CDH大数据平台_cdh免费版和商业版区别

一、选取大数据平台

1、CDH大数据平台

• CDH大数据平台分为收费版和免费版，收费版和免费版它们共有系统管理、自动化部署、快速检查、统一界面管理、资源管理、高可用（Zookeeper）、管理客户端配置、节点模板、多集群管理、服务主机活动的监控和广泛API等。可以集成hadoop、hive、spark和flink常见组件。
• 付费版独享的功能
  • 当前历史磁盘的用量展示。
  • 基于用户和组的配额设置。
  • 记录配置历史及回滚。
  • 保留所有活动及配置变化的痕迹档案，包括回滚到之前的能力。
  • 自动化备份和灾难恢复。
  • 集中配置和管理快照，复制HDFS、Hive、Hbase工作流。
• 总结：收费版本提供了7X24小时的技术支持，提供版本回滚，CDH免费版支持常见的大数据组件，可以使用。

2、HDP大数据平台

• HDP是由美国大数据公司Hortonworks开发的企业级Hadoop平台，HDP是100%开源的，平台主要包括管制集成、工具、数据访问（MapReduce、Pig、Hive/Tez、NoSQL）、数据管理（HDFS、YARN）、安全性和运营等模块。
• HDP和CDH比较
  • 1、HDP是100%完全开源的，而CDH还不是100%完全开源。
  • 2、支持的组件，HDP和CDH基本支持所有的开源大数据组件。
  • 3、代码包依赖。如果是HDP平台，编写代码直接依赖Hadoop的版本即可，如果是CDH平台，编写代码需依赖CDH的版本。

3、CDP大数据平台

• 2019年由原cloudera公司和hortonworks公司合并而来，CDP源自各自企业数据云平台CDH和HDP的合并。CDP公有云支持AWS、Azure，GCP和国内的aliCloud。CDP数据中心类似于CDH和HDP，直接安装在硬件服务器上，目前支持市面上主流的X86服务器，包括国内海光服务器。
• CDP是由CDH和HDP合作建在云数据库上的大数据平台，集成工具多，安全性高，价格较为昂贵，政府和大公司可以选择，对于初创公司不太友好，成本过高。

4、各种云数据中台

• 比如阿里云，腾讯云，袋鼠云，数梦工场等等数据中台，市场上有一定规模的公司，都会研究开发自己的数据中台，政府一般都会采用阿里云数据中台，一是安全有人维护，二是减少了运维和购买服务器的成本。

二、选取调度平台

市场上常见的调度平台有四种：

1、DolphinScheduler(海豚调度)

• Docker-compose部署海豚调度
• DolphinScheduler官网
• Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。
• Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种 OPS 编排中的关系。 解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。 DolphinScheduler 以 DAG（Directed Acyclic Graph，DAG）流式方式组装任务，可以及时监控任务的执行状态，支持重试、指定节点恢复失败、暂停、恢复、终止任务等操作。
  
  
• 海豚调度是国内开发的调度工具，页面中文版，工作流中集成了shell脚本、数据库SQL、Spark、Flink、MapReduce、Python、HTTP、DataX和Sqoop等工具的调度。对初学者比较友好。

2、AzKaban

• AzKaban官网
• Azkaban是一套简单的任务调度服务，整体包括三部分webserver、dbserver、executorserver。
  ​ Azkaban是由Linkedin开源的一个Java项目，批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。
  ​ Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。
• Azkaban的功能特点：
  ​ 1)、 Web用户界面
  ​ 2)、 方便上传工作流
  ​ 3)、 方便设置任务之间的关系
  ​ 4)、 工作流调度
  ​ 5)、 认证/授权
  ​ 6)、 能够杀死并重启工作流
  ​ 7)、 模块化和可插拔的插件机制
  ​ 8)、 项目工作区
  ​ 9)、 工作流和任务的日志记录和审计

3、Oozie

• Oozie官网
• Oozie的特点
  • 1. Oozie是管理hadoop作业的调度系统。
  • 1. Oozie的工作流作业是一系列动作的有向无环图（DAG）。
  • 1. Oozie协调作业是通过时间（频率）和有效数据触发当前的Oozie工作流程。
  • 1. Oozie支持各种hadoop作业，例如:java、map-reduce、Streaming map-reduce、pig、hive、sqoop和distcp等等，也支持系统特定的作业，例如java程序和shell脚本。
  • 1. Oozie是一个可伸缩，可靠和可拓展的系统。
• CDH大数据平台中集成了Oozie调度器，可以在CDH平台打开Oozie页面，在Oozie平台上面设置工作流，Oozie调度器学起来较难。

4、Airflow

• Airflow官网
• Airflow 是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统，可以简单理解为是高级版的crontab，但是它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。与crontab相比Airflow可以方便查看任务的执行状况（执行是否成功、执行时间、执行依 赖等），可追踪任务历史执行情况，任务执行失败时可以收到邮件通知，查看错误日志。

5、corntab命令

• corntab菜鸟教程
• crontab的服务进程名为crond，英文意为周期任务。顾名思义，crontab在Linux主要用于周期定时任务管理。通常安装操作系统后，默认已启动crond服务。crontab可理解为cron_table，表示cron的任务列表。类似crontab的工具还有at和anacrontab，但具体使用场景不同。
• crontab的用途：
  • 定时系统检测；
  • 定时数据采集；
  • 定时日志备份；
  • 定时更新数据缓存；
  • 定时生成报表；
    …

三、选取数仓设计方案

数仓主要分为3类，离线数仓、实时数仓和离线实时一体化数仓（lambda架构）

1、离线数仓

• 在大数据的背景下，会存在海量的数据且实时性要求不高，可以建立一个离线数据仓库，抽取历史数据到离线数仓中，经过数仓设计，数据开发，数据挖掘，并进行报表和数据可视化的展示。
• 离线数仓主要会用到Hadoop中的HDFS做数据存储和YARN做资源调度。
• Hive做数据仓库权限的划分和数仓分层的设计。
• Mapreduce、Spark rdd或者Hive on Spark作为计算引擎。
• SparkML作为数据挖掘的工具。
• Datax、Sqoop、Kettle作为数据采集工具。
• FineBI和Superset做可视化。
• Zabbix做集群监控。
• Atlas做元数据管理。

2、实时数仓

• 随着社会对数据实时性要求的增加，抽取水流、订单等实时性很强的数据到实时数仓中，经过实时数仓设计，Source表，Chanel，Sink表，数据开发，数据挖掘，并进行报表和数据可视化的展示。
• 实时数仓主要会用到Hadoop中的HDFS做数据存储和YARN做资源调度。
• Hive做数据仓库权限的划分和数仓分层的设计。
• Sparkstreaming或者Flink作为计算引擎。
• SparkML作为数据挖掘的工具。
• Canal、Flume作为数据采集工具。
• FineBI和Superset做可视化。
• Prometheus做集群监控。
• Atlas做元数据管理。

3、离线实时一体化数仓（lambda架构）

• 离线实时一体化数仓主要应用在即包含离线数据的开发，又包含实时数据的开发；主要相关的项目有用户画像项目、推荐算法和电商平台的数仓开发等等，市场上几乎很多数仓开发项目都是lambda架构，很少有纯离线数仓和纯实时数仓的开发。根据业务数据的开发需求，选择合适的数仓开发方案。

四、选取数据采集方案

1、离线采集

• 离线采集的工具有DataX，Kettle和Sqoop等工具

1）DataX

• DataX官网
• DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
• 设计理念
  • 为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
• 框架设计
  • Reader：数据采集模块，负责采集数据源的数据，将数据发给FrameWork。
  • Writer：数据写入模块，负责不断的向FrameWork取数据，并将数据写入到目的端。
  • FrameWork：用于连接Reader和Writer，作为两者的数据传输通道，并处理缓存，流控，并发，数据转换等核心问题。
• 支持的数据源
  

2）Sqoop

• Sqoop的安装和使用
• ​ Sqoop是一个用于Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库）之间进行高效传输大批量数据的工具。它包括以下两个方面：
  • 可以使用Sqoop将数据从关系型数据库管理系统(如MySQL)导入到Hadoop系统(如HDFS、Hive、HBase)中
  • 将数据从Hadoop系统中抽取并导出到关系型数据库(如MySQL)

3）Kettle

• Kettle官网
• kettle 是纯 java 开发，开源的 ETL工具，用于数据库间的数据迁移 。可以在 Linux、windows、unix 中运行。有图形界面，也有命令脚本还可以二次开发。

2、实时采集

• 实时采集的工具有Canal，Flume等工具

1）Canal

Canal的安装和使用

• canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。

2）Flume

• Flume 是由 cloudera 软件公司产出的可分布式日志收集系统，后与 2009 年被捐赠了 apache 软件基金会， 为hadoop 相关组件之一。
• Flume 是一种分布式 ， 可靠且可用的服务 ， 用于高效地收集 ， 汇总和移动大量日志数据 。 它具有基于流式数据流的简单而灵活的架构 。 它具有可靠的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制 ， 具有强大的容错性和容错能力。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
  Flume自定义拦截器的编写
  Flume自定义拦截器-筛选出以某文本开头的内容

3、离线和实时采集

1）Flinkx

• Flinkx官网
• FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github/Gitee上开源，并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
• FlinkX将不同的数据源库抽象成不同的Reader插件，目标库抽象成不同的Writer插件，具有以下特点：
  • 基于Flink开发，支持分布式运行；
  • 双向读写，某数据库既可以作为源库，也可以作为目标库；
  • 支持多种异构数据源，可实现MySQL、Oracle、SQLServer、Hive、Hbase等20多种数据源的双向采集。
  • 高扩展性，强灵活性，新扩展的数据源可与现有数据源可即时互通。
• Flinkx支持的数据源
  

五、选取数据可视化方案

数据可视化工具主要有FineBI、FineRepoart、Superset、Echarts、Sugar、QuickBI和DataV等可视化工具。

1、FineBI

• FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能（Business Intelligence）产品，它可以通过最终业务用户自主分析企业已有的信息化数据，帮助企业发现并解决存在的问题，协助企业及时调整策略做出更好的决策，增强企业的可持续竞争性。

• 数据处理：数据处理服务，用来对原始数据进行抽取，转换，加载。为分析服务生成数据仓库FineCube。

• 即时分析：可以选择数据快速创建表格或者图表以使数据可视化、添加过滤条件筛选数据，即时排序，使数据分析更快捷。

• 多维度分析：OLAP分析实现，提供各种分析挖掘功能和预警功能，例如任意维度切换，添加，多层钻取，排序，自定义分组，智能关联等等。

• Dashboard：提供各种样式的表格和多种图表服务，配合各种业务需求展现数据。

• 大数据引擎

  • 使用Spider高性能计算引擎，以轻量级的架构实现数据分析。
  • Spider引擎支持实时数据与抽取数据两种模式，可以实现无缝切换。
  • Spider引擎的高性能可实现亿级以内的数据秒级呈现。
  • Spider引擎支持灵活的数据更新策略，提高数据准备效率。

• 权限管理

• 数据建模

• 数据准备

• 数据可视化智能分析

2、Superset

• Docker安装Superset
  • Docker的安装 链接: Docker的安装
  • Docker部署Superset 链接: Docker部署Superset
• Superset简介
  • Superset是Airbnb开源BI数据分析与可视化平台（曾用名Caravel、Panoramix），该工具主要特点是可自助分析、自定义仪表盘、分析结果可视化（导出）、用户/角色权限控制，还集成了一个SQL编辑器，可以进行SQL编辑查询等，原来是用于支持Druid的可视化分析，后面发展为支持很多种关系数据库及大数据计算框架，如：mysql, oracle, Postgres, Presto, sqlite, Redshift, Impala, SparkSQL, Greenplum, MSSQL。整个项目基于Python框架,它集成了Flask、D3、Pandas、SqlAlchemy等。
• Github地址：https://github.com/airbnb/superset
• 官网地址：http://airbnb.io/projects/superset/
  
• 其他可视化工具仅供参考，市场上开源的可视化软件不多。

六、OLAP处理工具Kylin