大数据的一些相关知识介绍

Posted 2020-12-29

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据的一些相关知识介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

什么是大数据

   大数据（big data），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。
   大数据的定义是4Vs：Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。

Volume —— 数据量大

随着技术的发展，人们收集信息的能力越来越强，随之获取的数据量也呈爆炸式增长。例如百度每日处理的数据量达上百PB，总的数据量规模已经到达EP级。

Velocity —— 处理速度快

指的是销售、交易、计量等等人们关心的事件发生的频率。2017年双11，支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。

Variety —— 数据源多样

现在要处理的数据源包括各种各样的关系数据库、NoSQL、平面文件、XML文件、机器日志、图片、音视频等等，而且每天都会产生新的数据格式和数据源。

Veracity —— 真实性

诸如软硬件异常、应用系统bug、人为错误等都会使数据不正确。大数据处理中应该分析并过滤掉这些有偏差的、伪造的、异常的部分，防止脏数据损害到数据准确性。

如何学习大数据

 在谈到学习大数据的时候，不得不提Hadoop和Spark。

Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1]
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File
System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high
throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data
set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

简而言之，Hadoop就是处理大数据的一个分布式系统基础架构。

Spark

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop
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 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark
在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala
能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark
是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos
的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and
People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

简而言之，Spark是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具。

关于Hadoop和Spark学习这块，我也是个初学者，对于整体的学习路线目前无法给出很好的答案，但是可以推荐一些学习大数据不错的文章以及相关资源，这些可以在本文底部获取。

大数据的相关技术介绍

首先看张大数据的整体技术图吧，可以有个更直观的了解。

技术分享图片
注:Shark 目前已经被Spark SQL取代了。

  看到了这么多相关技术，是不是眼花了了呢，这上面的技术别说都精通，全部都能用好的估计也多少。
  那么这些技术应该主要学习那些呢？

先将这些技术做个分类吧。

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron、Flink
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、分布式协调服务：Zookeeper、Kylin、Druid
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie

这样整体之后，对于如何学习是不是有个更明确的路线了呢？

那么个人觉得初步学习的技术应该有以下这些:

HDFS

     HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

    HDFS存储相关角色与功能：
    Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件；与NN交互获取文件元数据；与DN交互进行数据读写。
    Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理；与client交互进行提供元数据查询；分配数据存储节点等。
    Datanode：数据存储节点，负责数据块的存储与冗余备份；执行数据块的读写操作等。

MapReduce

    MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现，和Common、HDFS一起，构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤，其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

YARN

  YARN是Hadoop最新的资源管理系统。除了Hadoop MapReduce外，Hadoop生态圈现在有很多应用操作HDFS中存储的数据。资源管理系统负责多个应用程序的多个作业可以同时运行。例如，在一个集群中一些用户可能提交MapReduce作业查询，另一些用户可能提交Spark 作业查询。资源管理的角色就是要保证两种计算框架都能获得所需的资源，并且如果多人同时提交查询，保证这些查询以合理的方式获得服务。

SparkStreaming

    SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。

SparkSQL

   SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎，正如名字所表示的，它以Spark作为底层计算框架，实际上是一个Scala程序语言的子集。Spark基本的数据结构是RDD，一个分布于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce框架强制在分布式编程中使用一种特定的线性数据流处理方式。MapReduce程序从磁盘读取输入数据，把数据分解成键/值对，经过混洗、排序、归并等数据处理后产生输出，并将最终结果保存在磁盘。Map阶段和Reduce阶段的结果均要写磁盘，这大大降低了系统性能。也是由于这个原因，MapReduce大都被用于执行批处理任务

Hive

   hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

Impala

   Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理（MPP）查询引擎，提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询，使用HDFS作为底层存储。对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能，而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。
    Impala的最大亮点在于它的执行速度。官方宣称大多数情况下它能在几秒或几分钟内返回查询结果，而相同的Hive查询通常需要几十分钟甚至几小时完成，因此Impala适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。Impala缺省使用Parquet文件格式，这种列式存储对于典型数据仓库场景下的大查询是较为高效的。

HBase

    一个结构化数据的分布式存储系统。
    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。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
    HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

Apache Kylin

    Apache Kylin?是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

Flume

    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。

参考文章

大数据初步了解
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm

大数据杂谈
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm

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