集算器成功案例：广西信访大数据平台-pg游戏官网登录入口

hadoop大数据平台是某省信访局2017年的重点项目，该平台以数据采集、数据存储、数据计算为中间件，下接信访系统、数据接口文件、外部数据等数据源，上接即席查询、统计报表、管理驾驶舱等数据应用，从而实现关键指标展示、社会治理预警、网络舆情分析等具体业务。

整体结构如下：

该大数据项目是各省信访局的参照标杆和国家级项目的孵化器，其战略意义深远。但本项目实施过程中存在着数据源多样，性能要求高、业务逻辑复杂等难点，具体如下：

• 数据源多样

本项目数据来源各式各样，按业务渠道的不同，可分为信访系统、数据接口文件、外部数据；按数据类型的不同，可分为结构化数据（信访资源编目库、信访公共基础库）、半结构化数据（文件、http流）、非结构化数据（信访图片、监控视频）。按访问接口可进一步细分，文件可分为日志文件、excel文件、xml文件；http流分为json、 webservice；数据库分为支持ansi新标准的oracle、sqlserver，支持旧标准的mysql，以及非ansi标准的hive（外部大数仓）。

非结构化数据可直接复制到平台的非结构化大数据仓库（hdfs），不存在难点。但结构化和半结构化数据要经过etl加工过程，存储在结构化大数据仓库（hive）之后，才能被外部应用统一调用，这就要求etl工具具备丰富的访问接口。现实情况是：大数据etl工具（如sqoop、kettle）接口有限，对日志和关系型数据库支持较好，其他数据源只能用高级语言访问（如java api），或导入临时库再etl（即letl）。

数据源之间存在业务关联，比如资源编目库要根据公共基础库过滤，或者excel文件要和数据库关联，符合条件的合法数据才会存入hive，这就要求etl工具具备多数据源混合计算的能力。现实情况是：大数据etl工具缺乏直接混算能力，只能用java硬编码间接混算。

• 性能要求高

大数据平台的特点就是数据量大、计算量大、访问量大，性能自然是核心指标之一。在整个平台中，非结构化数据虽然占据95%，但这类数据只需以文件为单位原样复制，几乎没有计算要求。相反，hive中的结构化数据虽然只占5%，但这类数据需要以记录字段为单位进行计算，粒度比文件小得多，因此总体计算量反而占到95%。

不论即席查询还是统计报表，不论数据分析还是监控预测，所有的外部应用都要基于结构化数据进行计算。如果计算性能太差，无疑会大大降低用户体验，比如长时间的查询等待，比如延迟推送统计结果，或者只能查看预生成的死数据，有时还会造成系统崩溃。

采用hana、teradada或oracle timesten可有效提高性能，但投入成本是天文数字，而greenplum稳定性太差，不适合政府行业，这里都不做讨论。要想提高结构化数据的计算性能，切实可行的方法有三种：分布式计算、多线程计算、算法优化。

现实情况是：大数据计算工具（比如spark on hive）拥有良好的分布式计算能力，但在多线程计算和算法优化上还做得远远不够。在单机多线程计算方面，大数据计算工具性能只有传统数据库（oracle）的十分之一到五分之一。在算法优化方面，大数据计算工具一直在模仿传统数据库，而传统数据库的算法依据关系代数理论，自上世纪七十年代起就已经不再变化，优化空间早已走到尽头。

• 业务逻辑复杂

源数据etl到大数据平台，大数据平台对外提供数据服务，这两处涉及到大量计算，部分业务逻辑比较复杂。

根据业务逻辑由易到难的程度，大数据etl工具分别提供了sql\存储过程\perl\java等方法，工作量也按这个顺序由小到大排列。其中sql\存储过程内置结构化计算函数，工作量不大，但后两者要自己实现底层函数，工作量比前两者大百倍。传统数据平台（数仓）之所以建设工期漫漫无期，主要就是因为后两者导致的。大数据etl工具更多涉及半结构数据和多源混算，只能用perl\java解决，因此工作量更大。

大数据平台对外提供十余种数据服务，每种服务包含几十（分析应用）到几百（报表应用）种不同的算法，其中业务逻辑较复杂的算法约占10%，典型的比如：根据信访态势、社会环境、网络舆情三方数据，先计算风险因素的变动趋势，再计算各种风险状态偏离预警线的强弱程度。此类算法在传统数仓中需用新标准sql（比如支持ansi2003的oracle）实现。但大数据计算工具计算能力较差，尚达不到旧标准sql，更加不支持新标准，只能用工作量巨大的java代码实现。事实上，以往的大数据平台遇到复杂业务逻辑时，通常会把数据抽到oracle中计算，这也是大数据平台华而不实难以落地的根本原因。

 

数据源多样，性能要求高、业务逻辑复杂，这三大难点如同暗藏的冰山，一旦解决不好，就会使大数据平台这艘旗舰之作沦为泰坦尼克。为了规避风险顺利实施，项目组引入了集算器。集算器是针对大数据平台的优化利器，支持多样数据源，可提高计算性能，并降低复杂算法工作量，适合解决本项目的难点。

集算器在结构图中位置如下：

• 支持多样数据源

集算器接口丰富，不仅支持日志和关系型数据库，也直接支持webservice和json流，以及mongodb、hbase、阿里云ots这类nosql数据库，还有hdfs文件、elasticsearch全文搜索引擎。对于尚不支持的小众数据源，只需自行开发新接口就能直接计算，而不必导入数据库再计算，更不必用java实现计算过程。

集算器支持直接跨库跨源的混合计算，不再依靠java硬编码。不论单源计算还是混合计算，集算器都提供了一致的计算语法，无需为迁移切换做改变。

• 提高计算性能

像其他大数据计算工具一样，集算器也支持分布式计算，但集算器的独到之处，在于多线程计算和算法优化。基于自主可控的多线程计算，集算器比其他大数据计算工具性能高50-100倍。基于新型离散数学理论，集算器对传统算法进行了大量优化，其计算性能超越传统数据库。

• 降低复杂算法工作量

对于半结构化计算和多源混算，其他大数据etl工具需要硬编码完成，而集算器可直接支持，其中难度消弭无形，开发工作量因此大幅降低。

对于真正的复杂业务逻辑，由于集算器基于新型离散数学理论而构建，其计算能力强于新sql标准，因此比oracle或其他大数据工具更易实现。以往需要用java实现的复杂算法，现在只需用集算器轻松解决，不仅比sql更易书写，还具备分步调试的优点。

 

集算器如同破冰船，装备三大破冰利器：支持多数据源、提高计算性能、降低复杂算法工作量。有集算器的保驾护航，本项目的三座冰山被一一击破，大数据平台这艘旗舰之作才得以顺利航行。