Netflix数据管道的变化历程-低调大师

Netflix数据管道的变化历程

2017-05-01 549

去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用，本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。

数据是Netflix的中心，很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix，数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理，几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Netflix数据管道的一些统计数据：

每天约5000亿个事件，1.3PB的数据
高峰时段约每秒800万个事件，24GB数据

我们用另外的Atlas系统来管理运营相关的数据所以它并没有出现在上面的列表中。

由于需求的变化和技术的进步，过去几年我们的数据管道发生了很大的改变。下面我们就来介绍一下。

V1.0 Chukwa数据管道

最初数据管道唯一的目的就是把事件信息上传到Hadoop/Hive。如下图中所示，整个架构是比较简单的。Chukwa

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Apache Kylin权威指南1.5　Apache Kylin的主要特点

1.5　Apache Kylin的主要特点 Apache Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大数据集、秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。 1.5.1　标准SQL接口 Apache Kylin以标准SQL作为对外服务的主要接口。因为SQL是绝大多数分析人员最熟悉的工具，同时也是大多数应用程序使用的编程接口。尽管Kylin内部以Cube技术为核心，对外却没有选用MDX（MultiDimensional eXpressions）作为接口。虽然MDX作为OLAP查询语言，从学术上来说，它是更加适合Kylin的选择，然而实践表明，SQL简单易用，代表了绝大多数用户的第一需求，这也是Kylin能够快速推广的一个关键。 SQL需要以关系模型作为支撑。Kylin使用的查询模型是数据源中的关系模型表，一般而言，也就是指Hive表。终

2017-05-02

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2.2　在Hive中准备数据 2.1节介绍了Kylin中的常见概念。本节将介绍准备Hive数据的一些注意事项。需要被分析的数据必须先保存为Hive表的形式，然后Kylin才能从Hive中导入数据，创建Cube。 Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，最初由Facebook开发并贡献到Apache软件基金会。Hive可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并可以将SQL语句转换为MapReduce或Tez任务进行运行，从而让用户以类SQL（HiveQL，也称HQL）的方式管理和查询Hadoop上的海量数据。此外，Hive还提供了多种方式（如命令行、API和Web服务等）可供第三方方便地获取和使用元数据并进行查询。今天，Hive已经成为Hadoop数据仓库的首选，是Hadoop上不可或缺的一个重要组件，很多项目都已兼容

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