主流大数据架构全面解析

本篇文章是【数据库、数据业务价值、大数据设计/架构/技术/工程】系列的第三篇。喜欢请关注本号，并点赞收藏。

01 主流大数据架构的演进里程碑和典型案例

1. 传统数据仓库

时间里程碑：

• 1970s-1980s: 关系数据库管理系统（RDBMS）被广泛采用。
• 1990s: 数据仓库概念普及，企业开始大规模部署数据仓库用于决策支持。

特点：

• 基于关系数据库（RDBMS）
• 数据通过ETL（抽取-转换-加载）过程加载到数据仓库中
• 支持结构化数据分析

业务痛点：

• 数据处理能力有限，难以应对大规模数据处理需求
• 对非结构化数据处理能力不足
• 处理速度相对较慢，实时性较差

典型案例：

• IBM Db2: IBM推出的关系数据库管理系统，被广泛应用于企业数据仓库解决方案。
• Oracle Database: Oracle的数据仓库解决方案，以其强大的SQL处理能力和扩展性著称。

2. 数据仓库分层架构（ODS、DWD、DWS、DWT、ADS）

时间里程碑：

• 2000s: 数据仓库架构逐渐分层化，以应对复杂数据处理需求。

主要提出者和著作：

• Bill Inmon的《Building the Data Warehouse》（数据仓库之父）
• Ralph Kimball的《The Data Warehouse Toolkit》（维度建模之父）

分层架构

• ODS（Operational Data Store）: 操作数据存储，存储来自业务系统的原始数据。
• DWD（Data Warehouse Detail）: 明细数据层，对数据进行清洗、转换。
• DWS（Data Warehouse Summary）: 汇总数据层，对数据进行聚合和汇总。
• DWT（Data Warehouse Topic）: 主题数据层，按主题对数据进行划分和存储。
• ADS（Application Data Store）: 应用数据存储，针对具体应用进行数据准备。

特点：

1. 分层结构：数据仓库根据业务场景的一种数据分层，支付复杂业务需求，业务相应更快速，同时兼顾数据处理复杂度。
2. 数据清洗和转换：在数据进入各层之前，需要进行清洗和转换，确保数据的质量和一致性。
3. 历史数据存储：可以存储大量历史数据，支持复杂的历史数据分析。
4. 高性能查询：通过预计算和索引优化，提高查询性能。

业务痛点：

1. 高成本：需要大量资源来处理和存储数据，包括硬件和软件成本。
2. 复杂性：架构设计和维护复杂，需要处理数据流动和转换的逻辑。
3. 延迟：批处理任务可能导致数据更新延迟，不适合实时数据分析。
4. 灵活性不足：数据模型相对固定，难以快速适应新的业务需求。

普及时间：

• 2010年后，大型企业逐渐采用分层数据仓库架构，并结合Hadoop和Spark等大数据处理技术来应对海量数据处理和分析的需求。

典型案例：

• 阿里巴巴：采用分层数据仓库架构来支持其大规模电商业务，进行数据分析和决策支持。
• 京东：使用分层数据仓库架构进行电商数据处理和分析，提升用户体验和运营效率。

3. Hadoop生态系统

时间里程碑：

• 2006: Hadoop 0.1版本发布，由Doug Cutting和Mike Cafarella开发。
• 2008: Hadoop项目成为Apache顶级项目，开始在业界广泛应用。

特点：

• 分布式存储和计算框架（HDFS和MapReduce）
• 支持大规模数据处理
• 适合处理结构化、半结构化和非结构化数据

业务痛点：

• 提高了数据处理的规模和效率
• 支持大规模并行计算
• 但编程模型（MapReduce）较为复杂，实时性不足

典型案例：

• Yahoo!: 大规模采用Hadoop进行数据处理和分析，成为Hadoop的早期推动者。
• Facebook: 使用Hadoop进行数据仓库和数据分析，管理PB级数据。

4. Spark生态系统

时间里程碑：

• 2009: Spark项目在加州大学伯克利分校AMPLab启动。
• 2014: Spark成为Apache顶级项目，获得广泛关注和应用。

特点：

• 内存计算框架，较Hadoop速度更快
• 支持批处理、流处理和交互式查询
• 提供丰富的API（如Spark SQL、MLlib等）

业务痛点：

• 提高了数据处理速度
• 适用于实时数据处理和复杂计算任务
• 编程模型更为简单灵活

典型案例：

• Uber: 使用Spark进行实时数据分析和流处理，优化交通和乘车体验。
• Netflix: 采用Spark进行推荐系统和数据分析，提升用户体验。

5. Lambda架构

时间里程碑：

• 2011: Nathan Marz提出Lambda架构概念，是一种同时处理批处理数据和实时数据的架构。它将数据流分为三个层次：批处理层、速度层和服务层。在其书《Big Data》中详细介绍。

特点：

• 混合批处理和流处理架构
• 将数据处理分为批处理层和速度层
• 适用于需要实时数据处理的业务场景

业务痛点：

• 提高了数据处理的实时性
• 结合批处理和流处理的优点
• 但架构复杂度较高，数据冗余问题

典型案例：

• Twitter: 使用Lambda架构处理实时数据流，分析用户行为和内容分发。
• LinkedIn: 采用Lambda架构进行实时数据处理和分析，优化用户推荐和广告投放。

6. Kappa架构

时间里程碑：

• 2014: Jay Kreps在博客中提出Kappa架构，是一种简化的流处理架构，旨在只使用一个实时数据处理路径来处理所有数据。Kappa架构主要依赖于消息日志系统（如Kafka）和流处理框架（如Kafka Streams、Apache Flink），旨在简化数据处理架构。

特点：

• 仅使用流处理，不区分批处理和流处理
• 简化了数据处理架构

业务痛点：

• 适用于实时数据处理需求
• 简化了架构设计和实现
• 但对历史数据处理支持有限

典型案例：

• LinkedIn: 使用Kappa架构实现实时数据处理和事件流分析，改进用户体验和内容推荐。
• Netflix: 采用Kappa架构进行实时日志处理和监控，提升系统性能和稳定性。

7. 数据湖架构

时间里程碑：

• 2010s: 数据湖概念逐渐兴起，用于存储大规模的结构化和非结构化数据。

特点：

1. 海量数据存储：数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。
2. 灵活的数据接入：支持多种数据源和格式，数据可以以原始格式存储。
3. 快速数据摄取：数据可以快速摄取到数据湖中，提供低延迟的数据存储。
4. 数据探索：数据科学家和分析师可以自由探索和处理数据，适用于高级分析和机器学习。

业务痛点：

1. 数据质量和治理：由于缺乏结构化的数据模型，数据质量和治理可能成为问题。
2. 性能问题：处理和查询大规模非结构化数据时，可能会面临性能挑战。
3. 数据冗余：由于数据以原始格式存储，可能会导致数据冗余和存储浪费。
4. 安全性：确保数据湖中的数据安全性和访问控制可能较为复杂。

典型案例：

• Amazon S3: 用作数据湖的存储解决方案，广泛应用于企业的数据管理。
• Microsoft Azure Data Lake: 提供大规模数据存储和分析服务，支持多种数据类型。

8. 湖仓一体架构

时间里程碑：

• 2020s: 湖仓一体架构概念提出，并迅速在大数据领域得到应用。

特点：

1. 统一的数据存储和管理：将数据湖和数据仓库功能整合在一起，提供统一的数据存储和管理平台。
2. 高性能处理：结合数据湖的扩展性和数据仓库的高性能计算能力，提供高效的数据处理和分析。
3. 简化的数据架构：减少了数据移动和转换的复杂性，简化了数据管道。
4. 支持高级分析：集成BI工具和机器学习框架，支持高级数据分析和建模。

业务痛点：

1. 架构复杂性：尽管简化了数据管道，但湖仓一体架构本身的设计和实施仍然需要专业知识和经验。
2. 技术依赖：依赖于新的技术栈，需要对现有系统进行较大的改造和升级。
3. 数据治理和安全性：统一的数据存储和管理虽然简化了数据治理，但仍需要有效的治理和安全策略。

典型案例：

• Databricks Lakehouse: 结合数据湖和数据仓库的优势，支持大规模数据处理和AI应用。
• Snowflake: 提供湖仓一体解决方案，支持云上大规模数据存储和分析。

02 数仓分层、数据湖、湖仓一体架构对比

03 世界知名IT企业的大数据架构

Google：

• 架构：Google BigQuery、Dremel
• 特点：分布式数据分析服务，支持大规模数据查询和处理

Amazon：

• 架构：Amazon Redshift、AWS Glue、Amazon EMR
• 特点：完全托管的数据仓库服务、数据集成服务和分布式数据处理框架

Microsoft：

• 架构：Azure Synapse Analytics、Azure Data Lake
• 特点：整合数据仓库和大数据分析服务，支持大规模数据存储和分析

IBM：

• 架构：IBM Db2 Big SQL、IBM Cloud Pak for Data
• 特点：企业级大数据分析平台，支持结构化和非结构化数据分析

Cloudera：

• 架构：Cloudera Data Platform（CDP）
• 特点：统一的数据平台，支持多云和混合云环境的大数据处理

Databricks：

• 架构：Databricks Lakehouse
• 特点：结合数据仓库和数据湖的优势，支持大规模数据处理和AI应用

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