总结一下近期学习的大数据知识，

学习之前没搞清楚的知识

1. 传统的web应用（LAMP、JavaEE、NODE系等）与大数据什么关系？

   之前一直以为大数据的东西就是来取代传统的Web应用的，其实并不是这样；即使是大数据的架构，应用层依然会是传统的web应用，但是会根据数据特点对数据存储（结构化数据依然会保存在传统的关系型数据库——如MySql，日志等非结构数据会保存在分布式文件系统——如Hadoop的HDFS）。

   大数据的东西不是取代传统的web应用，而是对web应用的增强。基于分布式存储和分布式计算，以前单机或者小规模集群无法解决的问题，使用了大数据技术之后就可以解决了，比如日志等数据当数据量非常大的时候（TB甚至PB），对这些数据的分析在传统架构上是不可能或者是非常慢的，使用了大数据技术之后就是可能的了——主要是将数据处理通过MapReduce等拆分到不同的节点（电脑）上执行，然后将节点上的结果合并，最后生成分析结果。

2. 云计算和大数据

   这个话题在“第一讲 大数据概述”里介绍的非常好，感兴趣的朋友可以自己去看看，这里概括总结为：“云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用物之地”。

   现在几乎所有的公司都把自己的产品吹成“云”...但是真的都是“云”么？其实很多都是传统的web应用部署到阿里云这些第三方云平台吧；还有一部分有自己服务器（一般配置），然后搞个公网ip，部署上去也说自己是“云”。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              推荐一个大数据学习群 119599574每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享

Hadoop结构（更新）

参照大数据技术原理与应用-教材配套讲课视频-第2讲-大数据处理架构Hadoop

 

 

 

 

这部分内容请观看林子雨老师的视频，讲得比较透彻。下面的内容是在看视频之前（那会儿只看了林子雨老师的教材和博客，如林子雨老师在视频中说得，教材上的内容都是基于Hadoop1.0的，在视频中已经更新到了2.0）写的，作为一些参考吧。

学习历程

1. 了解Hadoop生态系统，了解一下生态系统中各模块的作用，文章后面对各模块有一些简单的总结
   • HDFS
   • YARN
   • HBase
   • MapReduce
   • Hive
   • Pig
   • Mahout
   • Zookeeper
   • Sqoop
   • Flume
   • Kafka等

 

 

2. 了解Spark，了解Spark比MapReduce的优势，学习RDD编程

   • Spark SQL
   • Spark Streaming
   • Spark Mlib
   • ...

3. 找两台电脑搭个Hadoop、Spark集群，配置Spark开发环境（SBT），运行一些demo例程，典型如WordCount

4. 研究一下MapReduce的WordCount和Spark的WorkCount的代码，通过对比加深理解

5. 参考如下案例，了解大数据应用，熟悉HBase，Hive，Sqoop等

   • 网站用户行为分析
   • Spark课程综合实验案例：淘宝双11数据分析与预测
   • Spark课程实验案例：Spark+Kafka构建实时分析Dashboard

整理一些知识

 

 

HBase

HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表

HBase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop作为数据存储方式，不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥HBase处理大数据量等功能，需要使用Hadoop作为文件系统。与Hadoop一样，HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器来增加计算和存储能力。

HIVE

 

 

Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具，由Facebook公司开发，并在2008年8月开源。Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口，其本身并不存储和处理数据，而是依赖HDFS来存储数据，依赖MapReduce来处理数据。Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL，它与大部分SQL语法兼容，但是，并不完全支持SQL标准，比如，HiveSQL不支持更新操作，也不支持索引和事务，它的子查询和连接操作也存在很多局限。

HiveQL语句可以快速实现简单的MapReduce任务，这样用户通过编写的HiveQL语句就可以运行MapReduce任务，不必编写复杂的MapReduce应用程序。对于Java开发工程师而言，就不必花费大量精力在记忆常见的数据运算与底层的MapReduce Java API的对应关系上；对于DBA来说，可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上。所以说，Hive是一个可以有效、合理、直观地组织和使用数据的分析工具。

Impala

Hive 作为现有比较流行的数据仓库分析工具之一，得到了广泛的应用，但是由于Hive采用MapReduce 来完成批量数据处理，因此，实时性不好，查询延迟较高。Impala 作为新一代开源大数据分析引擎，支持实时计算，它提供了与Hive 类似的功能，并在性能上比Hive高出3~30 倍。Impala 发展势头迅猛，甚至有可能会超过Hive 的使用率而成为Hadoop 上最流行的实时计算平台。

 

 

Hive 与Impala 的不同点总结如下：

• 第一，Hive 比较适合进行长时间的批处理查询分析，而Impala 适合进行实时交互式SQL 查询。
• 第二，Hive 依赖于MapReduce 计算框架，执行计划组合成管道型的MapReduce 任务模式进行执行，而Impala 则把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询。
• 第三，Hive在执行过程中，如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证查询能顺序执行完成，而Impala在遇到内存放不下数据时，不会利用外存，所以，Impala目前处理查询时会受到一定的限制。

Hive与Impala的相同点总结如下：

• 第一，Hive与Impala使用相同的存储数据池，都支持把数据存储于HDFS和HBase中，其中，HDFS支持存储TEXT、RCFILE、PARQUET、AVRO、ETC等格式的数据，HBase存储表中记录。
• 第二，Hive与Impala使用相同的元数据。
• 第三，Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划。

总的来说，Impala的目的不在于替换现有的MapReduce工具，把Hive与Impala配合使用效果最佳，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后再使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

PIG

Pig 是Hadoop 生态系统的一个组件，提供了类似SQL 的Pig Latin 语言（包含Filter、GroupBy、Join、OrderBy 等操作，同时也支持用户自定义函数），允许用户通过编写简单的脚本来实现复杂的数据分析，而不需要编写复杂的MapReduce 应用程序，Pig 会自动把用户编写的脚本转换成MapReduce 作业在Hadoop 集群上运行，而且具备对生成的MapReduce程序进行自动优化的功能，所以，用户在编写Pig 程序的时候，不需要关心程序的运行效率，这就大大减少了用户编程时间。因此，通过配合使用Pig 和Hadoop，在处理海量数据时就可以实现事半功倍的效果，比使用Java、C++等语言编写MapReduce 程序的难度要小很多，并且用更少的代码量实现了相同的数据处理分析功能。Pig 可以加载数据、表达转换数据以及存储最终结果，因此，在企业实际应用中，Pig通常用于ETL（Extraction、Transformation、Loading）过程，即来自各个不同数据源的数据被收集过来以后，采用Pig 进行统一加工处理，然后加载到数据仓库Hive 中，由Hive 实现对海量数据的分析。需要特别指出的是，每种数据分析工具都有一定的局限性，Pig 的设计和MapReduce 一样，都是面向批处理的，因此，Pig 并不适合所有的数据处理任务，特别是当需要查询大数据集中的一小部分数据时，Pig 仍然需要对整个或绝大部分数据集进行扫描，因此，实现性能不会很好。

Tez

 

 

Tez 是Apache 开源的支持DAG 作业的计算框架，通过DAG 作业的方式运行MapReduce 作业，提供了程序运行的整体处理逻辑，就可以去除工作流当中多余的Map 阶段，减少不必要的操作，提升数据处理的性能。Hortonworks把Tez 应用到数据仓库Hive 的优化中，使得性能提升了约100 倍。如图15-13 所示，可以让Tez 框架运行在YARN 框架之上，然后让MapReduce、Pig 和Hive 等计算框架运行在Tez框架之上，从而借助于Tez 框架实现对MapReduce、Pig 和Hive 等的性能优化，更好地解决现有MapReduce 框架在迭代计算（如PageRank 计算）和交互式计算方面存在的问题。

Tez在解决Hive、Pig延迟大、性能低等问题的思路，是和那些支持实时交互式查询分析的产品（如Impala、Dremel和Drill等）是不同的。Impala、Dremel和Drill的解决问题思路是抛弃MapReduce计算框架，不再将类似SQL语句的HiveQL或者Pig语句翻译成MapReduce程序，而是采用与商用并行关系数据库类似的分布式查询引擎，可以直接从HDFS或者HBase中用SQL语句查询数据，而不需要把SQL语句转化成MapReduce任务来执行，从而大大降低了延迟，很好地满足了实时查询的要求。但是，Tez则不同，比如，针对Hive数据仓库进行优化的“Tez+Hive”解决方案，仍采用MapReduce计算框架，但是对DAG的作业依赖关系进行了裁剪，并将多个小作业合并成一个大作业，这样，不仅计算量减少了，而且写HDFS次数也会大大减少。

Kafka

Kafka是由LinkedIn公司开发的一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用户通过Kafka系统可以发布大量的消息，同时也能实时订阅消费消息。
在大数据时代涌现的新的日志收集处理系统（Flume、Scribe等）往往更擅长批量离线处理，而不能较好地支持实时在线处理。相对而言，Kafka可以同时满足在线实时处理和批量离线处理。

Kafka设计的初衷是构建一个可以处理海量日志、用户行为和网站运营统计等的数据处理框架
最近几年，Kafka在大数据生态系统中开始扮演越来越重要的作用，在Uber、Twitter、Netflix、LinkedIn、Yahoo、Cisco、Goldman Sachs等公司得到了大量的应用。目前，在很多公司的大数据平台中，Kafka通常扮演数据交换枢纽的角色。

在公司的大数据生态系统中，可以把Kafka作为数据交换枢纽，不同类型的分布式系统（关系数据库、NoSQL数据库、流处理系统、批处理系统等），可以统一接入到Kafka，实现和Hadoop各个组件之间的不同类型数据的实时高效交换，较好地满足各种企业应用需求。

 

 

Sqoop

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres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。