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【大数据架构】基于流式数据的大数据架构升级

背景

团队在升级大数据架构,摒弃了原来基于hadoop的架构,因此抛弃了hive,hdfs,mapreduce这一套,在讨论和摸索中使用了新的架构。

后端使用kafka流式数据通过rest catalog写入iceberg,存储于minio。在写入iceberg的时候,首先是写data数据文件,然后再写iceberg的metadata文件,分两步走,在kafka中有两个topic,一个负责些data数据文件,一个负责些iceberg的metadata文件。

当然这样会产生大量的小文件,那么我们还有一个程序使用网易的amro来监控数据库表的data目录,设置好参数实时的去合并这些小文件,总体效果不错。

前端使用trino查询,对trino也进行了很多优化,目前测试来看,运行还算稳定,但是不可避免的trino的任务总会出现失败的情况。原来的架构是trino失败后去跑hive,而hive是跑mapreduce依赖于hadoop,新架构摒弃了hadoop,当然也没法用hive跑了,因此目前看较好的办法是使用spark sql来替代。

参考我另一边文章

【kyuubi-spark】从0-

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