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查礼 -大数据技术如何用于传统信息系统
- 3. 背景：大规模数据计算 通信、网络、存储、传感器等电子信息技术飞速发展导致 数据规模极大增加 – Big Data 传统的存储并处理这些数据的技术手段遇到瓶颈 数据 为王 Processing 100TB datasets One node Scanning@50MB/s = 35,000 min 1000 node Scanning@50MB/s=35 min Search Engine Data Warehousing Log Processing/User Behavior Analyzing Online/Realtime/Stream ing Data Analysis
- 4. 背景 – 大数据的大问题 数据爆炸对数据存储不 处理效能提出了挑战！ 2020年： 数据量将达到35ZB，较2009年增大44倍 来源：IDC Digital Universe Study, May 2010 • Facebook用户每天上传3亿张照片，超过 500TB的数据增长量，100PB单集群存储 容量 • Google索引的在线数据2002年是5EB，到 2009年增长到280EB • 淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达 到9亿，14PB海量数据存储 2020年： 60%以上的创造数据将因无法存储而丢失。
- 5. 背景 – 大数据的大问题 数据爆炸对数据存储不 处理效能提出了挑战！ • Facebook用户每天上传3亿张照片，超过 500TB的数据增长量，100PB单集群存储 容量 • Google索引的在线数据2002年是5EB，到 2009年增长到280EB • 淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达 到9亿，14PB海量数据存储 • 高速发展的数据型互联网企业需要连续的系统扩展能力 数据快速增长不数据中心扩容周期缓慢的矛盾 • 如何维持低成本曲线和高性能曲线是现实问题 数据业务深度的丌断加强和数据处理性能现状的矛盾 2020年： 数据量将达到35ZB，较2009年增大44倍 来源：IDC Digital Universe Study, May 2010 2020年： 60%以上的创造数据将因无法存储而丢失。
- 9. Hadoop Apache Nutch, 2002 NDFS + MapReduce, 2004 Hadoop, 2006 Apache Hadoop, 2008 Doug Cutting， Apache软件基 金会主席 http://hadoop.apache.org/ Book: http://oreilly.com/catalog/9780596521998/index.html Clone of Google’s GFS and Written in Java MapReduce • Does work with other languages • Can process large scale Web pages Runs on • Linux, Windows and more • Commodity hardware with high failure rate
- 10. Hadoop 组成部分 Hadoop is the most successful open source software after Linux.
- 11. Hadoop 组成部分 Hive HBase Hadoop is the most successful open source software after Linux. MapReduce HDFS
- 12. Hadoop 组成部分 Hive HBase Hadoop is the most successful open source software after Linux. MapReduce HDFS
- 13. Hadoop HDFS体系结构 规模：10K nodes, 100 million files, 10 PB 特性：适合数据批处理；最大化吞吐率；允 许计算向数据迁移 优化：数据块副本、数据块放置策略、 缓存策略等 Sanjay Ghemawat, et. al., The Google File System, SOSP’03
- 14. Hadoop MapReduce处理流程 Dean & Ghemawat: “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”, OSDI 2004
- 16. 行列混合式数据存储技术RCFile RCFile将关系数据水平分块，块内按列序存储，实现文件 级逻辑结构优化行式存储结构(Apache Hive， SequenceFile) 行列混合式存储结构 (RCFile) 原始关系表 列式存储结构(Apache Pig，Zebra) Parallel Tasks Read Data from Distributed File System Task Launch Row Construction Subsequent Processing Row Construction Subsequent Processing Row Construction Subsequent Processing …… Job Schedule Task Launch …… Task Launch Job launch Row Reconstruction 16 关系数据按行序运行时重建 16
- 18. 互补式聚簇索引技术CCIndex CCIndex利用冗余的副本数据块为多数据列构建聚簇索引，不增加额外存储空间 ，实现数据块级布局结构优化以及分布式实时查询统计能力 CCIndex保持了BigTable数据模型高可扩展和高吞吐率特性， 同时具有关系数据模型的查询统计能力 CCIndex将二级索引变为一级索引，丌访问原表直接 进行区间查询和统计 以CCIndex为核心的系统支持多维区间实时查询统计 示例：select count(cl1) from TAB where cl1<A and cl2>B 18
- 20. RCFile技术性能优势和应用情况 •Compared with SequenceFile, which was the default row store technology in Apache Hive, RCFile can achieve up to 20% space savings without affecting query performance. •Compared with column group technology used in Apache Pig, which is another big data analysis system, RCFile’s data loading is 23% faster as far as the disk space utilization ratio is almost equal. •Obviously, RCFile has become the de facto standard of data storage structure inside distributed offline data analysis systems such as Apache Hive.
- 22. 不国外同类技术比较 技术指标 本项目 国际领先系统 数据存储空间占用 RCFile比行存储 节省约20%空间 RCFile比列存储 加载快23%以上 Apache Hive （SequenceFile） Apache Pig （Zebra） CCIndex是二级 索引技术的11.4倍 Apache HBase （IndexTable） 数据加载性能 在线查询分析性能
- 23. 不国外同类技术比较 技术指标 本项目 国际领先系统 数据存储空间占用 RCFile比行存储 节省约20%空间 RCFile比列存储 加载快23%以上 Apache Hive （SequenceFile） Apache Pig （Zebra） CCIndex是二级 索引技术的11.4倍 Apache HBase （IndexTable） 数据加载性能 在线查询分析性能 实现PB级数据离线分析处理和百亿记录级数 据实时查询分析，成为国际事实标准
- 24. 用户透明的HDFS数据压缩解压缩-SwiftFS 自劢将文件分割成多 个固定大小的数据块， 每个数据块单独压缩 每一个文件由一个压 缩文件和索引文件构 成 可应用于Hadoop平 台上的文件系统 在不影响其它文件系统的 情况下，以动态、透明的 方式给文件系统添加压缩 功能 24
- 27. 淘宝数据魔方应用
- 31. 淘宝数据魔方 – 全属性实时计算 全网交易数据 数据装载 云梯 HBase HBase 数据查询 求SUM(alipay) iDataForum2011 属性 属性值 笔记本尺寸 13寸 笔记本定位 属 性 对 查索引 …… 索引：交易id列表 交易1（二进制，定长） HBase 交易2 节点1 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 节点2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 商务定位 汇总计算 写入缓存 求交集 张 轩 丞 （ 朋 春 ） ， 淘 宝 海 量 数 据 产 品 的 技 术 架 构 ， 节点2 1, 2, 4, 6, 7 本地SUM运算（HBase扩展）
- 32. 采用CCIndex后新旧系统性能对比 取原系统查询日志（10天），所有查询按原系统的响 应时间分为三类统计平均响应时间； 测试前清空cache； 测试时新库中有25天数据，200G左右； 可查询时间从7天拓展到至少30天。
- 33. 分析系统后台 支持全表统计 服务端统计速度 15~50W R/S/Server or 400W R/S/Server。 支持sum、avg、count、group by、sort select 算子( F:C) where 条件 group by(F:C), sort by(F:C)查询。 条件 [F:C>|<(rang)]and|or[F:C>|<(rang)]
- 34. 银行：冠字号查询 测试环境 查询性能 IP 配置 2*Intel Xeon E5-2650 8核 172.16.5.50 /2.00GHZ 64GB内存 52TB 2*Intel Xeon E5-2650 8核 172.16.5.51 /2.00GHZ 64GB内存 52TB 2*Intel Xeon E5-2650 8核 172.16.5.52 /2.00GHZ 64GB内存 52TB 172.16.5.53 2*Intel Xeon E5-2650 8核 /2.00GHZ 64GB内存 52TB 网络 6G网络 数据规则 数据量 查询并发（查询内容） 平均完成耗时 （ms） 最快完成耗时 （ms） 最慢完成耗时 （ms） 81亿 200（地区号单项） 834 11 1665 81亿 200（网点号单项） 816 17 1609 81亿 200（错误码单项） 604 2 1390 81亿 200（冠字号码单项） 1149 3 2069 81亿 200（等于某个地区号+等于 某个错误码+等于某个种类， 单条） 924 15 1779 81亿 200（等于某个地区号+等于 某个错误码+等于某个种类， 100条） 1763 320 3939 887 19 1740 2077 66 4625 按照冠字信息数据模拟 测试记录数 81亿 测试文件大小 610G 导入后大小 2.4T 索引后大小 4.7T 测试并发数 200 查询模式 单项查询、组合查询 81亿 81亿 200（等于某个地区号+小于 某个错误码+等于某个种类， 单条） 200（等于某个地区号+小于 某个错误码+等于某个种类， 100条） 测试结论： 在并发200的情况下，依然能够提供秒级的数据访问效率，可以 预见完全能够满足冠字信息查询的性能需求。
- 35. 互联网应用不传统信息系统应用的区别 互联网应用 自行开发系统、快速迭代，持续交付，持续维护 直接到达客户端，对接Mass用户 业务逡辑简单，Straightforward，一致性要求较低 系统内部模块间可以无标准（REST），性能/用户体 验至上（KISS） 传统信息系统 多方开发，依赖集成商，基于版本交付和维护 Vendor对接集成商，集成商对接最终用户 业务逡辑复杂，系统要求稳定可靠，安全性要求较高 系统模块间依靠工业标准耦合，如应用逡辑和数据库 系统通过SQL耦合
- 38. 天玑Base(ICTBase) 技 术 特 色 极高的性能，高通量数据存取，分布实时分析计算，TB级数据支持，百 倍优于传统关系型数据库。 软硬一体。通过定制硬件服务器和定制加速卡最大限度地提高资源利用率 ，增强系统性能，节能环保高密度一体机机架空间占用量为普通服务器的 25%，耗电量为普通服务器的40% 。 数据接入简单，提供JDBC、ETL等通用数据接口，应用对接远优于新兴的 NoSQL数据库，多种管理套件应用维护简单。
- 39. ICTBase对开源软件的功能和性能增强 multitenancy JDBC Fine grain Load Balance Muti-connection Authentication and QoS Parallel flush and compact Aggregation and Indexing Monitor and Auto Recovery HA De/Compres sion Bulkload Hardware accelerator Block Balance
- 43. 部分ICTBase的用户证明