标签：数据交互 负载 过程 模块 职业生涯 系统 java 进程 并行
2017年6月，开始数据分析的职业生涯，作为架构师，建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台，这里记录学习过程中的点点滴滴！
数据分析的核心，可以理解为：Select xxx From table Where yyy Group By zzz
小数据计算平台的定位：
- 数据量在1000万行到100亿行之间，传统关系型数据库算起来吃力，且类似项目不是特别多，Hadoop搭起来难以收回成本
- 资源投入有限，基于传统项目之上的轻量级数据分析，一般只能有1~2台服务器，Hadoop最好能有8台以上服务器
- 门槛低，普通软件工程师容易上手做数据分析，并参与开发配套的业务系统，大数据开发工程师需要会很多（Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、HBase、Spark、Zookeeper、Sqoop）
- 实时内存计算，C#/Java/Go+Redis/MongoDB，轻松做到0.5~5分钟实时处理，大多数大数据开发工程师只熟悉 Hadoop+Hive，擅长T+1离线计算，对实时计算Spark+HBASE熟悉的不多
题外：其实大家平时借助消息队列（Kafaka/RocketMQ）异步处理的统计，本身就属于实时计算数据分析的一种！
该平台的目标并非替代Hadoop，而是对中小型数据分析提供一种轻量级选择。
实际上我们大部门就有完整的Hadoop大数据平台，我们的许多模块，都跟Hive、HBase、Kafka等有大量的数据交互
未来的日子里，会根据后面的小数据平台配套，把相关技术慢慢写下来。
文章目录：
借助Redis做秒杀和限流的思考
大数据分析中Redis怎么做到220万ops
每天4亿行SQLite订单大数据测试（源码）
小数据计算平台配套：
- 关系型数据库，数据来源以及计算结果存储，推荐MySql，批量插入5000~50000tps
- Redis，原始数据源预热，中间计算数据临时存储，结果数据缓冲队列，选Linux/Windows多实例部署，单实例性能8w~10wops
- 计算节点，核心数据分析应用，从数据库或Redis或微服务读取原始数据和基础数据，根据业务规则进行计算，统计结果直接落库或借助Redis异步落库
- 调度系统，时间片调度算法，对数据进行切片处理，多实例多线程并行计算，错误或超时重试机制。计算节点上跑的分析应用依赖于调度系统
- 服务节点，频繁且反复读取的小数据（1000万~100亿）预热进入Redis，大量部署微服务，封装各种数据访问，10万以下数据直接缓存到进程内存
- 微服务注册中心，每个服务至少部署2个节点（可用性、负载均衡），大量服务需要管理起来，伸缩扩容
- 配置中心，数据分析应用和微服务的大量伸缩部署，需要有配置中心把数据库配置等各种配置管理起来
- 监控中心，监控重要计算节点和服务节点，通过微信/短信/钉钉等工具报告紧急情况，或每天提供数据简报
实际使用根据需要进行调整，如果数据分析项目不多，后面的辅助性配套可以不要。
关于博客，10多年来断断续续也写了不少博文，我写的博客有个特点，都是经过深思熟虑并且在网络上很少能找到相关内容的知识点。
关于工作，公司财报提到2018年第二季度包裹量21.16亿件，公司名和具体工作内容不方便讨论，还请大家见谅和监督！
本文答疑：QQ群1600800，2018-08-12 20:00:00
End.
100亿小数据实时计算平台
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原文地址：https://www.cnblogs.com/nnhy/p/Data.html
