千万级日活大数据平台设计方案

千万级日活大数据平台设计方案

本文详细介绍如何设计一个支持千万级日活用户的大数据平台，包括数据采集、存储、计算和应用层的完整解决方案。

1. 系统架构概览

1.1 整体架构

• 数据采集层：负责数据收集和预处理
• 数据存储层：负责数据持久化和管理
• 数据计算层：负责数据分析和处理
• 数据应用层：负责数据展示和服务

1.2 技术选型原则

• 高可用性：系统7*24小时稳定运行
• 高扩展性：支持水平扩展
• 高性能：满足实时和离线计算需求
• 高可靠性：数据不丢失、不重复
• 成本效益：合理控制资源使用

2. 数据采集层

2.1 采集方式

• 日志采集：Filebeat、Flume
• 消息队列：Kafka、RocketMQ
• 数据库同步：Canal、Debezium
• API接口：REST、gRPC
• 实时流：WebSocket、MQTT

2.2 数据预处理

• 数据清洗
• 格式转换
• 数据验证
• 数据脱敏
• 数据压缩

2.3 采集架构

[数据源] -> [采集Agent] -> [消息队列] -> [数据预处理] -> [数据存储]

2.4 关键技术点