系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)述

寫(xiě)在最前

此處省略許多字......


Paste_Image.png

重要說(shuō)明

  1. 由于模塊較多姨涡,其中除了hive模塊沒(méi)有使用Redis,其它模塊都使用了Redis揍庄,但是只畫(huà)出了重要的連線。
  2. 除Hive模塊之外堪遂,其它所有模塊都使用了數(shù)據(jù)庫(kù),也只畫(huà)出了重要部分連線萌庆。
  3. Web溶褪、Storm、Parse踊兜、Thrift都使用了Zookeeper竿滨,也只畫(huà)出了重要部分連線。
  4. 數(shù)據(jù)庫(kù)集群也有另外幾種數(shù)據(jù)庫(kù)捏境,這里統(tǒng)稱為DDB Cluster于游。
  5. 圖中的協(xié)議Flume代表使用Flume作為收集源文件內(nèi)容的工具。
  6. API針對(duì)APP使用SDK的手機(jī)用戶垫言,WEB模塊針對(duì)接入SDK的開(kāi)發(fā)者用戶贰剥,圖中沒(méi)有做詳細(xì)區(qū)分。

數(shù)據(jù)流

  1. 手機(jī)客戶端請(qǐng)求API筷频,經(jīng)過(guò)負(fù)載均衡器到達(dá)API蚌成。為了盡可能降低API的響應(yīng)時(shí)間,API直接使用異步IO的方式凛捏,把請(qǐng)求中的消息批量的發(fā)給Kafka集群担忧。
  2. JMS批量的從Kafka取消息進(jìn)行消費(fèi),并進(jìn)行相應(yīng)的處理坯癣;處理完成后瓶盛,把處理結(jié)果采用固定格式的方式打到日志文件中。然后示罗,F(xiàn)lume Agent增量的收集日志文件內(nèi)容惩猫,并發(fā)給Kafka集群的另一個(gè)Topic,同時(shí)在Hadoop集群中也存放一份作為備份蚜点。在打日志的過(guò)程中轧房,同時(shí)會(huì)把數(shù)據(jù)插入到HBase一份,目的是:作為出問(wèn)題時(shí)的數(shù)據(jù)恢復(fù)绍绘。
  3. Storm集群從Kafka的Topic中取消息進(jìn)行消費(fèi)奶镶,經(jīng)過(guò)Spout和Bolt的處理后,把統(tǒng)計(jì)結(jié)果存放到Redis中脯倒; Web模塊查詢Redis中數(shù)據(jù)展示給用戶实辑。
  4. Schedule定時(shí)任務(wù)定時(shí)的從Redis中同步數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫(kù)中或者從數(shù)據(jù)庫(kù)中緩存數(shù)據(jù)到Redis中。
  5. Web模塊調(diào)用Parse(解析模塊)藻丢、NCS(搜索模塊)、Thrift(某服務(wù)遠(yuǎn)程調(diào)用)展示界面給瀏覽器用戶摄乒。
  6. KPI模塊每天定時(shí)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)悠反,匯總展示給KPI系統(tǒng)使用者残黑。
  7. Hive模塊使用hive腳本,利用HBase中的數(shù)據(jù)進(jìn)行故障時(shí)的數(shù)據(jù)恢復(fù)斋否。
  8. Zookeeper集群作為服務(wù)協(xié)調(diào)和某些服務(wù)的負(fù)載均衡器梨水。
  9. 數(shù)據(jù)庫(kù)使用M-S模式。

寫(xiě)在最后

該吃飯了...... 88

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末茵臭,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市疫诽,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌旦委,老刑警劉巖奇徒,帶你破解...
    沈念sama閱讀 222,378評(píng)論 6 516
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異缨硝,居然都是意外死亡摩钙,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,970評(píng)論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門(mén)查辩,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)胖笛,“玉大人,你說(shuō)我怎么就攤上這事宜岛〕び唬” “怎么了?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 168,983評(píng)論 0 362
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵萍倡,是天一觀的道長(zhǎng)身弊。 經(jīng)常有香客問(wèn)我,道長(zhǎng)遣铝,這世上最難降的妖魔是什么佑刷? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 59,938評(píng)論 1 299
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮酿炸,結(jié)果婚禮上瘫絮,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己填硕,他們只是感情好麦萤,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 68,955評(píng)論 6 398
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布。 她就那樣靜靜地躺著扁眯,像睡著了一般壮莹。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上姻檀,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 52,549評(píng)論 1 312
  • 那天命满,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼绣版。 笑死胶台,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛歼疮,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播诈唬,決...
    沈念sama閱讀 41,063評(píng)論 3 422
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼韩脏,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來(lái)了铸磅?” 一聲冷哼從身側(cè)響起赡矢,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 39,991評(píng)論 0 277
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎阅仔,沒(méi)想到半個(gè)月后吹散,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,522評(píng)論 1 319
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡霎槐,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,604評(píng)論 3 342
  • 正文 我和宋清朗相戀三年送浊,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片丘跌。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,742評(píng)論 1 353
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡袭景,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出闭树,到底是詐尸還是另有隱情耸棒,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 36,413評(píng)論 5 351
  • 正文 年R本政府宣布报辱,位于F島的核電站与殃,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏碍现。R本人自食惡果不足惜幅疼,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,094評(píng)論 3 335
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望昼接。 院中可真熱鬧爽篷,春花似錦、人聲如沸慢睡。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 32,572評(píng)論 0 25
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)漂辐。三九已至泪喊,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間髓涯,已是汗流浹背袒啼。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 33,671評(píng)論 1 274
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人瘤泪。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 49,159評(píng)論 3 378
  • 正文 我出身青樓灶泵,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像育八,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親对途。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,747評(píng)論 2 361

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容