大云大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用

“大云”大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用中國移動通信研究院

郭磊濤2013年11月電信運營商具有更多的數(shù)據(jù)移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商電信運營商SNS博客電商視頻圖片音樂簽到問答點評優(yōu)惠券專業(yè)SNS微博消息論壇2G、3G、4G、WIFI除了像移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商那樣關(guān)注“結(jié)果”，電信運營商還需要關(guān)注“過程”！新聞地圖典型的應(yīng)用場景之一：大數(shù)據(jù)批處理系統(tǒng)目標：針對海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的ETL操作。從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進行清洗、轉(zhuǎn)換、去重、缺值補充等操作。通常采用MapReduce等并行計算技術(shù)。技術(shù)要求舉例：針對海量數(shù)據(jù)實時離線批處理運算（ETL），通常時間要求較為寬松，如幾個小時級別。數(shù)據(jù)ETL運算種類多，靈活性強，通常具有很強的定制化特征數(shù)據(jù)通常需要導出到數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，提供報表能力需要靈活的調(diào)度的系統(tǒng)，便于系統(tǒng)需要和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)混合部署，提高資源利用水平例圖：分時段匯總的業(yè)務(wù)場景典型的應(yīng)用場景之二：大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)目標：針對海量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的精確定位、區(qū)段掃描等條件查詢操作，用于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、帳詳單查詢、故障定位、搜索引擎等業(yè)務(wù)場景。采集預(yù)處理計算1計算2融合處理大數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)庫原始數(shù)據(jù)消息營業(yè)廳系統(tǒng)營業(yè)廳1營業(yè)廳2營業(yè)廳3營業(yè)廳4例圖：帳詳單查詢系統(tǒng)技術(shù)要求舉例：針對海量數(shù)據(jù)實施交互式查詢，返回時間在1秒鐘左右。針對海量大數(shù)據(jù)規(guī)模實施查詢，數(shù)據(jù)規(guī)?？梢赃_到100TB-10PB規(guī)模。數(shù)據(jù)插入通常采用批處理方式，而查詢通常帶有條件，通常返回結(jié)果數(shù)較少系統(tǒng)具備較高的并發(fā)性，支持大量用戶同時查詢，依然可以在給定時間出口返回結(jié)果數(shù)據(jù)具有很高的可靠性和可用性要求典型的應(yīng)用場景之三：大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)目標：針對海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的進行深度挖掘。通常需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計模型、訓練集并選擇算法（分類、聚類、關(guān)聯(lián)、非結(jié)構(gòu)化）。通常會使用各種分布式數(shù)據(jù)挖掘工具和算法人群1其它人群例圖：客戶分類識別應(yīng)用技術(shù)要求舉例：針對海量數(shù)據(jù)實施全量數(shù)據(jù)挖掘，規(guī)模達到10TB-PB規(guī)模。處理時間沒有嚴格要求，通常達到幾個小時，甚至更長時間需要支持各種并行計算模式，如MapReduce、BSP等數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需要較好的用戶界面，用戶通常具備業(yè)務(wù)知識，但是未必具備開發(fā)經(jīng)驗系統(tǒng)可以和其他系統(tǒng)混合部署數(shù)據(jù)具有一定的可靠性和可用性要求中國移動“大云”

云計算平臺IT基礎(chǔ)資源對象存儲BC-oNest數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)HugeTable系統(tǒng)監(jiān)控和管理CloudMaster平臺安全管理CloudSecurity并行數(shù)據(jù)挖掘工具集BC-PDM文件中間件BC-NAS并行數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換BC-ETLEMailIDC服務(wù)…經(jīng)分KPI集中運算結(jié)算系統(tǒng)云計算資源池系統(tǒng)搜索引擎BC-SE經(jīng)分系統(tǒng)ETL/DM信令系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用彈性計算BC-EC彈性塊存儲BC-Blockstore商務(wù)智能平臺數(shù)據(jù)管理/分析類計算/存儲資源池BC-Hadoop數(shù)據(jù)存儲和分析平臺IaaS產(chǎn)品PaaS產(chǎn)品“大云”產(chǎn)品K-V數(shù)據(jù)庫BC-kvDB消息隊列BC-Queue實時交易類分布式內(nèi)存引擎

BC-DME分布式SQL數(shù)據(jù)庫BC-RDBBC-BSP數(shù)據(jù)并行框架能力開放平臺其他平臺中間件數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)HugeTable并行數(shù)據(jù)挖掘工具集BC-PDMBC-Hadoop數(shù)據(jù)存儲和分析平臺K-V數(shù)據(jù)庫BC-kvDB分布式SQL數(shù)據(jù)庫BC-RDBBC-BSP數(shù)據(jù)并行框架BC-Hadoop：對開源Hadoop/HBase進行擴展和增強，為大云其他組件提供基本的存儲計算能力。基于Hadoop1.0的NameNode/JobTrackerHA，HBaseCoprocessor優(yōu)化，管理工具整合等Hadoop數(shù)據(jù)存儲與分析RS級別結(jié)果匯聚線程池管理ZookeeperJobTracker(VirtualIP)JT-0001JT-0002JT-0003基于Ambari的Hadoop監(jiān)控管理工具ApacheAmbari是對Hadoop進行部署、監(jiān)控和管理的開源項目Puppet部署hadoop服務(wù)Ganglia收集hadoop服務(wù)數(shù)據(jù)與生成圖表Nagios監(jiān)控集群服務(wù)狀態(tài)并報警基于Ambari的Hadoop監(jiān)控管理工具TODO:啟用MRv1JT/HMasterHA刪除節(jié)點節(jié)點異構(gòu)配置(Ambari-3531)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)（HugeTable）基于Hadoop的海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，利用低成本硬件提供高性能的數(shù)據(jù)加載、索引查詢和并行分析能力，對外提供易于應(yīng)用集成的數(shù)據(jù)訪問接口大容量：支持PB級別的數(shù)據(jù)存儲能力低成本：基于PC架構(gòu)，不需要外接集中存儲設(shè)備高性能：秒級別索引查詢、數(shù)據(jù)并行掃描可靠性：數(shù)據(jù)冗余備份永不丟失可定制：根據(jù)應(yīng)用需求選擇索引類型及存儲引擎接口豐富：提供標準的JDBC/ODBC/SQL接口；提串行Scan接口和分布式MapReduce接口外圍工具：支持數(shù)據(jù)、性能、故障、配置、日志管理功能；支持外部數(shù)據(jù)并行加載；支持數(shù)據(jù)快速備份、恢復(fù)單條查詢等(少量數(shù)據(jù))實時性要求高的分析查詢SQL(數(shù)據(jù)量滿足impala內(nèi)存限制條件)

復(fù)雜SQL語句或者掃描大表全表（大規(guī)模數(shù)據(jù)聚合查詢等占用空間超過了impala內(nèi)存能力）圖計算平臺（BC-BSP）BC-BSP：針對社交網(wǎng)絡(luò)分析、用戶精準營銷、搜索引擎PageRank計算等圖計算領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘需求而研發(fā)的并行計算框架，針對迭代計算，計算效率優(yōu)于MapReduce框架/cmri/并行數(shù)據(jù)挖掘工具集（BC-PDM）任務(wù)任務(wù)分解…M1M2MiR1Rj子任務(wù)block1數(shù)據(jù)分割block1block1block2block2block2block3block3block3M1M2MiR1R2…R2…RjBC-BSPHugeTableMapReduce并行數(shù)據(jù)挖掘各種海量數(shù)據(jù)處理、挖掘應(yīng)用數(shù)據(jù)交換并行數(shù)據(jù)探索WebGUI/工作流引擎SQL腳本CLI命令行應(yīng)用用戶權(quán)限管理數(shù)據(jù)交換：支持與RDB直接交換數(shù)據(jù)、支持CSV格式數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)ETL：支持數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等7大類45種ETL數(shù)據(jù)探索：支持數(shù)據(jù)統(tǒng)計、變量分析、分布特征探索等數(shù)據(jù)挖掘算法：支持分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等3大類共15種算法社交網(wǎng)絡(luò)分析：支持網(wǎng)絡(luò)特征分析、社團發(fā)現(xiàn)和演化、社團展示等支持SaaS服務(wù)模式：Web瀏覽器使用，并可支持應(yīng)用共享支持豐富的用戶UI：

支持Web圖形化方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析邏輯，支持SQL腳本方式，支持CLI命令行方式支持二次開發(fā)：JavaAPI、WebServiceBC-PDM：支持SaaS模式的海量數(shù)據(jù)并行處理、分析與挖掘系統(tǒng)。適用于經(jīng)營決策、用戶行為分析、精準營銷、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、移動互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的智能數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用主要特點并行數(shù)據(jù)ETL社交網(wǎng)絡(luò)分析廣域網(wǎng)K-V數(shù)據(jù)庫（BC-KVDB）BC-KVDB：根據(jù)訂購關(guān)系存儲、用戶個人信息存儲等應(yīng)用需求和相關(guān)規(guī)范，增強系統(tǒng)操作維護功能、優(yōu)化性能并提高系統(tǒng)可靠性。提供一個高并發(fā)、高可擴展的鍵值對存儲系統(tǒng)。數(shù)據(jù)連續(xù)范圍分區(qū)，類似HBase不依賴DFS，數(shù)據(jù)直接讀寫本地多個磁盤QueryCache&BlockCache通過Region數(shù)據(jù)的多副本，保證數(shù)據(jù)的高可靠實現(xiàn)多個主節(jié)點的互備元數(shù)據(jù)與用戶數(shù)據(jù)隔離存儲實現(xiàn)用戶認證和授權(quán)SQL數(shù)據(jù)庫（BC-RDB）BC-RDB是基于MySQL的分布式數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)由多個安全組（safegroup）和一個分布式事務(wù)管理器組成。采用“兩階段提交協(xié)議即2PC”來實現(xiàn)分布式事務(wù)“大云”應(yīng)用案例之一：大數(shù)據(jù)ETL業(yè)務(wù)流程現(xiàn)網(wǎng)時間（min）云ETL時間（min）加速比例時間減少絕對值（小時）1465011534.0358.32270015711.7218.88210012931.6213.49180011501.5610.810150012251.224.6114903251.512.8現(xiàn)網(wǎng)3.2天，減少為0.8天節(jié)約近2.5天現(xiàn)網(wǎng)90分鐘減少為10分鐘僅為1/10現(xiàn)網(wǎng)時間（min）云ETL時間（min）MR時間云ETL腳本加速比例時間減少絕對值（小時）流程39010無9.001.3流程413059403.251.5流程56014無4.280.8流程68025無2.500.9流程713047無2.761.9滾詳單類出月表類帳詳單系統(tǒng)存儲數(shù)量急劇膨脹，傳統(tǒng)架構(gòu)難以滿足當前業(yè)務(wù)運營要求，系統(tǒng)面臨擴容難題“大云”應(yīng)用案例之二：大數(shù)據(jù)查詢業(yè)務(wù)采集預(yù)處理計算1計算2融合處理HugeTable表2HugeTable表1原始數(shù)據(jù)消息營業(yè)廳系統(tǒng)營業(yè)廳1營業(yè)廳2營業(yè)廳3營業(yè)廳4某地市應(yīng)用，每個月帳詳單總體數(shù)據(jù)量10TB話單通過HTLoad工具批量加載帳詳單查詢通過SQL或Native

API接口進行復(fù)雜分析則通過MR接口進行HugeTable支持數(shù)據(jù)按照Joinkey預(yù)先進行數(shù)據(jù)劃分，減少join過程中數(shù)據(jù)在節(jié)點間的拷貝應(yīng)用效果：加載：支持數(shù)據(jù)并行加載，數(shù)據(jù)加載保證完整性和可靠性；查