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携程基于Storm的实时大数据平台实践

本文讲解了携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来说明我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的,目前有一些什么新的尝试,未来的方向是怎么样的,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做实时数据平台 首先先介绍一下背景,为什么我们要做这个数据平台?其实了解携程的业务的话,就会知道携程的业务部门是非常多的,除了酒店和机票两大业务之外,有近20个SBU和公共部门,他们的业务形态差异较大,变化也快,原来那种Batch形式的数据处理方式已经很难满足各个业务数据获取和分析的需要,他们需要更为实时地分析和处理数据。 其实在这个统一的实时平台之前,各个部门自己也做一些实时数据分析的应用,但是其中存在很多的问题: 首先是技术选型五花八门,消息队列有用ActiveMQ的,有用RabbitMQ的,也有用Kafka的,分析平台有用Storm的,有用Spark-streaming的,也有自己写程序处理的;由于业务部门技术力量参差不齐,并且他们的主要精力还是放在业务需求的实现上,所以这些实时数据应用的稳定性往往难以保证。 其次就是缺少周边设施,比如说像报警、监控这些东西。 最后就是数据和信...

从存储、实时、安全的角度谈如何建立完整可用的企业大数据平台

要建立一个大数据系统,我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出,并在现有的 Hadoop 和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择,也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外,没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患。 1. 计算框架篇 大数据的价值 只有在能指导人们做出有价值的决定时,数据才能体现其自身的价值。因此,大数据技术要服务于实际的用途,才是有意义的。一般来说,大数据可以从以下三个方面指导人们做出有价值的决定: 报表生成(比如根据用户历史点击行为的跟踪和综合分析、 应用程序活跃程度和用户粘性计算等); 诊断分析(例如分析为何用户粘性下降、根据日志分析系统为何性能下降、垃圾邮件以及病毒的特征检测等); 决策(例如个性化新闻阅读或歌曲推荐、预测增加哪些功能能增加用户粘性、帮助广告主进行广告精准投放、设定垃圾邮件和病毒拦截策略等)。 图 1 进一步来看,大数据技术从以下三个方面解决了传统技术难以达成的目标(如图 1): 在历史数据上的低延迟(交互式...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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