数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

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有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

Ceph 是一个开源项目，它提供软件定义的、统一的存储解决方案 。Ceph 是一个具有高性能、高度可伸缩性、可大规模扩展并且无单点故障的分布式存储系统 。
Ceph 是软件定义存储解决方案
Ceph 是统一存储解决方案
Ceph 是云存储解决方案

高可用性

高扩展性

特性丰富

Ceph独一无二地统一的系统提供了对象存储、块存储和文件存储功能。Ceph存储集群由几个不同的软件守护进程组成（比较重要的两个是MON和OSD），每个守护进程负责Ceph的一个独特功能并将值添加到相应的组件中。

RADOS是CEPH存储系统的核心,也称为Ceph 存储集群。Ceph的数据访问方法(如RBD,CephFS,RADOSGW，librados)的所有 *** 作都是在RADOS层之上构建的。当Ceph 集群接收到来自客户端的请求时,CRUSH算法首先计算出存储位置,最后将这些对象存储在OSD中,当配置的复制数大于1时,RADOS负责的形式将数据分发到集群内的所有节点,最后将这些对象存储在OSD中。当配置的复制数大于1时,RADOS负责数据的可靠性,它复制对象，创建副本并将它们存储在不同的故障区域中。
RADOS包含两个核心组件: OSD和MON

OSD 是Ceph 存储集群中最重要的一个基础组件，他负责将实际的数据以对象的形式存储在每一个集群节点的物理磁盘中。对于任何读写 *** 作，客户端首先向MON请求集群MAP，然后客户端旧可以直接和OSD进行I/O *** 作。
一个Ceph 集群包含多个OSD。一个典型的Ceph集群方案会为集群节点上的每个物理磁盘创建一个ODS守护进程,这个是推荐的做法。OSD上的每个对象都有一个主副本和几个辅副本,辅副本分散在其他OSD。一个OSD对于一些对象是主副本，同时对于其他对象可能是辅副本，存放辅副本的OSD主副本OSD控制,如果主副本OSD异常(或者对应的磁盘故障),辅副本OSD可以成为主副本OSD。
OSD是有一个已经存在的Linux文件系统的物理磁盘驱动器和OSD服务组成。Ceph 推荐OSD使用的文件系统是XFS。OSD的所有写都是先存到日志,再到存储

MON 负责监控整个集群的健康状况。它以守护进程的形式存在,一个MON为每一个组件维护一个独立的MAP,如OSD，MON,PG,CRUSH 和MDS map。这些map 统称为集群的MAP。MON 不为客户端存储和提供数据,它为客户端以及集群内其他节点提供更新集群MAP的服务。客户端和集群内其他节点定期与MON确认自己持有的是否是集群最新的MAP一个Ceph集群通常包含多个MON节点,但是同一时间只有一个MON。

librados是一个本地的C语言库，通过它应用程序可以直接和RADOS通信，提高性能

Ceph 块存储，简称 RBD，是基于 librados 之上的块存储服务接口。RBD 的驱动程序已经被集成到 Linux 内核（2639 或更高版本）中，也已经被 QEMU/KVM Hypervisor 支持，它们都能够无缝地访问 Ceph 块设备。Linux 内核 RBD（KRBD）通过 librados 映射 Ceph 块设备，然后 RADOS 将 Ceph 块设备的数据对象以分布式的方式存储在集群节点中

RGW，Ceph对象网关，也称做RADOS网关，它是一个代理，可以将>相信大部分用户在了解服务器的基本原理及结构后都会油然的发出疑惑“普通的个人电脑主机能当服务器使唤吗”毕竟服务器不管是系统还是硬件组成都与我们常用的电脑主机大同小异,所以将电脑主机当服务器工作站也是情理之中的事。下面跟随着天下数据（>