基于hadoop MR+berkeley DB实现的十亿级数据的秒级部署和实时查询的解决方案

最近在解决业务应用场景中的10亿级数据的布署和实时查询的需求，经过近3天的调研和研发，最终很好的解决了这个问题，达到了第一阶段的需求预期。

要解决的问题

1、有10亿级别的某视频网的注册用户和设备用户，需要T+1天的任意uid或是设备id对应的用户画像数据。

2、分为计算周期+布署服务化+查询三部分，计算用时优化余地有限，

       而查询又是主动发起，主要在布署服务化阶段用时优化，希望能在5-10分钟内搞定布署服务化。

 

解决方法

1、 离线数据mr计算的时候通过hash funciion修改partition key，均匀划分至额定的文件中去。

2、 将第一轮的输出文件集合，每个文件对应berlelydb的一个数据库(同表一样)

3、 将2的输出bdb的数据库集合，拷贝至本地。

4、 将3的输出，通过bdb进程初始化操作，加入2级索引，

一级索引是端，二级索引是bdb库（此时用到到1中的相同的hash function）

5、 将4的输出，外搭restful service，支持网络查询。再通过zookeeper通讯，解决单点问题。

6、 外部实时通过的restful service输出来达到实时搜索的效果。

 

效果展示

单台高配机：128G+24核

加载bdb数据文件700GB，记录条数：10.3亿条，初始化用120s

QPS为200-1000时，响应平均时长为：10ms至1000ms

后续计划

下一步将输出的bdp数据库集合，分散到不同的机器节点中去做负载均衡一下，请求控制器端加入过滤器负责将请求路由到查询机器节点中，达到10亿级实时查询请求的响应平均时长控制在0-200ms之间，最长响应不超过300ms的目标。

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