数据中台搭建 数据中台的开源解决方案

针对数据中业解决方案的多元化及开源框架的繁杂性，各种模块均有丰富的开源套件可供选择。以查询引擎为例，可用工具如MySQL、Redis、Impala、MongoDB、PgSQL等，企业可根据实际业务需求灵活选择合适的开源套件。

鉴于可选解决方案的丰富性，特别推荐开源解决方案，其框架图详见附图。企业数据处理主要涉及离线计算和实时计算两大领域。

一、数据存储解决方案

在互联网行业，大数据的主流存储框架是基于Hadoop的HDFS，因其高容错性和适合批处理数据的特性，常部署于低廉的PC服务器，以存储海量数据，具有较高的性价比。

二、离线计算

在HDFS的基础上，Hadoop生态下的离线数据仓库计算引擎Hive被广泛使用。Hive支持以SQL操作的方式处理存储在HDFS上的数据，适用于海量数据的批处理操作场景，操作简便，容错性和扩展性好。其缺点是查询和计算相对较慢，因此主要应用于离线计算场景。

为提高计算效率，Spark作为新的计算引擎被引入。Spark的RDD计算引擎基于内存进行计算，显著提升了计算和查询效率，常与Hive结合使用，共同构成主流的离线计算框架。

对于小规模节点（100个节点以下）的环境，可优先选择Hive作为数据仓库，搭配Spark作为计算引擎。对于海量数据场景，Hive的稳定性和容错性使其成为优势明显的选择；而Spark则因其计算速度快的特点，多用于处理数据仓库上层的查询、计算和分析操作。

三、实时计算

实时计算框架如Spark、Storm和Flink等可供选择。其中，Spark因其统一的框架和引擎支持批处理、流计算、查询、机器学习等功能而备受推崇。虽然其微批处理的设计在处理流数据时的效率较低于某些技术，但其成熟的体系、良好的易用性以及丰富的社区文档和案例使其在秒级数据延迟要求下成为优选。

四、查询引擎的多样化

为提高数据交互性查询效率，多种查询引擎如HBase、Redis、MongoDB等应运而生。这些引擎可按大类划分为SQL交互式查询引擎和NoSQL交互式查询引擎。

SQL交互式查询引擎如Impala、Presto等通过分布式查询引擎提高查询效率，适用于不同场景的数据分析需求。而NoSQL交互式查询引擎如HBase和Redis则分别适用于频繁插入操作和高速读写操作的场景。

特别地，MongoDB以JSON格式存储数据，适用于表结构变化大的海量数据查询和聚合计算场景。

五、数据采集工具的丰富性

开源的数据采集工具如Sqoop、DataX、Flume、Logstash和StreamSets等可满足结构化及非结构化数据的采集需求。这些工具各具特色，如Sqoop综合性能优异，Logstash轻量且易用，而StreamSets则通过可视化界面简化数据采集和传输的复杂性。