面臨的場景

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新的挑戰

Apache HBase(在線查詢) 的特點有：

• 松散表結構(Schema free)
• 隨機查詢、范圍查詢
• 原生海量數據分布式存儲
• 高吞吐、低延遲
• 在線分布式數據庫
• 多版本、增量導入、多維刪除

面臨的新的挑戰：

• 流式及批量入庫
• 復雜分析
• 機器學習、圖計算
• 生態及聯邦分析

選擇Spark的原因 

• 快：通過query的執行優化、Cache等技術，Spark能夠對任意數據量的數據進行快速分析。邏輯回歸場景比Hadoop快100倍
• 一站式：Spark同時支持復雜SQL分析、流式處理、機器學習、圖計算等模型，且一個應用中可組合上面多個模型解決場景問題
• 開發者友好：同時友好支持SQL、Python、Scala、Java、R多種開發者語言
• 優秀的生態：支持與Ka=a、HBase、Cassandra、MongoDB、Redis、MYSQL、SQL Server等配合使用

平臺機構及案例

一站式數據處理平臺架構 

• 數據入庫：借助于Spark Streaming，能夠做流式ETL以及增量入庫到HBase/Phoenix。
• 在線查詢：HBase/Phoenix能夠對外提供高并發的在線查詢
• 離線分析及算法：如果HBase/Phoenix的數據需要做復雜分析及算法分析，可以使用Spark的SQL、機器學習、圖計算等

典型業務場景：爬蟲+搜索引擎 

• 性能：流吞吐 20萬條/秒
• 查詢能力：HBase自動同步到solr對外提供全文檢索的查詢
• 一站式解決方案：Spark服務原生支持通過SQL讀取HBase 數據能力進行ETL，Spark + HBase +Solr一站式數據處理平臺

典型業務場景：大數據風控系統 

• Spark同時支持事中及事后風控
• Spark友好對接HBase、RDS、MongoDB多種在線庫

典型業務場景：構建數據倉庫(推薦、風控)

• 毫秒級識別攔截代充訂單，并發十萬量級
• Spark優秀的計算能力：Spark基于列式存儲Parquet的分析在數據量大的情況下比Greenplum集群有10倍的性能提升
• 一站式解決方案：Spark服務原生支持通過SQL讀取
• HBase SQL(Phoenix)數據能力
• 聚焦業務：全托管的Spark服務保證了作業運行的穩定性，釋放運維人力，同時數據工作臺降低了spark作業管理成本

原理及實踐

Spark API的發展經歷了RDD、DataFrame、DataSet 

Spark Streaming采用的是Micro-Batch方式處理實時數據。 

作業堆積、延遲高、并發不夠?

• 每批次的并發：調大kafka的訂閱的分區、spark.streaming.blockInterval
• 代碼熱點優化：查看堆棧、broadcast、代碼優化

Spark流式處理入庫HBase 

Micro-Batch Processing：100ms延遲ConKnuous Processing：1ms延遲

Spark HBase Connector的一些優化 

代碼托管在：https://github.com/aliyun/aliyun-apsaradb-hbase-demo (包含Spark操作Hbase和Phoenix)

本文整理自來自阿里巴巴的沐遠的分享，由大數據技術與架構進行整理和分享。場景需求和挑戰