上次写的《大数据环境下互联网行业数据仓库/数据平台的架构之漫谈》一文，已是一年前的事了，经过一年的沉淀与公司业务的发展，大数据平台的架构也有所演进，本文简单介绍了架构更新的部分。
整体架构
数据采集
对于关系型数据库以及部分NOSQL（Redis、MongoDB）中的数据，仍然使用DataHub按天、按小时，增量抽取到HDFS，映射到Hive表；
对于日志数据，使用Flume从日志收集服务器实时抽取到Kafka，再使用Flume，从Kafka抽取到HDFS，映射到Hive表；
离线计算
离线计算%80以上使用Hive，部分新业务使用SparkSQL，很少一部分老的业务仍然使用MR；
离线计算的结果，根据业务用途不同，分别保存在Hive、Redis以及业务关系型数据库中；
实时计算
实时计算使用Spark Streaming以及部分Java程序消费Kafka中收集的日志数据，实时计算结果大多保存在Redis中；
多维分析OLAP
之前基本采用固定报表、固定计算、临时数据提取等方式来满足业务数据分析的需求，随着业务发展，该模式的成本越来越大，也存在很多问题。
现在使用Kylin作为OLAP引擎，数据开发人员在Hive数据仓库中设计好事实表，维度表，在Kylin中设计好Cube，每天将数据由Hive加载到Kylin，数据分析、产品运营通过Kylin来完成90%以上的数据分析需求，对于一些特别复杂和定制的需求，才会提临时需求给数据开发。
另外，使用Caravel经过简单的二次开发，作为OLAP的前端，用户不用写SQL，即可完成数据多维分析与可视化。
机器学习
目前只使用了Spark MLlib提供的机器学习算法，完成了文本分类的需求。
Ad-Hoc查询
在Hive的基础上，也提供了SparkSQL的方式，主要是给数据开发以及懂SQL的数据分析和运营提供更快的Ad-Hoc查询响应。
数据可视化
基于Caravel做了二次开发，提供近20种数据可视化图表。
底层基于DataHub、Kylin，用户还可以自助数据接入、自助建模、自助分析与可视化。
PS：架构中介绍的所有组件，在我的博客中都能找到相关的文章，请关注我的博客。
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