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杨大海表示，对于一个外行人或刚入门的人来说，建立一个数据平台就是搭一个Hadoop集群而已。但基于这个集群，想要把它很好的用起来会暴露很多的问题。那么针对这些问题就需要研发很多系统来应对，所以建立统一数据平台是非常重要的。
为什么说建立统一数据平台是重要的
门槛，这里杨大海表示，并不是现在做大数据的门槛有多高，因为整个大数据领域的技术非常成熟，人员也很多，很多公司都自己的团队做大数据。这里所说的门槛是指非大数据领域的一些人，如分析师可能只会写一些SQL语句或只能看懂一些数据，出一些报表，如果让这类人写Mapreduce或数据收集研发东西，就会觉得非常难，如果建立一个完善的数据平台，可有效帮助他们。
共享， 假设某公司有很多技术团队、不同部门、不同业务团队。如每个团队都搭一套Hadoop群，中间的数据共享就成了问题。还就是资源浪费，像人力资源浪费和服务器资源浪费等。
规范，基于大数据系统做一个数据产品，需要数据采集、收集、存储和计算等多个步骤，这样整个流程是非常长，花30%时间做业务系统开发，70%时间用于平台搭建或一些开源的完善，是非常不划算的。设想做数据产品之前就已经有系统供选择，有数据需要采集，有新计算模型需要诞生时候只需要接入，不需要再花时间调研。制定规范之后，日志放在哪，通过标准配置，就可以把日志采上来供使用。这样一来，就保证尽可能缩短数据采集整个的流程。
成本，这里指人力成本和服务器，就是硬件资源的成本。有统一数据平台，就可以做很多优化。面对一千台规模的服务器，可通过一些修改原码、参数优化等提升10%，就可节省约64G或者128G、4核服务器一百台。
时间，开发一套业务系统，大可不必花一个月的时间调研Hadoop，花一个月时间的调研Kafka，因为这些不在业务团队的竞争范围之内。更多的精力应放在产品或系统，如何把系统做得更***，而不是怎么把Hadoop打好。
Hadoop集群的发展进程
Hadoop发展规模
如上图，杨大海表示，从2012年到2016年，Hadoop集群在不断进化发展中。集群最初起点比较低，只是为了满足数据分析团队和推荐团队使用，只有三四十台的规模。在2012年到2013年的时间，集群扩张的非常快。到2013年接入很多用户，公司其他团队如广告、分成等团队接进。集群膨胀厉害，半年时间翻了四五倍，到200台左右的规模。到2016年时间，整个集群将近一千台规模，中间做了一次升级，就是1.3升级2.3，当时升级是为了满足周边的一些生态圈。
Hadoop集群发展过程中遇到的问题
hadoop问题演变
如上图，杨大海表示，整个集群发展过程中遇到的问题是随着阶段的推移不断地变化的，也就是说不同阶段遇到的不同的问题各不一样。
50台规模时，整个生态圈不完善，像Hive等本身还有很多Bug，但因为刚开始，应用简单所以并没有发现。此时团队技术功底非常差，集群管理基本上没做，直接搭了一条集群，裸奔的集群。
200百台规模时，遇到的问题相对多一些，杨大海在这里介绍了权限问题、用户管理、资源调度、调度系统、数据安全、目录规范、参数规范、本地化八大问题。
- 权限问题， 用户增多，十个上百个，那权限就成了问题。
- 用户管理，如何把用户管理好，保证用户的作业及时提交，而不是因为某个用户提交一个大作业，把整个集群资源占完，其他的脚本没法跑。如何保证这个用户存储不会***扩张。如何给用户规划存储。
- 资源调度，保证用户一定独立空间，控制占有的资源数目，不至于把整个集群的资源给占完。
- 调度系统，一台服务器，一台客户端，可能会给三个团队用，每天晚上会有上万个，甚至几千个、几百个作业来提交，通过这台机器来提交。调度系统是为了解决客户端单节点的问题，单点故障的问题。
- 数据安全，公司内部虽是同一个集团公司，但分为不同的BU，这些BU之间的数据是需要共享、也需隔离。
- 目录规范，日志如何存储，用户目录如何规划，目录需要多大的空间，如果超过空间我如何提醒删除。
- 参数规范，Hadoop有很多参数，需要增加，也需要优化。
- 本地化 ，有时需对Mapreduce本地化，因为突然间上了两百台机器，Mapreduce从中取数据，但本地没有需远程，这还需要对本地化参数做优化。
1000台左右高可用多计算模型共存时，问题就更多，更加繁琐。如用户水平、高可用、小文件、数据迁移、任务问题、存储计划、机房瓶颈、归档、资源争强分类、资源隔离、任务监控、列队监控等。
- 用户水平，用户水平有低有高，这就需要有一个人专门解答每天用户的问题。
- 高可用，这里需要做HHA，因为宕机后影响太大，所有团队的任务都需要重跑，所有团队的数据都需要重铺。
- 小文件，集群有一千台服务器，小文件数是非常多。内目录内存现在已经用到150G左右，这就需要对文件数进行控制，对近两年文件做归档。
- 任务，需要看许多指标找出问题，这更强大的监控系统来支持。
- 存储计划，同运维报一个存储计划，如集群打算一个月扩多少台服务器、如根据流量、数据量、任务量去申报。因为不可能现在突然间扩一百个机器，运维也不一定有两百台的机器提供。
- 资源争抢，是比较严重的问题，集群升级变快，但突然间可能提交不上去。
- 因为当时的调度策略，在做版本迭代升级时，有一些新功能刚推出，很多特径还不支持。
- 资源隔离，这个是之后需要做的事情。如一个任务死循环把整个服务器跑挂问题的解决。
Hadoop数据平台的发展现状
数据平台现状
杨大海表示，上图是现在数据平台的发展现状。最上层系统如团队、广告、推荐、分析、云娱乐、直播、搜索、分成、移动等，这些系统最原始的它们需要数据，所以有一套日志系统，把数据采集并存储。日志系统是研发的，因为需要解决跨机房的问题。日志收集需要遍布在全国很多个机房，机房日志收集是需要聚合，最终的数据都要聚合到一个点。左边是数据的计算部分，可直接读取日志系统的数据。右边用户管理系统是为了满足用户申请账号、放文件、需要归属一个团队、访问团队资源。监控报警系统，来做统一的监控报警。
Hadoop数据平台的未来
hadoop平台未来
杨大海表示，上图是集群的未来的样子，现在我们已经做到90%，但还没有完全解决。未来整个存储分为实时和离线两部分。HDFS存储可能会遍布到大数据所有服务器，很多团队是不做存储的，所以可以把存储遍布到所有的服务器，给你团队的账号。基于Yarn话会做虚拟化，完全把解决资源，资源无法隔离的痛点。基于Yarn开发更多的计算模型出来，如自定义的一些计算模型。
Hadoop平台将要面临的挑战
Hadoop平台将要面临的挑战
如上图，杨大海表示，Hadoop平台将要面临的挑战分为三部分HDFS、Yarn、Client。针对HDFS面临的挑战有Namenode性能瓶颈、日志大小的控制、节点操作的API、多机房方案、集群规模太大Namenode性能瓶颈等。针对Yarn面对的挑战有调度个性化分类、资源隔离、数据仓库的必要性、基于标签调度完善、更强大的监控平台等。针对Client面对的挑战有Docker统一管理、配置问题、业务依赖升级问题等。
Hadoop数据平台的运营问题
关于Hadoop数据平台的运营问题 ，杨大海这样说，对内部运营是非常有必要的，综上那么多问题，就因为初期运营预料到这些问题，但没有做好，导致后期花非常大的代价去挽回。他还从规范、计划、流程和策略四方面针对运营问题，做了讲解。
- 规范，就是目录怎么存，可以放多大文件，放多少文件，占用多少资源。让用户一开始就了解这个事情，以免一起限制导致客户烦感。
- 计划，集群要做一下计划，不同的时间做不同的事情，满足用户更个性化的需求，如何时完善更多的计算模型。
- 流程，用户在使用平台期间详细的知道整套的流程，如用户账号申请，如用HDFS的话做那些事，用Kafka的话做哪些事等等。所有系统之间的账号全部打通，一个账号全部搞定。
- 策略，很多时间需要制定策略来限制用户，这里说的限制并不是让用户用的不爽，是让它更健康的发展下去。
在演讲***，杨大海提到了两个问题数据仓库和数据服务。建立一个数据仓库，对数据平台来说表面上看起来是两件毫不相关的事情，一个是做数据底层，一个是做数据服务。其实两边关系非常大，如果没有一个数据仓库，做底层的会非常痛苦。这里的痛苦并不是技术满足不了，而是要不断的扩容。数据服务更大的意义是保证数据的一致性，如广告团队算了一个视频的VV量和播放量和分析团队算的一个视频的播放量不一致，这个数据是没法解释的。其实大家原数据都一样，统计口径不一样，才造成这个问题。所以数据服务是把一部分可以公开的数据算好，通过接口去公开，部分不可以公开数据，做成带有偷窥认证，带有用户认证数据结构提供出去。尽可能做到的把公司的业务前面的几个主题做仓库。
演讲视频：
http://edu.51cto.com/lesson/id-100760.html
http://edu.51cto.com/lesson/id-101082.html
【讲师简介】
杨大海，前优酷土豆大数据平台高级架构师，优酷土豆的大数据开放平台研发负责人，主要负责优酷土豆开放大数据平台的研发和运营。曾就职于亚信联创负责bi商业智能产品的研发。
