大数据简介，技术体系分类整理

大数据简介，技术体系分类整理

一、大数据简介

1、基础概念

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。

2、特点分析

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

3、发展过程

Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。

天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。

再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。

从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。

二、Hadoop框架

1、Hadoop简介

注意这里基于Hadoop2.X版本描述。后续如果没有特别说明，都是2.7版本。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构；

提供海量的数据存储能力，和分析计算能力；

作为Apache的顶级项目，包含众多子项目是一个生态圈；

2、框架特点

可靠性：Hadoop按位存储和存储多个数据副本，提供可靠服务；

扩展性：Hadoop利用计算机集群分配数据并完成计算任务，可以方便地扩展到数以千计的节点中；

高效性：基于MapReduce思想，为海量的数据提供高效的并行计算；

容错性：自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配；

3、组成结构

HDFS存储

NameNode

存储文件相关的元数据，例如：文件名，文件目录，创建时间，权限副本数等。

DataNode

文件系统存储文件块数据，以及和数据块ID的映射关系。

Yarn调度

负责资源管理和作业调度，将系统资源分配给在Hadoop集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。

MapReduce计算

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map阶段并行处理输入数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。

三、大数据技术栈

1、Kafka中间件

开源组织： Apache软件

应用场景：

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，通过磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。

2、Flume日志系统

开源组织： Cloudera公司

应用场景：

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

3、Sqoop同步工具

开源组织： Apache软件

应用场景：

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库例如：MySql间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

4、HBase数据库

开源组织： Apache软件

应用场景：

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，并且基于列的而不是基于行的存储模式。

5、Storm实时计算

开源组织： Apache软件

应用场景：

Storm用于实时计算，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。Storm相对简单，可以与任何编程语言一起使用。

6、Spark计算引擎

开源组织： Apache软件

应用场景：

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop的MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark是在Scala 语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。

7、R语言

开源组织： 微软公司

应用场景：

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

8、Hive数仓工具

开源组织： 脸书公司

应用场景：

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。

9、Oozie组件

开源组织： Apache软件

应用场景：

Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。

10、Azkaban组件

开源组织： Linkedin公司

应用场景：

批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪的工作流。

11、Mahout组件

开源组织： Apache软件

应用场景：

Mahout提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。

12、ZooKeeper组件

开源组织： Apache软件

应用场景：

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

四、技术栈分类

存储体系：Hadoop-HDFS、HBase、MongoDB、Cassandra

计算体系：Hadoop-MapReduce、Spark、Storm、Flink

数据同步：Sqoop、DataX

资源调度：YARN、Oozie、Zookeeper

日志收集：Flume、Logstash、Kibana

分析引擎：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL

集群监控：Ambari、Ganglia、Zabbix

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