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基于Golang的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)實(shí)踐

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-12-26 23:25:58 1703604358

基于 Golang 的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)實(shí)踐

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為了一個(gè)不可或缺的部分,成為了各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重要支撐。作為大數(shù)據(jù)計(jì)算中的一種新興語言,Golang在性能和并發(fā)性方面表現(xiàn)優(yōu)異,越來越受到了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的青睞。本文將介紹一個(gè)基于Golang的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)實(shí)踐,以及相關(guān)技術(shù)知識(shí)點(diǎn)。

1. 架構(gòu)設(shè)計(jì)

該實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)的架構(gòu)如下圖所示:

!(https://i.imgur.com/GWj4cO5.png)

該架構(gòu)主要分為三部分:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算與分析、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表。

2. 技術(shù)知識(shí)點(diǎn)

2.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理部分主要是通過Kafka來進(jìn)行消息隊(duì)列的收集和處理,Kafka是一個(gè)高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),它可以處理百萬級(jí)別的消息,非常適合用來做數(shù)據(jù)采集和消息傳遞。Kafka的消息可以被分區(qū),每個(gè)分區(qū)都可以被多個(gè)消費(fèi)者同時(shí)消費(fèi),從而提高了數(shù)據(jù)的處理速度和可靠性。同時(shí),我們使用Apache Flume來進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理,F(xiàn)lume是一個(gè)分布式的、可靠的、高可用的、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)從各種數(shù)據(jù)源(如web server日志、文件系統(tǒng)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等)收集數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)紿adoop中。

2.2 數(shù)據(jù)計(jì)算與分析

數(shù)據(jù)計(jì)算與分析部分主要是通過Storm來進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和分析,Storm是一個(gè)開源分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng),可以用來處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的流式計(jì)算。Storm的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是非常靈活的,可以支持各種復(fù)雜的計(jì)算邏輯。同時(shí),我們使用InfluxDB來進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢,InfluxDB是一個(gè)專門用來存儲(chǔ)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高性能的開源數(shù)據(jù)庫,非常適合于大型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。

2.3 數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表

數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表部分主要是通過Grafana來進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化和報(bào)表展示,Grafana是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)可視化工具,可以通過多種數(shù)據(jù)源來展示數(shù)據(jù)的圖形化報(bào)告。同時(shí),我們還使用了Elasticsearch來進(jìn)行數(shù)據(jù)的檢索和查詢,Elasticsearch是一個(gè)高性能、分布式的開源搜索和分析引擎,非常適合用來處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3. 總結(jié)

以上介紹了一個(gè)基于Golang的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)實(shí)踐,包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算與分析、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)表等部分。該架構(gòu)采用了Kafka、Flume、Storm、InfluxDB、Grafana和Elasticsearch等多種技術(shù),通過它們的相互協(xié)作,能夠高效地進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算和處理。

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