理发展到现在需要实时处理和分析，传统数据库和应用根本处理不了
- 数据价值的挖掘在现在这个卷到飞起的社会中变得越来越重要，而传统的数据分析工具和方法已经无法满足需求。
大数据架构就是为了解决这些挑战而诞生的系统化的设计方案。
1.1 大数据架构的核心理念
一句话概括：大数据架构是一套支撑海量数据采集、存储、处理、分析和应用的整体技术框架。
四个核心支柱：
- 数据的采集：多源、异构的数据可以实时和批量的进行接入，比如：传感器数据、日志数据、交易数据、社交媒体数据等
- 数据的存储：分层的存储策略，可以满足不同场景的需求，比如：原始数据区(ODS)、数据仓库层(DWD/DWS)、数据集市层(ADS)、数据湖等
- 数据的处理：批处理与流处理结合，兼顾效率与实时性，比如：Hadoop MapReduce、Spark Batch、Flink、Kafka Streams等
- 数据的服务：标准化数据输出，支撑业务应用，比如：数据API服务、数据可视化工具、数据共享平台等
1.2 企业为什么需要合理的大数据架构
在数据驱动决策的时代，合理的大数据架构能够帮助企业：
- 降低成本：通过分层的存储策略和计算资源优化，减少不必要的资源消耗
- 提升效率：数据的处理更高效，分析响应更迅速，能快速地支撑业务的决策
- 保障质量：建立数据的治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性
- 促进创新：为数据挖掘、机器学习等高级分析提供基础，驱动业务创新
二、企业级大数据常见的架构和框架
2.1 从采集到应用的数据分层架构
传统数据架构常见的痛点：
- 数据孤岛的情况非常严重，跨部门想共享数据很困难
- 数据处理的链路十分混乱，难以进行维护和优化
- 功能重复开发的情况较多，资源浪费相当严重
常见的企业级大数据分层架构如下：
-
数据采集层
- 实时采集：Kafka、Flume等流处理组件
- 批量采集：Sqoop、DataX等ETL工具
- 采集策略：常见的策略有变更数据捕获(CDC)、应用日志采集和解析、开放数据API进行接入
-
数据存储层
- 原始数据区(ODS)：直接按原样来同步业务库的数据，要保持数据的原貌，主要是用来对数据进行追溯
- 数据仓库层(DWD/DWS)：通过同步过来的业务数据进行标准化、清洗后的数据，支持查询明细和汇总数据
- 数据集市层(ADS)：面向特定业务域的聚合数据，比如1天内的用户行为分析、1月内的销售分析等，主要是为了优化查询的性能
- 数据湖：存储海量、多格式原始数据，支持数据探索和分析
-
数据处理层
- 批处理：Hadoop MapReduce、Spark Batch
- 流处理：Flink、Kafka Streams
- 交互式分析：Presto/Trino、Impala
- 机器学习：Spark MLlib、TensorFlow on Spark
-
数据服务层
- 数据API服务：统一的数据访问接口，一般可支持批量查询和实时查询
- 数据可视化：BI工具、自定义报表、数据看板等，帮助用户去理解和分析数据
- 数据共享平台：企业级数据目录和资产化管理，方便用户发现、使用和共享数据
-
数据治理层
- 元数据管理：规定每个数据的格式和要求，并标记清楚他们的关系，方便快速地了解这个数据是从哪里来的，进行过哪些处理，是谁处理的等。
- 数据质量：设定数据的规则，对异常数据进行告警和自动清洗，保证数据的准确性和可用性。
- 安全管理：控制数据访问权限，对敏感信息进行脱敏处理，记录所有数据操作日志，确保数据安全。
2.2 技术栈选择：合适的才是最好的
一句话概括：技术选型是基于业务需求、团队能力和未来发展，选择合适、稳定且可持续的技术栈组合。
四个核心原则：
- 业务导向：根据实际业务需求选择技术，避免盲目追求最新技术
- 成熟稳定：优先考虑成熟度高、社区活跃的技术，降低项目风险
- 可扩展性：支持未来业务增长和技术演进，避免频繁重构
- 团队适配：考虑团队技术栈和学习成本，确保技术可落地执行
企业级大数据技术栈推荐：
| 分层 | 技术类型 | 推荐技术 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 数据采集 | 实时采集 | Kafka、Flink CDC、Canal | 实时数据流、数据库变更捕获 |
| 批量采集 | DataX、Sqoop、Airbyte | 批量数据迁移、异构数据源同步 | |
| 数据存储 | 分布式文件系统 | HDFS、MinIO | 海量数据存储 |
| 数据仓库 | Hive、Spark SQL、ClickHouse | 结构化数据存储和分析 | |
| NoSQL数据库 | HBase、Cassandra、MongoDB | 半结构化/非结构化数据、高并发查询 | |
| 数据湖 | Delta Lake、Iceberg、Hudi | 原始数据存储、数据湖构建 | |
| 数据处理 | 批处理引擎 | Spark、Hadoop MapReduce | 大规模数据ETL、批量计算 |
| 流处理引擎 | Flink、Spark Streaming | 实时数据处理、流计算 | |
| 交互式分析 | Presto/Trino、Impala、DorisDB | 快速数据探索、临时查询 | |
| 任务调度 | 调度系统 | Airflow、Azkaban、DolphinScheduler | 数据处理任务编排和调度 |
| 数据治理 | 元数据管理 | Atlas、Amundsen | 数据字典、血缘分析 |
| 数据质量 | Great Expectations、Griffin | 数据质量监控和管理 | |
| 数据服务 | API网关 | Spring Cloud Gateway、Kong | 数据API统一管理和访问控制 |
| 数据可视化 | Tableau、Power BI、Apache Superset | 数据报表和可视化分析 |
技术选型最佳实践：
- 初期聚焦核心的业务场景，选择社区成熟稳定的技术栈
- 建立标准化的技术评估流程，避免技术选型的随意性
- 保持技术栈的相对统一，减少开发和维护的成本
- 建立技术的预研机制，持续跟踪新技术的发展和趋势
三、企业级大数据架构实施路径
3.1 评估与规划：从现状出发
现状评估维度：
- 业务评估：根据现有业务的数据量、增长率、数据类型、业务场景需求等内容进行评估，确定业务增长的方向和规模。
- 技术评估：根据现有业务的技术栈、数据基础设施、团队技术能力等内容进行评估，确定需要引入的新技术和组件。
- 组织评估：评估现有数据治理现状、跨部门协作机制、决策流程等内容，确定需要改进的地方。
- 成本评估：根据预算限制、ROI预期、运维成本估算等内容进行评估，确定是否符合项目的成本目标。
架构规划目标：
- 短期目标（3-6个月）：建立基础的数据平台，实现核心业务数据的采集、存储和基础的分析功能。
- 中期目标（6-12个月）：完善数据分层，构建数据仓库/数据湖，实现数据的结构化存储和分析。
- 长期目标（1-3年）：建立全面的数据服务体系，支持高级分析和数据驱动决策。
实施路线图：
- 成立大数据架构设计与实施小组，获得业务部门的支持
- 梳理核心业务需求，确定优先实施的业务场景
- 制定技术标准和规范，确保架构的一致性
- 分阶段实施，从核心业务场景开始，逐步扩展，确保价值最大化
- 建立持续优化机制，根据业务反馈调整架构，持续提升数据价值和业务效率
3.2 试点项目：验证架构有效性
选择合适的试点项目：
- 业务价值明确，能够快速验证架构的实际效果
- 数据规模适中，风险可控，能够在短时间内完成数据迁移和处理
- 团队参与度高，愿意配合架构实施，参与到项目的每个阶段
- 技术难度适中，能够在短期内完成架构的设计和实施
试点项目实施步骤：
-
准备阶段（1-2个月）
- 明确试点项目的目标和范围
- 选择和部署核心的技术组件
- 各方团队培训，建立共识和合作机制
-
实施阶段（2-4个月）
- 构建数据采集通道，接入试点的数据源
- 设计和实现数据分层存储的模型
- 开发核心数据处理流程，包括数据清洗、转换、加载等
- 构建基础数据服务和可视化报表
-
验证与优化阶段（1-2个月）
- 收集业务反馈，评估架构的实际效果和业务价值
- 识别性能瓶颈和数据指标的优化空间
- 调整架构设计和技术实现，优化数据处理流程
参考案例：某零售企业选择了"销售分析"这个业务域作为大数据平台的试点项目，通过3个月的实施，构建了基于Hadoop+Spark的基础数据平台，实现了销售数据的实时采集和多维分析，销售报表生成时间从原来的24小时缩短到1小时，为业务决策提供了更及时的数据支持。
3.3 全面推广：从点到面的扩展
推广策略：
- 模板化：将试点项目的成功经验形成标准化的流程和参考模板
- 能力中心：建立大数据的能力中心，提供技术支持和最佳实践
- 业务驱动：以业务需求为导向，逐步扩展覆盖的范围
- 培训赋能：加强团队培训，提升全员数据意识和技能
常见挑战及应对：
| 挑战 | 应对策略 |
|---|---|
| 数据孤岛 | 建立数据共享的机制，打破部门壁垒 |
| 性能瓶颈 | 优化数据模型和查询，引入缓存机制，升级硬件资源 |
| 数据质量差 | 建立数据治理体系，实施数据质量的监控和清洗 |
| 成本控制难 | 实施资源弹性伸缩，优化存储策略，提升资源利用率 |
| 技术栈复杂 | 简化架构，统一技术标准，加强文档和知识的管理 |
持续优化机制：
- 定期进行架构的评审，识别可优化的地方
- 建立性能监控体系，及时发现问题
- 持续跟踪技术发展，适时引入新技术
- 建立数据文化，促进数据驱动决策
四、实战经验分享
在设计和实施多个企业级大数据架构的过程中，我总结了几点关键经验：
- 经验1：架构设计要以业务为导向，不能以技术为导向 很多企业在设计大数据架构时，首先考虑的是使用什么最新的技术或者框架，而不是我们的业务需求是什么。结果往往是技术确实很先进，但并解决不了业务实际的问题。我还是强调那句："技术是为业务服务的"——选择框架的最终目的是更高效地支持业务目标的实现，脱离业务需求的架构设计都是耍流氓。
- 经验2：架构设计要循序渐进，不要一步到位 大数据架构是一个复杂的系统工程，不可能一蹴而就。我见过有些企业一开始就想构建一个完美的大数据平台，结果投入巨大却效果不佳。正确的做法是：从解决具体业务问题出发，在迭代的过程中逐步完善架构，确保价值最大化。
- 经验3：数据质量是架构成功的关键 “巧妇难为无米之炊”，厨艺再好的人如果没有米或者只有烂米的情况下是不可能做出美味的菜肴的。同样，在大数据架构中，数据质量是至关重要的。如果数据质量得不到保障，再先进的架构也无法发挥价值。所以，在架构设计中，一定要把数据治理和质量控制放在重要位置。
- 经验4：团队能力比技术选型更重要 再先进的技术，如果团队驾驭不了，也发挥不了价值。在架构设计时，要充分考虑团队的技术能力，选择团队能够掌握的技术，同时制定培训计划，提升团队能力。如果现有的团队技术能力达不到要求的话，那就需要考虑是否需要增加团队成员，或者是否需要修改相关的技术栈了。
- 经验5：成本控制是企业级架构不可忽视的因素 互联网公司看似在不计成本地投入，但实际上他们也是会考虑ROI的，而我们大部份普通的企业更需要考虑投资回报的比例。所以，在架构设计时，要权衡性能、功能和成本，选择性价比最高的方案。
五、总结与行动建议
企业级大数据架构设计是一个非常复杂、系统性很强的工程，需要业务部门、技术部门以及公司其他相关部门的协同才能完成的事情。
给企业的3个行动建议：
- 先诊断，再设计：全面评估企业现状，明确业务的需求，避免盲目或者过度设计
- 小步快跑，持续迭代：从具体业务场景出发，快速地验证，逐步的完善大数据架构，确保价值最大化
- 技术与组织并重：在关注技术架构的同时，更要重视数据的治理和人才的培养
记住大数据架构设计的核心原则：
- 业务驱动，价值优先
- 分层设计，标准先行
- 循序渐进，持续优化
- 注重质量，控制成本
最后，我想强调的是：大数据架构不是一成不变的，而是随着业务发展和技术演进不断优化的过程。成功的大数据架构设计需要保持对业务变化的敏感度，持续调整和完善，才能真正支撑企业的数据驱动转型。
互动话题：你所在的企业在大数据架构设计中遇到了哪些挑战？又是如何解决的？欢迎在评论区分享你的经验。
关于作者
Kenyon，资深软件架构师，15年的软件开发和技术管理经验，从程序员做到企业技术高管。多年企业数字化转型和软件架构设计经验，善于帮助企业构建高质量、可维护的软件系统，目前专注架构设计、AI技术应用和落地；全网统一名称“六边形架构“，欢迎关注交流。
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