存储集群：由3个存储节点组成，完成Ceph存储服务。
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移植 -
部署
- Hadoop
- Hbase
- Hive
- Spark
- Flink
- Kafka
- Zookeeper
- Druid
- Hadoop
- Hbase
- Hive
- Spark
- Flink
- Kafka
- Zookeeper
- Solr
- Storm
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移植
-
部署
-
调优
- Ambari
- Hadoop
- Hbase
- Hive
- Spark
- Kafka
- Atlas
- Accumulo
- Knox
- Livy
- Oozie
- Phoenix
- Pig
- Ranger
- Sqoop
- Storm
- Tez
- Zeppelin
- Zookeeper
- Ambari
- Accumulo
- Atlas&Kafka&solr
- Hbase&Phoenix
- Kafka
- Knox
- Oozie
- Pig
- Ranger
- spark&livy
- Sqoop
- Storm
- Zeppelin
-
移植
-
移植
-
部署
- Redis
- ElasticSearch
- Redis
- 大数据存算分离 部署指南
整个方案的机器组成如下：
1、大数据计算集群：由1个管理节点和3个计算节点组成，完成大数据计算服务。
2、Ceph存储集群：由3个存储节点组成，完成Ceph存储服务。
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典型业务场景
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离线分析
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实时检索
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实时流处理
大数据离线分析场景
通常是指对海量数据进分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过MR或者Spark作业或者SQL作业实现。离线分析系统架构中以HDFS分布式存储软件为数据底座，计算引擎以基于MapReduce的Hive和基于Spark的SparkSQL为主。
大数据实时检索场景
提供可弹性扩展、低时延、高吞吐的高性能计算资源，支持业界主流的实时分析业务平台，结合大带宽、支持多种协议的对象存储服务，提升实时分析业务整体资源利用率。
大数据实时流处理场景
常指对实时数据源进行快速分析，迅速触发下一步动作的场景。实时数据对分析处理速度要求极高，数据处理规模巨大，对CPU和内存要求很高，但是通常数据不落地，对存储量要求不高。实时处理，通常通过Storm、Spark Streaming或者Flink任务实现。数据采集通过分布式消息系统Kafka实时发送到分布式流计算引擎Flink、Storm、Spark Streaming进行数据处理，结果存储Redis为上层业务提供缓存。
