大数据技术生态介绍 一文读懂

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop 生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取 / hdfs/tmp/file1 的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样，而由HDFS 为你管理这些数据。

存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然 HDFS 可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成 T 上 P 的数据，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新 24 小时热博，它必须在 24 小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是 MapReduce / Tez / Spark 的功能。MapReduce 是第一代计算引擎，Tez 和 Spark 是第二代。MapReduce 的设计，采用了很简化的计算模型，只有 Map 和 Reduce 两个计算过程（中间用 Shuffle 串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。

那什么是 Map 什么是 Reduce？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似 HDFS 上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个 MapReduce 程序。

• Map 阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100 次），（world，15214 次）等等这样的 Pair（我这里把 Map 和 Combine 放在一起说以便简化）。
• 这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动 Reduce 处理。Reducer 机器 A 将从 Mapper 机器收到所有以 A 开头的统计结果，机器 B 将收到 B 开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生 Hash 值以避免数据串化。因为类似 X 开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些 Reducer 将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个 Reducer 都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。

这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Reduce 的简单模型虽然好用，但是很笨重。第二代的 Tez 和 Spark 除了内存 Cache 之类的新 feature，本质上来说，是让 Map/Reduce 模型更通用，让 Map 和 Reduce 之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。

有了 MapReduce，Tez 和 Spark 之后，程序员发现，MapReduce 的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了 Pig 和 Hive。Pig 是接近脚本方式去描述 MapReduce，Hive 则用的是 SQL。它们把脚本和 SQL 语言翻译成 MapReduce 程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的 MapReduce 程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。

有了 Hive 之后，人们发现 SQL 对比 Java 有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用 SQL 描述就只有一两行，MapReduce 写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写 SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive 逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用 SQL 描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。

自从数据分析人员开始用 Hive 分析数据之后，它们发现，Hive 在 MapReduce 上跑真慢！流水线作业集也许没啥关系，比如 24 小时更新的推荐，反正 24 小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在页面驻足，分别停留了多久，面对着巨型网站的海量数据，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了电影多少人看了拉赫曼尼诺夫的 CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟工程师说，快，快，再快一点！
于是 Impala，Presto，Drill 诞生了（当然还有无数非著名的交互 SQL 引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapReduce 引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们 SQL 需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对 SQL 做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理 SQL 任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说 MapReduce 是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。

这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是 Hive on Tez / Spark 和 SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce 慢，但是如果我用新一代通用计算引擎 Tez 或者 Spark 来跑 SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。

上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层 HDFS，上面跑 MapReduce／Tez／Spark，在上面跑 Hive，Pig。或者 HDFS 上直接跑 Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

那如果我要更高速的处理呢？

如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是 24 小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是 Streaming（流）计算。Storm 是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。

还有一个有些独立的模块是 KV Store，比如 Cassandra，HBase，MongoDB 以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以 KV Store 就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个 Key 绑定的数据Value。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用 MapReduce 也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而 KV Store 专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个 P 的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用 KV Store 来存。KV Store 的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法 JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作），但是速度极快。
每个不同的 KV Store 设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。

除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如 Mahout 是分布式机器学习库，Protobuf 是数据交换的编码和库，ZooKeeper 是高一致性的分布存取协同系统，等等。

有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是 Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。

你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

对应到大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，层出不穷，但大数据技术本质上无非解决4个核心问题。

1. 存储，海量的数据怎样有效的存储？主要包括hdfs、Kafka；
2. 计算，海量的数据怎样快速计算？主要包括MapReduce、Spark、Flink等；
3. 查询，海量数据怎样快速查询？主要为Nosql和Olap，Nosql主要包括Hbase、 Cassandra 等，其中olap包括kylin、impla等，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询；
4. 挖掘，海量数据怎样挖掘出隐藏的知识？也就是当前火热的机器学习和深度学习等技术，包括TensorFlow、caffe、mahout等。