墨迹天气的大数据之路

案例篇

一、 轻松处理每天2TB的日志数据,支撑运营团队进行大数据分析挖掘,随时洞察用户个性化需求

墨迹天气的API每天产生的日志量大约在2TB左右,主要的日志分析场景是天气查询业务和广告业务。整个过程中数据量庞大,且计算复杂,这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提出了很高的要求。之前墨迹使用国外某云计算服务公司的云服务器存储这些数据,利用Hadoop的MapReducer和Hive对数据进行处理分析,但是存在以下问题:

成本:包括存储、计算及大数据处理服务成本对比阿里云成本很高;

网络带宽:移动端业务量大,需要大量的网络带宽资源支持,但数据上传也需要占用网络带宽,彼此之间相互干扰造成数据传输不稳定。

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