1 大数据产品整体框架设计
大数据产品整体框架之软件建设主要分为四部分内容：
1、 ETL，负责各数据库间数据有序流动；
2、 资源统一管理平台，负责多个数据库的资源管理，包含元数据管理等；
3、 分布式文件系统，负责非结构化数据，如图片、文档、音视频等文件存储与访问；
4、 大数据处理平台，负责海量数据的入库、查询检索、运维管理等；
目前我部门已完成上述1、2、3部分的产品开发，准备开始启动第4部分研发，即大数据处理平台的研发工作；
2 深圳市局客户需求
市局客户现状：
1) 数据量（180亿，4TB）
2) 数据种类（结构化，非结构化，47张表包含视频，图片）
3) 表情况（共518张表，其中23张上亿，72张上千万，最大单表达31亿，如深圳通）
4) 数据更新情况（每周有322张表新增记录3000万，146张表修改800万，41张表删除1万）
5) 上亿记录数大表查询非常慢（在Oralce数据库中做单表查询及多表关联查询非常慢）
市局客户对云平台的建设标准要求如下：
3 产品预期实现功能
大数据处理平台功能框架如下：
详细实现功能描述如下：
1) 支持集群节点数线性扩展上限≥256
2) 支持JDBC接口和访问，支持类SQL或SQL语言（包含多表联合查询、子表关联查询等），支持DML语句（如insert/delete/update操作）和DDL语句（如Create table等），支持索引。
3) 支持会话管理，考虑会话负载均衡
4) 支持数据库实例管理，如数据库创建删除、帐号角色管理、备份策略以及查看实例信息等。支持多实例且统一管理。
5) 支持用户密码管理，同时支持按照库（实例）、表不同级别的权限控制。
6) 支持数据的批量导入与导出。
7) 支持非结构化数据存储及访问（如文件、图片、音视频流文件）
8) 支持web界面查询浏览数据（需分页）
9) 支持资源元数据管理
10) 支持数据的备份与恢复
11) 支持较好的分页与排序算法
12) 运维管理平台，实现整个集群主机的运维监控（如cpu/内存/磁盘IO/网络流量），异常告警管理，日志管理，库、用户、表、索引等对象的维护管理。
13) 性能基本能满足市局客户的要求。
4 前期方案
我们的前期方案采用Cloudera 公司的Hadoop，利用Cloudera公司的Hbase + Impala混合模式来进行功能上的取长补短，因为Impala查询速度非常快，但是Impala不支持数据的更新与删除，于是我们将数据通过hbase进行更新，然后采用快照方式批量更新上传至impala，这种方式可实现对大表对象的新增、修改、删除以及快速查询等操作要求，同时Cloudera Manager提供了强大的运维管理平台也基本满足客户要求。
4.1 大数据处理平台－架构设计
下面是利用Cloudera公司的Hbase + Impala混合模式来进行改造的大数据处理平台架构。
4.2 存在问题
1) 我们采用的Cloudera Manager免费版仅支持50个节点，不满足客户节点数线性扩展上限≥256的要求；
2) 实时数据查询速度慢，Hbase索引不好实现；
3) Impala查询速度快，但是Impala不支持数据的更新与删除，我们的前期方案是将数据通过hbase更新，然后采用快照方式批量更新上传至impala中，这样impala中这部分数据没办法实时更新；
4) 数据更新、删除效率达不到客户要求；
5) 标准JDBC驱动接口实现难度较大；
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来源：成都科多大数据科技有限公司
