乐视视频借力开源技术处理大数据的经验分享

背景

随着视频业务的高速发展，乐视视频所面对文件、数据量的增长异常迅猛，针对这种状况，乐视视频利用开源技术进行处理和分析大数据，大大提高了效率。在本篇文章中，我们将分享乐视视频处理大数据的经验和技巧。

开源技术的使用

乐视视频在处理大数据方面，主要采用了以下几个开源技术：

• Hadoop：处理大数据的首选技术之一，具有高可扩展性和高并发性能。
• Spark：快速开发大规模数据处理和机器学习应用程序的平台。
• Elasticsearch：具有实时搜索和分析的分布式搜索引擎。
• Kibana：配合Elasticsearch使用，可视化和分析数据。

解决方案

针对乐视视频的数据处理需求，我们采用以下解决方案：

1. 数据的采集

乐视视频的数据来自多个渠道，需要进行统一的采集和存储。我们选择使用Apache Flume进行数据采集和传输，将不同数据源采集到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中。HDFS具有数据分布式存储和数据容错机制，非常适用于存储大规模的数据集。

1. 数据的处理

处理大量数据，我们首先需要对数据进行清洗和去重。在Hadoop中可以使用MapReduce和Hive来完成这个过程。MapReduce是一种计算模型，能够将大数据集分解成独立的任务，分而治之；Hive则是一种基于Hadoop的数据仓库软件，能够将SQL语句转换为MapReduce任务来执行。

在数据的实时处理方面，我们采用了Spark框架。Spark能够将数据缓存在内存中，从而加快数据处理的速度。同时Spark允许用户在缩短任务执行时间和保证数据准确性之间做出平衡，从而获得最优的数据处理效果。

1. 数据的可视化和分析

最后，我们将处理好的数据使用Elasticsearch进行全文检索和数据分析。使用Kibana作为可视化工具，将处理后的数据可视化展示，将数据变成更易读和更直观的形式。

示例说明

以下是两个示例说明：

示例1：电视剧唯一标识符（UUID）的生成

在电视剧的编排过程中，需要生成电视剧的唯一标识符（UUID），以便进行后续的处理。由于电视剧数量非常庞大，为了加快处理速度，我们采用了Spark框架进行处理。

val rdd = toDeleteMap.map({ case (key, list) =>
  (UUID.randomUUID.toString, (key, list))
})

以上的代码片段中，首先创建了一个RDD，将电视剧的名称作为key，将电视剧数据集作为value。然后由Spark调用UUID.randomUUID.toString生成UUID。最后，根据生成的UUID，创建一个新的RDD，将key、value和UUID作为元素。最终使用RDD保存这些数据。

示例2：数据的可视化

利用Kibana可视化数据非常容易，只需要按照以下步骤进行操作：

1. 连接Kibana到Elasticsearch。

2. 定义一个index pattern，Kibana将会根据该模式识别Elasticsearch中的数据。

3. 选择一个visualization类型，选择需要展示的数据类型和数据聚合方式，并定义展示的方式（如图表、饼图等）。

4. 创建一个dashboard，在其中放置不同的visualization以及数据的导航栏、时间选择器等控件。

最终，可以将实时分析的数据以图表和表格等形式直观地展示出来。

结论

通过借助开源技术，乐视视频处理和分析大数据的效率得到了极大的提高。在处理大数据时，采用分布式和并行处理等技术是非常重要的。因此，针对数据的需求，选择合适的技术和解决方案，能够大大提高数据处理效率和准确性。