任女爾 魏金津 蔡建軍

摘要：汽車行業(yè)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與分析?；贏pacheAmbari搭建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，通過Nifi可以將各種型式的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、整合并導(dǎo)入大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。通過Kylin可以對(duì)存儲(chǔ)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，提高查詢速度?；趕pringCloud與開發(fā)計(jì)算模塊并，對(duì)外提供Rest接口，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)查詢功能。

關(guān)鍵詞：Amabri;Nifi;Kylin;SpringCloud

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）31-0001-05

1概述

汽車行業(yè)的軟件項(xiàng)目中，經(jīng)常有這樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。比如新能源汽車數(shù)據(jù)采集，一輛車一天的運(yùn)行數(shù)據(jù)量為0.375G，這樣一年的運(yùn)行數(shù)據(jù)量可達(dá)136.875G，車的數(shù)量越多數(shù)據(jù)量就越多，能達(dá)到T級(jí)甚至更大。這些數(shù)據(jù)經(jīng)常是以txt、CSV等形式提供的，有結(jié)構(gòu)化的也有非結(jié)構(gòu)化的，我們需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。

為了突破數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的瓶頸上限，為數(shù)據(jù)資源中心未來的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建做一定的技術(shù)儲(chǔ)備，所以我們基于Ambari建設(shè)了一個(gè)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了：

1）使用Nifi，數(shù)據(jù)可配置導(dǎo)入，無須開發(fā)即可接入txt、CSV或是其他數(shù)據(jù)源，將CSV文件導(dǎo)入Hive存儲(chǔ);

2）海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ);

3）通過Kvlin將數(shù)據(jù)降維存儲(chǔ)到Hbase，計(jì)算模塊再調(diào)用Kvlin查詢數(shù)據(jù)，效率高;

4）代碼開發(fā)計(jì)算模塊實(shí)現(xiàn)SQL的管理，能夠在uI上寫新的查詢語(yǔ)句，直接暴露Rest接口，供外部程序調(diào)用。

計(jì)算模塊基于SpringClould開發(fā)，使用JHipster生成微服務(wù)基礎(chǔ)代碼，可連接Kvlin、Groovy執(zhí)行計(jì)算。支持通過docker容器運(yùn)行，方便橫向擴(kuò)展。

目前經(jīng)測(cè)已成功導(dǎo)入一份3500萬行的文件（6.4GB）。

2系統(tǒng)架構(gòu)

2.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

該項(xiàng)目基于Hortonworks的HDP搭建了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施?；贖DF實(shí)現(xiàn)基本的數(shù)據(jù)ETL，用于系統(tǒng)問的數(shù)據(jù)集成。通過Kvlin抽取、聚合Hive中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建低維Cube表存儲(chǔ)與Hbase，形成降維索引層，用于支持MOLAP場(chǎng)景。最后，通過基于SpringClould開發(fā)的計(jì)算模塊，管理計(jì)算，該模塊可連接Postgres、Kvlin、Sqlite、Oracle、Groovy執(zhí)行計(jì)算邏輯，可實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)接?jì)算，從而滿足復(fù)雜計(jì)算場(chǎng)景，為大數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等提供支持。

2.2功能劃分與流程處理

2.3大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施管理

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的搭建是極為麻煩的，Hadoop的安裝、調(diào)試往往需要苦苦耗費(fèi)好幾天，更別提Hbase、Nifi、Kylin等Ha-doop組件，所以我們通過Apache Ambari去搭建。

Ambari是開源的，作用是創(chuàng)建、管理、監(jiān)控Hadoop整個(gè)生態(tài)圈（例如Hive、Hbase、Zookeeper等）的集群，讓Hadoop以及相關(guān)的大數(shù)據(jù)軟件更容易使用的一個(gè)工具。Ambari現(xiàn)在所支持的平臺(tái)組件也越來越多，例如流行的Spark、Storm等計(jì)算框架，以及資源調(diào)度平臺(tái)ARN等，我們都能輕松地通過Ambari來進(jìn)行部署。通常場(chǎng)景，會(huì)登錄Ambari進(jìn)行故障排查、服務(wù)重啟、配置查找/修改等工作。

Ambari使大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施安裝，官方說法是從數(shù)人天降低到一人天，運(yùn)維人數(shù)從數(shù)十人降低到幾人。如圖3所示。

3Nifi

因?yàn)槠髽I(yè)數(shù)據(jù)來源是多元化的，需要經(jīng)過整合后接入ha-doop生態(tài)圈以及各種存儲(chǔ)分析組件，我們希望這個(gè)過程是平滑、可視的。

Nifi是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)處理與分發(fā)系統(tǒng)，可以通過簡(jiǎn)單的Processor對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理，他提供可視化的uI界面，各個(gè)模塊組件之間可配置，各個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)情況?？梢詫⒏鞣N數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive、Hbase存儲(chǔ)。

4KyLin

Kylin簡(jiǎn)單說就是做大數(shù)據(jù)查詢的，可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，可以幫助我們對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析，提高查詢效率。

對(duì)于海量數(shù)據(jù)，每增加一個(gè)維度，數(shù)據(jù)量就是笛卡兒積，減少維度能夠大量減少數(shù)據(jù)量，大多數(shù)計(jì)算不需要用到所有維度的。

以近SQL語(yǔ)句，查詢T級(jí)別大數(shù)據(jù)秒級(jí)可完成。

5數(shù)據(jù)集成

5.1創(chuàng)建Hive表

登錄Ambari集群任一服務(wù)器，執(zhí)行hive命令進(jìn)去Hive命令行模式，即可運(yùn)行SQL語(yǔ)句創(chuàng)建/查詢數(shù)據(jù)表。如圖4所示。

5.2創(chuàng)建Nifi數(shù)據(jù)流

Nifi是一個(gè)開放的數(shù)據(jù)集成開發(fā)平臺(tái)，數(shù)據(jù)處理平臺(tái)通過Apache Nifi實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)ETL，通過Ambari的QuickLinks進(jìn)入Nifi-uI界面，通過對(duì)圖形化數(shù)據(jù)處理流程的設(shè)計(jì)及配置，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的ETL流程。

下圖樣例流程實(shí)現(xiàn)了：1）CSV數(shù)據(jù)文件的到達(dá)監(jiān)聽;2）CSV數(shù)據(jù)文件的解析;3）Hive的流導(dǎo)入;41KylinCube的增量構(gòu)建。

如圖5所示。

5.3kylin多維交互查詢

通過Apache Kylin抽取、聚合Hive中的數(shù)據(jù)，構(gòu)建低維Cube表存儲(chǔ)與Hbase，形成降維索引層，用于支持MOLAP場(chǎng)景，如圖6所示。

KvlinCube（低維表）的創(chuàng)建過程大致過程為：創(chuàng)建project、同步Hive表、創(chuàng)建Model、創(chuàng)建Cube。

6計(jì)算模塊

6.1系統(tǒng)介紹

計(jì)算模塊可連接Postgres、Kylin、Sqlite、Oracle、Groovy等執(zhí)行計(jì)算邏輯，可實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)接?jì)算，從而能夠滿足大多數(shù)場(chǎng)景的BI計(jì)算需要。

Kvlin是基于hive構(gòu)建低維表，低維表就是抽取部分列，聚合度量值，形成一個(gè)小的內(nèi)存表，數(shù)據(jù)處理平臺(tái)就可以連Kylin執(zhí)行查詢了，在低維表上運(yùn)行sql，返回結(jié)果，查詢速度快。

計(jì)算模塊通過Rest接口，被外部系統(tǒng)調(diào)用。為了滿足系統(tǒng)對(duì)吞吐量，性能，穩(wěn)定性的需求，而在技術(shù)上選擇基于Spring-Cloud的微服務(wù)架構(gòu)與Docker容器。這個(gè)架構(gòu)的好處是，服務(wù)可以開任意多實(shí)例進(jìn)行橫向擴(kuò)展，還可以保持服務(wù)的獨(dú)立性，屏蔽底層物理平臺(tái)的差異。為了加快開發(fā)速度，我們選用了JHipster，一個(gè)開源的SpringCloud代碼生成腳手架，可以自動(dòng)化生成前后臺(tái)一套完整的微服務(wù)體系代碼，包括監(jiān)控、日志、權(quán)限等，正常情況下可以減少一半以上工作量。

計(jì)算模塊還提供了一個(gè)可輸入Kylin、Groovy等大數(shù)據(jù)操縱腳本的uI界面，將腳本傳遞到Java后臺(tái)執(zhí)行，并返回結(jié)果。

6.2進(jìn)入計(jì)算模塊的數(shù)據(jù)處理界面

進(jìn)人計(jì)算模塊前臺(tái)數(shù)據(jù)處理界面，點(diǎn)擊“添加”按鈕。

如圖7所示。

填寫基本信息：

命名控件：用于將計(jì)算分組，方便排序/搜索。

名稱：中文名稱，方便閱讀。

標(biāo)識(shí)符：需全局唯一，用于外部系統(tǒng)調(diào)用該計(jì)算。

6.3計(jì)算開發(fā)

數(shù)據(jù)處理（計(jì)算）是通過順序執(zhí)行“子處理”實(shí)現(xiàn)的。

uI元素介紹：

1）基本信息：數(shù)據(jù)處理的基本信息;Rest接口決定該數(shù)據(jù)處理是否支持外部系統(tǒng)的Rest調(diào)用;“停用”/“啟用”按鈕可停用/啟用該數(shù)據(jù)處理。

2）測(cè)試參數(shù)：方便子處理的開發(fā)，可隨時(shí)測(cè)試運(yùn)行。

3）子處理列表：用于添加/排序刪除子處理。

4）子處理信息：

名稱：子處理名稱，在該數(shù)據(jù)處理范圍內(nèi)唯一，計(jì)算結(jié)果中將用該名稱作為結(jié)果鍵值

類型：目前支持以下類型

[Sql-服務(wù)DB]代碼類型為PostgresSQL，用于查詢計(jì)算服務(wù)本身的數(shù)據(jù)庫(kù)。

[Sql-Kylin]代碼為KvlinSQL，用于查詢Kylin中的Cube表。

[Sql-Oracle]代碼為Oracle SQL，用于查詢配置中指定Ora-cle實(shí)例的數(shù)據(jù)表。

[Sql-中間結(jié)果]查詢內(nèi)存Sqlite數(shù)據(jù)庫(kù)，前置子處理需開啟“輸出表”，表名為子處理名稱。

[腳本Groovy]前置子處理需開啟“輸出對(duì)象”。

輸出表：若子處理開啟該項(xiàng)，結(jié)果將存儲(chǔ)與內(nèi)存sQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，表明即為該子處理名稱，后續(xù)的“Sql-中間結(jié)果”子處理可編寫sql訪問該數(shù)據(jù)。

輸出對(duì)象：若子處理開啟該項(xiàng)，數(shù)據(jù)結(jié)果將存儲(chǔ)與內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)果（HashMap），鍵值為該子處理名稱，后續(xù)“腳本-Groovy”子處理可編寫Groovy腳本訪問該數(shù)據(jù)集。

輸出結(jié)果：若子處理開啟該項(xiàng)，結(jié)果將最終返回給調(diào)用者。

代碼：子處理的具體代碼，根據(jù)子處理“類型”，填寫SQL或Groovy腳本。

如圖8所示。

5）測(cè)試子處理：

測(cè)試子處理將順序執(zhí)行子處理至“當(dāng)前”子處理，傳人參數(shù)為“測(cè)試參數(shù)”，結(jié)果JSON字段說明：

success：是否成功。

error：若失敗，返回具體錯(cuò)誤信息。

results：結(jié)果集，鍵值為子處理名稱，包含開啟了輸出結(jié)果的前置子處理結(jié)果和當(dāng)前子處理結(jié)果。

如圖9所示。

6）外部系統(tǒng)調(diào)用

identNer：數(shù)據(jù)處理的標(biāo)識(shí)符

paramMap：輸人參數(shù)，類型為JSON，例：

{“paraml”：“valuel”，“param2”：100}

7總結(jié)

基于Ambari搭建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，將汽車行業(yè)的大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后導(dǎo)入Hive或Hbase存儲(chǔ)。基于SpringCloud腳手架JHipster開發(fā)計(jì)算模塊，開發(fā)效率可以高出50%，可以發(fā)布為Docker容器根據(jù)訪問量自由做橫向擴(kuò)展。使用Kvlin對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，計(jì)算模塊的大數(shù)據(jù)檢索效率更高。該項(xiàng)目可以被外部系統(tǒng)用來做數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能等。