大数据平台搭建需要具备哪些功能
admin
2023-10-04 03:20:47
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  随着互联网的不断发展,越来越多的企业都在引入大数据技术,而本文我们就通过案例分析来简单了解一下,大数据平台搭建需要具备哪些功能。

  1、智能统一查询平台

  大多数数据查询都是由需求驱动,一个需求开发一个或者几个接口,编写接口文档,开放给业务方调用,这种模式在大数据体系下存在很多问题:

  这种架构简单,但接口粒度很粗,灵活性不高,扩展性差,复用率低.随着业务需求的增加,接口的数量大幅增加,维护成本高企。

  同时,开发效率不高,这对于海量的数据体系显然会造成大量重复开发,难以做到数据和逻辑复用,严重降低业务适用方体验。

  如果没有统一的查询平台直接将Hbase等库暴露给业务,后续的数据权限运维管理也会比较难,接入大数据组件对于业务适用方同样很痛苦,稍有不慎就会出现各种问题。

  2、数仓建模规范体系

  随着业务复杂度和数据规模上升,混乱的数据调用和拷贝,重复建设带来的资源浪费,数据指标定义不同而带来的歧义、数据使用门槛越来越高。以笔者见证实际业务埋点和数仓使用为例,同一个商品名称有些表字段是good_id,有些叫spu_id,还有很多其他命名,对于想利用这些数据人会造成极大困扰。因此没有一套完整的大数据建模体系,会给数据治理带来极大困难,具体表现在下面几个方面:

  数据标准不一致,即使是同样的命名,但定义口径却不一致。例如,仅uv这样一个指标,就有十几种定义。带来的问题是:都是uv,我要用哪个?都是uv,为什么数据却不一样?

  造成巨大研发成本,每个工程师都需要从头到尾了解研发流程的每个细节,对同样的“坑”每个人都会重新踩一遍,对研发人员的时间和精力成本造成浪费。这也是目标笔者遇到的困扰,想去实际开发提取数据太难。

  没有统一的规范标准管理,造成了重复计算等资源浪费。而数据表的层次、粒度不清晰,也使得重复存储严重。

  3、一键集成平台

  很简单的就能将各种各式数据一键采集到数据平台,通过数据传输平台将数据无缝衔接到ETL平台。ETL通过和元数据平台打通,规范Schema定义,然后将数据转换、分流流入到实时与离线计算平台,后续任何针对该数据离线和实时处理,只需要申请元数据表权限就可以开发任务完成计算。数据采集支持多种各式数据来源,例如binlog、日志采集、前端埋点、kafka消息队列等

  4、数据开发IDE-高效的端到端工具

  高效的数据开发一站式解决工具,通过IDE可以完成实时计算与离线计算任务开发,将上述平台全部打通提供一站式解决方案。数据开发IDE提供数据集成、数据开发、数据管理、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,通过数据IDE完成对数据进行传输、转换和集成等操作。从不同的数据存储引入数据,并进行转化和开发,后将处理好的数据同步至其他数据系统。通过高效率的大数据开发IDE,基本上让大数据工程师可以屏蔽掉各种痛点,将上述多种平台能力结合起来,让大数据开发可以向写SQL一样简单。

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