在Hadoop集群上部署Spark处理引擎，每天处理14TB的交易数据，这就是在线广告平台Altitude Digital最近的实践，它主要追踪用户的社交媒体数据。

AltitudeDigital首席技术官Manny Puentes透露，Spark部署会在今年四月中旬上线，公司为了成功在Hadoop系统中应用Spark Streaming模型，特地将计算节点从30扩展到50。

目前，Altitude Digital使用的是Hive数据仓库软件，这是Apache另一个开源技术，用于查询存储在集群中的数据，基于MapR Hadoop发行版。Puentes表示：“Hive是长时间运行的报表，一旦崩溃，要返回TB级别数据就得花费几个小时的时间。”在测试中，Spark Streaming查询速度是Hive的4到20倍，处理的数据集的规模和复杂度会对查询速度产生影响。

查询速度的提高对公司来讲意义重大，因为公司的分析应用程序，比如通过视频广告浏览数据优化广告位置，经常需要运行查询、等待结果、根据结果优化查询，然后再次运行。如果实践中能获得测试的性能，分析团队可能在一天之内得到复杂查询的答案，不需要再花上四五天的时间了。Puentes介绍到：“这对我们的业务来讲是很有意义的。”

流数据的多种应用方式

AltitudeDigital正在尝试集成来自多种不同的数据源的数据流，通过一定的算法，基于浏览cookie了解用户的行为。公司的另一个目标是给线上广告商更快的仪表盘访问。Puentes表示：“我们也希望能够实时反馈数据洞察力给广告商。”

Spark还只是Altitude Digital应用的技术之一，公司每天通过Spark Streaming处理交易数据的同时，也在使用Concurrent提供的开源Cascading软件来运行MapReduce批处理任务。Spark也支持批处理，而且生成处理速度是MapReduce的一百倍。但Puentes表示，他还是希望使用MapReduce容错技术确保任务完成。

Sharethrough是另一个采用了Spark Streaming的在线广告公司，它用来支持运行在AWS上的基于Cloudera的Hadoop集群。Sharethrough在2013年中期开始使用Databricks公司的Spark云部署，目前通过流处理模块每天运行500GB的互联网点击和广告可视数据。

Spark系统搭载机器学习应用程序，分析原生广告的效果。Sharethrough系统集成副总裁Rob Slifka表示，Hadoop集群部署两年以后，很明显，批导向的系统不能满足企业实时分析的需求。广告商和发行商不得不使用几小时以前的数据决定在哪里做广告，这就给广告优化带来了挑战。Slifka表示，因为Sharethrough平台支持的广告的本质决定的，这样做会很复杂。头条和触屏文本可以形成不同的组合。

数据流和点击率

这种头条-文本的方式更有效。在一次Sharethrough；进行的测试中，内部广告点击率从不足1%增长到7%，这在广告界是很大的进步。之所以采用Spark Streaming就是考虑到它能够快速识别那版广告最有效。Slifka表示：“如果你有十种组合，其中五种都不好，你一定想要快速地了解到哪五种不好。”

多亏了数据流技术，公司才能够用不同的网站用户测试不同的广告，然后快速分析结果，识别哪个广告最有效。Slifka表示：“我们从来不会选择一个单独的赢家，通过Spark Streaming，我们会采用一对组合，使其成为最好的广告。”

Russell Cardullo领导了Spark技术部署，他表示，流处理让性能检测更重要，也更有挑战性。“你需要认识到，这是要7*24小时不间断运行的。数据无时无刻不在产生，你需要及时掌握数据情况，而不是等发生问题了再去解决。”

他补充道，公司运行Spark Streaming，到目前只遇到一个处理问题，而且该问题不是由软件本身引发的，而是公司使用的为Spark提供数据的亚马逊Kinesis和RabbitMQ技术引发的。

Gartner分析师Nick Heudecker和McKnight咨询公司总裁William McKnight也指出了企业在融合大数据和流处理技术时面临的其他挑战。包括构建高可用的技术架构以应对数据处理工作负载，同时能够满足公司分析和业务处理的需求，使其能够利用流数据。Heudecker表示：“如果只加速业务流程的5%，其他95%都没有变，那就没有什么意义了。”