您的位置：首页 > 运维架构 > Linux

IBM linux on power 开发者技术大会记录

2015-09-22 20:47 573 查看

今日参见IBM举办的linux开发者大会，收获颇多。现在线简单记录于此。改日在详细总结。

1. 对于业务的处理来说：目前来说听到了如下的几个特点，主要分为如下的两类：

(1) 批处理类型的业务：如银行的报表查询，基于数据仓库的数据挖掘分析等等。在次还需要主要区分的一点是：对于上述的这些应用场景。还需要进一步分析用户的多少。如对于对公共用户开放的一些功能来言，就需要考虑高并发的处理。而一些公司内部的，则可以放宽对该方面的需求。（这里只是这样插一句，其实这对高并发来言，已经有了一些比较常用的手段了。如web前端的负载均衡器，DNS等等）。

针对这种场景，就是利用目前的hadoop/spark平台进行处理就行了。

(2)流处理的类型：如在一些工控领域的传感器收集到的数据，还有交通部门在识别套牌车辆，通过运营商的一些信令，来实时分析人群的聚集程度。针对这种场景，今天才学习了一种架构。叫做lambda架构，其说起来也比较简单。其架构图如下：

针对上述的场景，如果是真正的实时流处理的话，一般场景的spark就能处理了。但是据IBM的人说，实际上目前的spark的流处理，是一个微量的批处理的过程，spark的时间窗口在500ms左右。做不到真正的流。而他们正在做他们的stream。

2 针对批处理的系统来言，由于批处理的实现特点，因此对数据一致性的考虑没有那么急迫。而对于一些在线的系统来言（一边读一边写），就需要考虑数据的最终一致性。

3 hadoop集群的大小：就听到的几个公司的数据来言，其hadoop集群的大小最大都是几百个左右。200-800。数据的量级都是在PB的量级。其中一个较大的公司说自己的每天的数据量有16TB.

4 总结一下目前公司们在做的hadoop的几个方面：

(1)针对hadoop的sql的优化。目前hive虽然使得hadoop支持了sql。但是支持的还不是很完善。目前就有两家公司提到了(其中包括IBM)他们正在做这方面的工作。其背景如下：一些银行和电信行业都已经利用传统的数据库很多年了。他们熟悉sql。并且他们的很多业务利用了sql，并且也没人去维护了，想要让这些用户迁移到hadoop上，sql必不可少。

(2)面向算法的并行化，一方面，有一些公司已经在hadoop上去实现各种算法了，其中包括统计的算法，分类算法，聚类，回归，主成分分析等等。另一方面，针对机器学习的库，目前在hadoop上面有mahout，spark的MLib等，IBM还会贡献自己的机器学习库systemML。

(3)各种场景的应用。银行部门：初级各类报表的查询，跨部门的数据的统计（这些以前的数据仓库基本都能做了），更深一个层次的，利用银行的客户信息，以及各种借贷信息，为用户贴标签，进行精确的营销，并且增加用户的忠诚度。

银行的风险预警：银行结合各个政府部门，如公安，确定一些风险账户，当有人跟该账户进行交易时，及时阻断。

电信行业的人群聚集分析，交通部门的套牌分析。

(4)stream的处理：目前还是比较混乱的，有用spark的。

5 IBM的大数据方案

IBM作为此次大会的主办，拿出了它大数据方面从硬件到软件的整套的方案。

硬件方面：linux on power，这个我实在是不太懂，并且上午还是用英文讲的，我只看到了一个关键词bare metal，并且他们生成，他们会做持续的优化，这是其他所不能比的。

大数据平台：hdfs+yarn+spark，用spark来代替mapreduce。并且他们成立了IBM open platform with apache hadoop，来建立标准，来统一目前hadoop版本乱的现状。

systemML 贡献自己的机器学习库

stream：自己的流处理方案

spss：专用的数据挖掘的工具软件，利用拖拽的方式。

DB2: 在h
a792
adoop平台上实现了DB2的驱动。

6 sequoiaDB 的方案：

他们的方案比较有意思，他们没有在hadoop的上层来实现数据库。而是着眼于了hdfs的，在他们的实现中，他们用他们的数据库替换掉了hdfs，在他们的数据库上面跑spark。例如查看到了某个数据快在那个节点上，就在那个节点上面去启动spark进程处理。

在他们的应用中，他们的系统（数据库）同时存在批处理，交互式查询，数据库读写的操作，他们利用多副本的方式，来解决同时访问的问题。

7 其他一些：

redis 貌似和IBM合作，做了一个硬件的接口，来加锁数据处理，没听懂。

SSD 内存，有人做了测评spark平台下ssd的性能时内存的80%-90%，

kafka这个消息队列，有三个公司提了他们正在用。

内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理

标签： linux 开发人员

相关文章推荐

新的分享

章节导航