大数据处理框架在云存储场景中的实战案例

电商平台的日志分析系统

一家中型电商公司在业务快速增长后，每天产生的用户行为日志超过50TB。这些数据包括页面点击、商品浏览、购物车操作等，原始数据通过Nginx和前端埋点收集，统一发送到云上的Kafka集群。

为了高效处理这些数据，团队选用了基于云存储的大数据处理框架组合：Apache Flink + Amazon S3 + Hive 数据湖。Flink从Kafka实时消费数据流，进行去重、会话切分和特征提取，处理后的结果写入S3分区目录，按天和小时组织路径结构。

env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("user-logs", schema, properties))
  .keyBy(event -> event.getUserId())
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
  .aggregate(new UserBehaviorAggFunction())
  .sinkTo(new S3StringSinkBuilder().setBasePath("s3a://logs-data-lake/hourly/"));

医疗影像数据的批量处理流程

某区域医疗平台需要对辖区内多家医院上传的CT和MRI影像文件做初步质量分析。每份影像附带数百MB的元数据，总数据量每月新增约80TB，全部存储在对象存储OSS中。

他们采用Apache Spark作为批处理引擎，部署在云端Kubernetes集群中。每日凌晨触发一次全量扫描，读取OSS中新增的影像元数据目录，使用Spark SQL进行结构化解析，并结合机器学习模型判断图像清晰度、位置偏移等问题。

处理完成后，分析结果写回云数据库，同时生成报告链接推送至医院管理后台。整个流程依赖OSS的高吞吐读写能力，避免了传统NAS存储的I/O瓶颈。

物联网设备数据的冷热分离策略

一个智慧城市项目接入了超过50万个传感器，涵盖交通、环境、能耗等多个维度。数据最初进入阿里云TableStore作为实时缓存，随后根据时间维度自动流转。

团队使用DataWorks调度周期任务，将7天前的历史数据从TableStore导出至MaxCompute，并归档到OSS标准存储层。查询接口则通过外部表方式直接关联OSS中的Parquet文件，实现低成本即席查询。

这种架构下，热数据保证毫秒级响应，冷数据依托云存储的持久性和低单价，整体存储成本下降60%以上，同时保留完整的数据分析能力。