前言

本章主要讲述华为云大数据解决方案，云上大数据处理与分析方法。介绍了华为云EI主流大数据服务，如MRS服务、DWS服务和CSS服务。由此引出两种常见的大数据解决方案，离线处理和实时流处理，并对它们的架构优势、实现原理、应用分析与案例场景进行讲解。最后对DAYU数据运营平台进行了介绍。

目标

学完本课程后，您将能够:

• 描述主流华为云EI服务
• 区分离线处理和实时流处理的方案架构和应用场景
• 了解DAYU数据运营平台的功能

目录

1．大数据技术发展趋势

2.华为云大数据服务

3.华为云大数据解决方案

4. DAYU数据运营平台

一、大数据技术发展趋势

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达、信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便。大数据就是这个高科技时代的产物。大数据到底有多大？一组为互联网上一天的数据告诉我们，一天之中互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD，发出的邮件有2940亿封之多，相当于美国两年的纸质信件数量。发出的社区帖子达两百万个，相当于时代杂志770年的文字量。卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万。截止到2012年，数据量已经从TB级别越升到PB、EB乃至ZB级别。国际数据公司IDC的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.94ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数据量更是高达1.8ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是五EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有百分之九十是过去两年产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。每一天全世界会上传超过五亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而即使是人们每天创造的全部信息，包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

现在全球大数据共有六个发展趋势，大数据战略化趋势显著，数据开放、共享成为核心重点项目带动、创新发展、应用驱动、数据价值挖掘、数据安全防护日益加强，大数据生态体系不断完善。

什么是大数据

那么到底什么是大数据呢？最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡城数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据现在是一个很热门的词汇，因为随着信息化和智能化的发展，人们的一言一行可以更容易地通过电子设备形成一条条数据进行记录和收集。比较常见的是我们使用的手机、手环等终端设备，数据本身没有特别的作用，但是能从数据里面发现信息，总结规律，那么这些数据就非常有价值了。

举个简单的例子，我们常用的购物软件、新闻客户端会收集我们的浏览数据，然后对这些数据进行分析，下次就会将我们感兴趣的内容推送过来。我们可能会越来越喜欢这款产品，就像淘宝里的猜你喜欢。由于智能终端的普及越来越多的人可以使用到这些产品，这时候收集到的数据和种类也越来越多。传统的系统对这些庞大的数据力不从心，解决大数据问题的技术也就应运而生了。大数据的挑战也可以用4V来解释，数据量越来越大、数据种类越来越多、数据产生的速度越来越快、数据价值密度低。

那我们的数据拿过来就可以使用了吗？答案当然是不可以的，我们要经过如下八个步骤才可以将数据从收集到应用。数据在获取、预处理、存储、分析等各个环节都有相关的模型，最重要的是两个模型，数据组织模型和数据分析模型。正是因为传统的数据分析技术有一定的劣势，我们才会选择改变。

那么传统的数据分析技术有哪些缺点呢？首先就是受限的数据格式与操作。数据仓库是一对具备良好结构定义的数据，进行统计查询，针对半结构、非结构数据的操作支持不好。其次是容量与性能不足，基于share everything架构的数据仓库受限于共享存储系统的IO瓶颈、扩展性与吞吐量不足。接下来是成本高昂，成熟的商业数据仓库价格昂贵，type data单节点3TB数据150人民币。最后是挖掘分析效率低下，使用专业挖掘工具将数据从仓库中导出后分析，大数据场景下无法实施。

大数据平台架构发展趋势

我们的大数据平台架构发展分为三个阶段，首先是我们单一架构的传统数据仓库，它面临一些挑战：

一、计算与存储分离，IO成为瓶颈，缺乏线性扩展能力；

二、实时性不够；

三、数据处理的表达能力弱；

四、迭代计算模型无法支持复杂计算；

五、不支持非结构化数据存储。

接下来出现了分离架构，它的并行批量处理，Nosql解决了大和杂的问题。MPP数据仓库解决了大和快的问题，流处理引擎解决了快和杂的问题。最后融合架构诞生了，能够解决我们所遇到的挑战。它的特点是统一持久层。数据减少移动、统一管理，实现资源共享和管理自动化。同一数据可同时进行流处理、批处理以及查询多种计算模型。

华为云EI的发展历程

在了解了大数据平台架构的发展以后，我们来看看华为在EI方面，尤其是大数据领域的发展历程。在2002年的时候，华为就开始以传统BI技术为起点来进行大数据研究，2011年融入了AI能力，推出了电信大数据方案。二零一五年时拥有核心项目PMC，推出了企业大数据平台，至2017年推出了EI云服务。

在进入云计算时代之后，华为云在EI大数据领域全面发力，在各个层面上推出了众多的大数据服务。在统一存储层，华为有OBS、HDFS服务，在数据湖计算层，华为有MRS、DWS等服务，并且有待于数据运营平台。在使用以上华为云服务的基础上，大数据国内竞争力第一、架构开放，可以平滑迁移cloudera、AWS等友商大数据服务。数据仓库性能业界领先，数据库分析和BI场景可平滑搬迁，oracle、GP、TeraAata一站式敏捷大数据开发治理、数据中台、行业模板、算子，加快数据变现，云上大数据加鲲鹏，性价比提升百分之三十以上。

二、华为云大数据服务

大数据环境搭建痛点

大数据服务社会生产生活，产生的数据量越来越多、数据种类越来越多、数据产生的速度越来越快，传统的数据存储技术，比如说单机存储、关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题，大数据上云已经成了必然选择。既然大数据技术上云，那当然是因为传统的大数据环境搭建有一定的痛点，比如说成本高，需要提前抢购设备，并且如果长时间不使用环境的话，设备将会被限制，不灵活。传统的设备不支持扩容与缩容，在业务量发生变化时不能进行改变，导致环境不够使用或者过于浪费，周期长。

Hadoop是大数据常常听说的一个词，它的系统安装和配置前需要进行配置环境变量准备linux系统需要很多繁杂的事情，导致耗费我们大量的时间难运维。在我们使用的过程中，机器总是会发生故障，那么运行维护也是一大需要解决的难点。那么怎样才能解决我们所说的这些困难呢？

华为云服务来帮忙，大数据计算服务、mapreduce服务，它有着即开即用，也就是说我们如果需要使用Hadoop，直接一键部署即可，灵活方便，计算和存储进行分离，便捷管理，管理控制台直接进行可视化的管理，使我们的管理不再艰难。弹性伸缩可以根据业务情况弹性伸缩所需的资源，这些特点完美的解决了传统大数据所面临的问题。

华为云MRS服务架构

MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、kafka等大数据组件。所以说MRS并不是单指mapreduce，MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于华为FusionInsight大数据企业级平台构筑，历经行业数万节点部署量的考验，提供多级用户SLA保障。

大家看一下上图MRS集群类型又分为三类，分析集群是用来做离线数据分析的，流式集群是用来做流处理任务，混合集群则既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务。MRS在云上部署并托管了Apache  Hadoop集群，为大数据处理分析场景提供高可靠性、高可用性的服务。

MRS使用Fusionlnsight Hadoop商业发行版。包含hdfs、MapReduce和YARN组件，这三个组件分别有不一样的功能。hdfs是Hadoop的分布式文件系统，实现大规模数据可靠的分布式读写。MapReduce是Hadoop的核心，是谷歌提出的一个软件架构，用于大于1TB的大规模数据集的并行运算，YARN可以实现一个Hadoop集群的集群共享，可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的job Tracker性能瓶颈。接下来会对这三个组件分别进行介绍。

HDFS是将大型文件切分为相同大小的块，并放置若干份副本到存储节点，data node应对单一节点失效的场景。客户端读文件是到name node获取文件块的具体存储位置，而后直接从data node读取，使用并行的方式最大化存储吞吐量。

MapReduce来源于两个核心概念，map映射和reduce化解及他们的主要思想都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指一个map函数用来把一组建制队映射成一组新的建制队，指定并发的reduce函数，用来保证所有映射的建制队中的每一个共享相同的建组。

YARN是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。在图中有两个客户端向YARN提交任务，蓝色表示一个任务流程，棕色表示另一个任务流程。首先client提交任务，resource manager接收到任务，然后启动并监控起来的第一个container，也就是app mstr，它会通知node manager管理资源并启动其他container任务最终是运行在container当中。

MRS应用场景

使用MRS这个服务自然是因为生活中会有场景要使用到。MapReduce适合做大规模数据集的离线批处理计算任务分而置之，子任务相对独立。MapReduce不适合做实时的交互式计算，要求快速响应低时延，要求快速响应低延迟，比如sql查询、流式计算、实时分析。

第一个场景就是海量数据分析。海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景，通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL处理，形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理。这类业务通常有以下特点，对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别，数据量巨大、数据来源和格式多种多样。例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS中，定期转储到HDFS中进行批量分析。在一小时内，MRS可以完成10T的天气数据分析。该场景下MRS有以下优势：

低成本利用OBS实现低成本存储海量数据分析，利用Hive实现TB或PB级的数据分析。可视化的导入、导出工具，通过可视化导入、导出工具loader将数据导出到dws，完成BI分析。

第二个是海量数数据存储。用户拥有大量结构化数据后，通常需要提供基于索引的准实时查询能力，例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中。以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。该场景下MRS有以下优势：实时利用kafka实现海量汽车的消息实时接入，海量数据存储，利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询、分布式数据查询，利用spark实现海量数据的分析查询。

第三个是低时延流式处理。实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中对数据进行处理。例如在梯联网行业，智能电梯的数据实时传入到MRS的流式集群中进行实时报警。该场景下MRS有以下优势。实时数据采集，利用flow实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。海量的数据源接入，利用kafka实现万级别的电梯数据的实时接入。理论案例已经分析过了，那么是否也有成功的现实案例呢？

某车企迁移线下大数据平台到云上，迁移的方案是历史归档所有数据，包括HFile和backup文件，通过DES移近一个月的HBest数据通过打快照，通过CDM服务走专线迁移，对于被HBas集群的汇总数据通过kafka转发到线上进行迁移，冷、热数据分阶段搬迁，服务零中断，这个整体云上迁移表现很好。线下系统，零业务代码改动，快速完成业务搬迁、业务数据在线迁移、业务不中断，七天内完成上百T数据迁移，并且拥有华为专业技术团队的运维保障能力。

DWS技术思想

学完一个大数据计算服务，大家是否已经对华为云大数据有了一定的了解呢？接下来学习另外一个大数据计算服务，DWS数据仓库服务，相信大家能够对大数据服务更加了解。数据仓库服务是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，采用MPP。MPP即大规模并行处理。在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业网络互相连接，彼此协同计算。作为整体数据库服务，非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。MPP架构更适合OLAP系统的处理引擎。

DWS是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开、即用、可扩展、且完全托管的分析型数据库服务，如下是它的架构，应用层应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移接口。一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务集群的每个DN。负责存储数据，其存储介质是磁盘。协调节点负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果。此外，协调节点还负责分解任务并调度任务分片，在各DN上并行执行，自动数据备份，支持将集群快照自动备份到对象存储服务obs中，方便利用业务空闲期对集群做周期备份，以保证集群异常后的数据恢复。快照是DWS集群在某一时间点的完整备份，记录了这一时刻指定集群的所有配置数据和业务数据。工具链提供了数据并行加载工具GDS、socket语法迁移工具、sql开发工具、data studio，并支持通过控制台对集群进行运维监控。

了解了一个服务后，不可避免的又要从优势中了解为什么要使用这个服务了。

首先是高可靠，采用了冗余的数据集，使得我们的系统不会出现单点故障，如果主节点故障，备节点会立刻升为主节点。

第二是高性能，我们依托于的是全并行的MPP架构数据库，真正实现了全并行的运算，使得每一个节点的计算资源都能得到高效的利用。行列混存和向量计算使得我们速度大大提高，并且数据的导入导出速度也会很快。

第三是易使用，提供一站式可视化管理，使我们的运维人员在页面上就可以了解集群的详情。我们可以将历史归档数据归档在obs中，用户如果想查询历史数据，可以直接在dws数据仓库里写sql语句进行查询，非常方便。

第四是易扩展，可以支持水平扩展，也可以支持竖向扩展，使我们的容量可以随着客户的需求逐渐改变，并且扩容的时候我们的业务是不中断的，客户可以在无感知的状态下实现扩容。

最后一项就是低成本、按需付费，可以按实际使用量和使用时长进行匹配。

又有什么现实案例呢？就是华为终端云冷热数据关联分析，十倍性能提升所面临的业务痛点是探索查询HDFS  10PB级历史数据，耗时平均约一个小时全量扫描，耗费资源。现有的系统对热数据和历史数据没有办法进行关联分析。那么我们DWS怎么样解决呢？DWS提供标准social能力，助力商业洞察、资源负载管理、及时业务性能保障。

云搜索服务CSS

接下来我们看一下大数据搜索与分析里的云搜索服务。云搜索服务css可以提供托管的分布式搜索引擎服务，完全兼容开源elasticsearch搜索引擎，支持结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。

云搜索服务具备以下功能：专业的集群管理平台，提供了丰富的功能菜单，通过浏览器即可安全、方便的进行集群管理和维护。完善的监控体系，通过管理控制台提供的仪表盘和集群列表，可以直观地看到已创建集群的各种不同状态。支持 ElasticSearch搜索引擎，该引擎是当前流行的企业级搜索服务器，具备分布式多用户的能力。云搜索主要的使用场景就是站内搜索，对网站内容进行关键字检索，对电商网站商品进行检索与推荐，站内资料或商品信息更新数秒至数分钟内即可被检索，检索同时可以将符合条件的商品进行分类统计，提供高亮能力页面，也可自定义高亮显示方式。

云搜索服务中搜索方案优化:

• 支持自定义词库，用户在词库中添加热搜词、关键词、网络常用词等来提高搜索输入的匹配精度。
• 支持自定义权重，用户可以根据业务定义不同查询条件的权重，来决定最终结果的排序。
• 支持越搜越准(规划)，云搜索服务根据对搜索结果的点击行为，自动更新属性权重，达到最终结果排序更精准的效果。