50億海量數(shù)據(jù)如何高效存儲(chǔ)和分析？

華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB (for Cassandra) 3個(gè)秘訣搞定

當(dāng)下，信息社會(huì)正在從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代走向物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息交互變得更加龐雜、高效和智能。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)來(lái)說(shuō)，既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。因?yàn)椋髽I(yè)不可避免的要面對(duì)數(shù)據(jù)量劇增帶來(lái)的一系列問(wèn)題：如何高效存儲(chǔ)和擴(kuò)容，如何在對(duì)原有業(yè)務(wù)改動(dòng)最小的情況下做到智能化和實(shí)時(shí)分析。

針對(duì)挑戰(zhàn)，華為云GaussDB (for Cassandra)為客戶(hù)提供了強(qiáng)擴(kuò)展、高存儲(chǔ)、高效導(dǎo)入/導(dǎo)出和實(shí)時(shí)分析等一系列能力，并成功服務(wù)了眾多互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)，獲得了客戶(hù)的高度認(rèn)可和支持。本文將以其中一個(gè)客戶(hù)業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)問(wèn)題舉例，聊聊高效存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)分析的3個(gè)秘訣。

海量存儲(chǔ)，PB級(jí)無(wú)感擴(kuò)展

該用戶(hù)在線下本地化部署使用數(shù)據(jù)庫(kù)或者使用其他的存儲(chǔ)為云盤(pán)的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，常常需要在容量達(dá)到閾值時(shí)，提前規(guī)劃和申購(gòu)存儲(chǔ)資源，可能還需要連帶擴(kuò)容不必要的計(jì)算資源。而使用GaussDB (for Cassandra)之后，便再無(wú)此煩惱。GaussDB (for Cassandra)采用存算分離架構(gòu)，可單獨(dú)擴(kuò)展存儲(chǔ)，高效擴(kuò)容，業(yè)務(wù)無(wú)感，最高可擴(kuò)展到PB級(jí)。

此外，客戶(hù)為了做大數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)再寫(xiě)入一份到HDFS中，供MapReduce和Spark分析，同時(shí)需要維護(hù)兩套資源，維護(hù)和資源成本成為了痛點(diǎn)。而客戶(hù)使用GaussDB (for Cassandra)之后，可以?xún)H采用GaussDB (for Cassandra)即可完成數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和對(duì)接大數(shù)據(jù)分析的功能，同時(shí)GaussDB (for Cassandra)提供了更為易用的CQL接口，讓用戶(hù)更加專(zhuān)注功能開(kāi)發(fā)，而不是資源管理。

數(shù)據(jù)變更捕獲和實(shí)時(shí)分析

客戶(hù)的一個(gè)使用場(chǎng)景需要將爬蟲(chóng)或用戶(hù)輸入的數(shù)據(jù)，進(jìn)行在線分析和實(shí)時(shí)推薦業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)中全量數(shù)據(jù)達(dá)到了50億條，但增量數(shù)據(jù)不足5億，分析對(duì)象主要是每日新增數(shù)據(jù)。在這個(gè)場(chǎng)景中，GaussDB (for Cassandra)為客戶(hù)提供了streaming服務(wù)+實(shí)時(shí)分析解決方案，在損失小部分讀寫(xiě)性能的前提下，客戶(hù)端無(wú)需改造即可做到數(shù)據(jù)讀寫(xiě)和實(shí)時(shí)分析并行，解決方案如下圖，該解決方案主要有以下幾個(gè)階段：

1.客戶(hù)業(yè)務(wù)用過(guò)開(kāi)源驅(qū)動(dòng)寫(xiě)入數(shù)據(jù)到GaussDB (for Cassandra)

2.GaussDB (for Cassandra)對(duì)外提供streaming接口，該接口可獲取數(shù)據(jù)變更捕獲

3.客戶(hù)構(gòu)建的流服務(wù)組件讀取streaming接口數(shù)據(jù)寫(xiě)入到指定的Kafka隊(duì)列

4.Kafka隊(duì)列將streaming數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Spark或者Flink中

5.客戶(hù)在Spark中可對(duì)增量數(shù)據(jù)做分析，也可合并之后做全量分析

全量數(shù)據(jù)導(dǎo)出分析

客戶(hù)的另一個(gè)業(yè)務(wù)需要周期性對(duì)全量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，但不想影響在線業(yè)務(wù)，希望在閑時(shí)處理。GaussDB (for Cassandra)提供了全量數(shù)據(jù)導(dǎo)出和分析解決方案，可在業(yè)務(wù)低峰期觸發(fā)任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)出和冷數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)導(dǎo)出速率是開(kāi)源的10+倍，同時(shí)做到對(duì)業(yè)務(wù)讀寫(xiě)基本無(wú)影響。如下為互聯(lián)網(wǎng)客戶(hù)每周定期導(dǎo)出數(shù)據(jù)分析用戶(hù)畫(huà)像的解決方案，該方案有以下幾個(gè)階段：

1.客戶(hù)根據(jù)需求配置ECS規(guī)格，并掛載obsfs并行文件系統(tǒng)

2.客戶(hù)在DLF上配置導(dǎo)出作業(yè)，包括ECS信息，導(dǎo)出參數(shù)和定時(shí)任務(wù)

3.CDM下發(fā)作業(yè)任務(wù)

4.ECS上的導(dǎo)出任務(wù)將GaussDB (for Cassandra)中的指定表指定條件的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到obsfs

5.Spark從obsfs中讀取全量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

通過(guò)這3個(gè)秘訣，華為云GaussDB (for Cassandra)完美解決了難擴(kuò)展、高成本、變更不及時(shí)等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)分析，為互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展提供了更多可能。

審核編輯黃昊宇