50億海量數(shù)據(jù)如何高效存儲和分析？

華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB (for Cassandra) 3個秘訣搞定

當下，信息社會正在從互聯(lián)網(wǎng)時代走向物聯(lián)網(wǎng)時代，信息交互變得更加龐雜、高效和智能。對于互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)來說，既是機遇，也是挑戰(zhàn)。因為，企業(yè)不可避免的要面對數(shù)據(jù)量劇增帶來的一系列問題：如何高效存儲和擴容，如何在對原有業(yè)務(wù)改動最小的情況下做到智能化和實時分析。

針對挑戰(zhàn)，華為云GaussDB (for Cassandra)為客戶提供了強擴展、高存儲、高效導(dǎo)入/導(dǎo)出和實時分析等一系列能力，并成功服務(wù)了眾多互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)，獲得了客戶的高度認可和支持。本文將以其中一個客戶業(yè)務(wù)的痛點問題舉例，聊聊高效存儲和實時分析的3個秘訣。

海量存儲，PB級無感擴展

該用戶在線下本地化部署使用數(shù)據(jù)庫或者使用其他的存儲為云盤的數(shù)據(jù)庫時，常常需要在容量達到閾值時，提前規(guī)劃和申購存儲資源，可能還需要連帶擴容不必要的計算資源。而使用GaussDB (for Cassandra)之后，便再無此煩惱。GaussDB (for Cassandra)采用存算分離架構(gòu)，可單獨擴展存儲，高效擴容，業(yè)務(wù)無感，最高可擴展到PB級。

此外，客戶為了做大數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)再寫入一份到HDFS中，供MapReduce和Spark分析，同時需要維護兩套資源，維護和資源成本成為了痛點。而客戶使用GaussDB (for Cassandra)之后，可以僅采用GaussDB (for Cassandra)即可完成數(shù)據(jù)庫存儲和對接大數(shù)據(jù)分析的功能，同時GaussDB (for Cassandra)提供了更為易用的CQL接口，讓用戶更加專注功能開發(fā)，而不是資源管理。

數(shù)據(jù)變更捕獲和實時分析

客戶的一個使用場景需要將爬蟲或用戶輸入的數(shù)據(jù)，進行在線分析和實時推薦業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)中全量數(shù)據(jù)達到了50億條，但增量數(shù)據(jù)不足5億，分析對象主要是每日新增數(shù)據(jù)。在這個場景中，GaussDB (for Cassandra)為客戶提供了streaming服務(wù)+實時分析解決方案，在損失小部分讀寫性能的前提下，客戶端無需改造即可做到數(shù)據(jù)讀寫和實時分析并行，解決方案如下圖，該解決方案主要有以下幾個階段：

1.客戶業(yè)務(wù)用過開源驅(qū)動寫入數(shù)據(jù)到GaussDB (for Cassandra)

2.GaussDB (for Cassandra)對外提供streaming接口，該接口可獲取數(shù)據(jù)變更捕獲

3.客戶構(gòu)建的流服務(wù)組件讀取streaming接口數(shù)據(jù)寫入到指定的Kafka隊列

4.Kafka隊列將streaming數(shù)據(jù)寫入到Spark或者Flink中

5.客戶在Spark中可對增量數(shù)據(jù)做分析，也可合并之后做全量分析

全量數(shù)據(jù)導(dǎo)出分析

客戶的另一個業(yè)務(wù)需要周期性對全量數(shù)據(jù)進行分析和處理，但不想影響在線業(yè)務(wù)，希望在閑時處理。GaussDB (for Cassandra)提供了全量數(shù)據(jù)導(dǎo)出和分析解決方案，可在業(yè)務(wù)低峰期觸發(fā)任務(wù)進行數(shù)據(jù)導(dǎo)出和冷數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)導(dǎo)出速率是開源的10+倍，同時做到對業(yè)務(wù)讀寫基本無影響。如下為互聯(lián)網(wǎng)客戶每周定期導(dǎo)出數(shù)據(jù)分析用戶畫像的解決方案，該方案有以下幾個階段：

1.客戶根據(jù)需求配置ECS規(guī)格，并掛載obsfs并行文件系統(tǒng)

2.客戶在DLF上配置導(dǎo)出作業(yè)，包括ECS信息，導(dǎo)出參數(shù)和定時任務(wù)

3.CDM下發(fā)作業(yè)任務(wù)

4.ECS上的導(dǎo)出任務(wù)將GaussDB (for Cassandra)中的指定表指定條件的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到obsfs

5.Spark從obsfs中讀取全量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析

通過這3個秘訣，華為云GaussDB (for Cassandra)完美解決了難擴展、高成本、變更不及時等問題，實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的高效存儲和實時分析，為互聯(lián)網(wǎng)公司和IOT企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展提供了更多可能。

審核編輯黃昊宇