大数据名词解释

大数据知识体系架构

第一阶段：Hadoop

一、ELK技术栈:

ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用。

Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作。通常被用作某些应用的基础搜索引擎，使其具有复杂的搜索功能；

Logstash：数据处理引擎，它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到 ES；

Kibana：数据分析和可视化平台。与 Elasticsearch 配合使用，对数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示；

Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器。在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取数据，迅速发送到 Logstash 进行解析。

二、HDFS:Hadoop分布式文件系统

HDFS（Hadoop Distributed File System）是hadoop生态系统中最基础的一部分，是hadoop中的的存储组件。
HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。
HDFS涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。

HDFS的特点>

（1）超大文件。目前的hadoop集群能够存储几百TB甚至PB级的数据。
（2）流式数据访问。HDFS的访问模式是：一次写入，多次读取，更加关注的是读取整个数据集的整体时间。
（3）商用硬件。HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊，只要是一些日常使用的普通硬件即可。
（4）不支持低时间延迟的数据访问。hdfs关心的是高数据吞吐量，不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用。
（5）单用户写入。hdfs的数据以读为主，只支持单个写入者，写操作总是以添加的形式在文末追加，不支持在任意位置进行修改。

HDFS由四部分组成：
HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构。
HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。

三、MapReduce:

MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

MapReduce是一种编程模板，编写MapReduce程序的主要目的是进行数据处理。

MapReduce程序进行一次数据处理称为MR任务，它包含两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每一阶段的输入和输出的数据格式均为键/值对。

数据处理的具体步骤如下：

1.MR框架从HDFS中读取相关文件，并将数据分片，对每个分片的数据转化为key-value集合，送入map节点；
2.map节点获取key-value集合后，MR框架调用程序员编写好的map函数，对每一个key-value数据进行处理，生成新的key-value数据集合；
3.MR框架对map阶段输出的key-value数据集合进行排序、分组处理，进入reduce阶段；
4.MR框架调用编写好的reduce函数进行数据处理。最后输出的key-value数据集合即最终的数据处理结果。

四、Apache Hive:

Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能.Hive的主要用途:用于海量数据的离线数据分析,比直接使用MapReduce开发效率更高.
Hive的本质是将SQL转换为MapReduce程序；Hive中所有的数据都存储在HDFS上，没有专门的数据存储格式；Hive可以利用HDFS存储，利用MapReduce计算；

Hive 组件主要包括：用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。

元数据存储：Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字和属性，列和分区及其属性，表的数据所在目录等。 解释器、编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随MapReduce 调用执行。

五、Apache HBase:

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。
它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
HBase使用HDFS作为存储，数据访问速度快，响应时间约2-20毫秒。支持每个节点20k到100k以上ops/s的数据库读写操作，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群，可扩展到20,000多个节点。

六、Apache Sqoop:

sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具。
可以通过sqoop把数据从数据库（比如mysql,oracle）导入到hdfs中；也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据库中。
sqoop通过Hadoop的MapReduce导入导出，可以提供了很高的并行性能以及良好的容错性。

七、Zeppelin可视化:

Zeppelin 是一个可以进行大数据可视化分析的交互式开发系统。
可以完成数据接入、数据发现、数据分析、数据可视化、数据协作等功能。
多语言后端：Zeppelin解释器允许将任何语言/数据处理后端插入到Zeppelin中。包括Spark，Python，JDBC，Shell等。
可视化前端：包含了一些基本图表。可视化不限于Spark SQL查询，任何语言后端的任何输出都可以被识别和可视化。

第二阶段：Spark

一、Scala编程

Scala语言是一种能够运行于 JVM 和.Net 平台之上的通用编程语言
可用于大规模应用程序开发，也可用于脚本编程。
Scala 支持面向对象和函数式编程。学习它的主要目的是为了进行开源大数据内存计算引擎 Spark 的源代码编程。
Scala的源代码会被编译成 Java 字节码 (.class)，然后运行于 JVM 之上，并可以调用现有的 Java 类库，实现两种语言的无缝对接。

二、Spark 生态框架

Spark是一个针对大规模数据处理的快速通用引擎。
Spark生态系统是一个包含多个子项目的集合，其中包含Spark SQL、Spark Streaming、GraphX等子项目。交互式查询（Spark SQL）：兼容Hive数据仓库，提供统一的数据访问方式，将SQL查询与Spark程序无缝集成。
实时流处理（Spark Streaming）：可以以实现高吞吐量的，具备容错机制的实时流数据处理。接收Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS等各种地方。
图计算（GraphX）：图是一种数据结构，GraphX它是一个图计算引擎，它可以处理像倒排索引，推荐系统，最短路径，群体检测等应用。

三、Flume

Flume是一种高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的应用系统Flume可以高效率的将服务器中收集的日志信息存入HDFS/HBase中，同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。
Flume系统中核心的角色是agent，agent本身是一个Java进程，一般运行在日志收集节点。flume有3大组件：

source(源端数据采集)：用于跟数据源对接，以获取数据。
Channel(临时存储聚合数据)：agent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink
Sink（移动数据到目标端）：用于往最终存储系统传递数据；如HDFS、KAFKA以及自定义的sink

四、Apache Kafka

**Kafka是一种高吞吐量的分布式日志系统。**主要用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等日志收集系统和消息系统应用。 它的最大的特性就是可以实时的处理海量数据以满足各种需求场景：日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种hadoop、Hbase等。

用户活动跟踪：记录web用户或者app用户的各种活动，（如浏览网页、搜索、点击），然后进行实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。

流式处理：比如spark streaming和storm。

第三阶段：离线数据平台

一、Hive ETL处理

ETL：用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
也可以理解为ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。
Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以作为ETL的工具来应用。

二、Oozie

用于Hadoop平台的开源的工作流调度引擎,用来管理Hadoop作业,属于web应用程序。Oozie是大数据四大协作框架之一——任务调度框架，另外三个分别为数据转换工具Sqoop,文件收集库框架Flume,大数据WEB工具Hue。
它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调。Oozie需要部署到Java Servlet容器中运行。功能相似的任务调度框架还有Azkaban和Zeus。

工作流：

一个完整的数据分析系统通常是由大量的任务单元组成，Shell脚本、Java程序、MapReduce程序、Hive脚本等等，各个任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。为了很好的组织这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调用执行。简单的工作流调度：Liunx的crontab来定义，复杂的工作流调度：Oozie、Azakaban等

三、Tableau可视化

Tableau是用来做数据的管理和数据可视化的工具，以在快速生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。

四、Cassandra/Redis/MongoDB

NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。Redis和MongoDB是当前使用最广泛的NoSQL数据库。

Redis：
可以支持每秒十几万次的读/写操作，其性能远超数据库。
支持集群、分布式、主从同步等配置，原则上可以无限扩展。
它还支持一定的事务能力，这保证了高并发的场景下数据的安全和一致性

MongoDB：基于分布式文件存储的NoSQL数据库

Cassandra：是一套开源分布式NoSQL数据库系统。
适用于跨数据中心／云端的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储。
同时，Cassandra 高可用、线性可扩展、高性能、无单点故障。

第四阶段：实时流处理平台

Confluent:用来管理和组织不同数据源的流媒体平台，可以实时地把不同源和位置的数据集成到一个中心的事件流平台

Flink:用Java和Scala编写的分布式流数据处理引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行批处理和流处理程序。

Grafana：采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具。

核心技术小结

Hadoop

大数据平台的鼻祖，第一代大数据计算引擎。主要思想是通过增加计算机的数量提高计算能力，将单机运算以低成本的方式扩容到多机运算。他一般称为Hadoop生态圈，圈子里有很多小伙伴儿（称之为：组件）：HDFS(分布式文件存储系统),MR(MapReduce计算框架),Hive(数据仓库分析工具)、Yarn(Hadoop生态圈中负责资源管理和作业调度的组件)，另外需要强调的是：Hadoop是一个Java框架，所以学习大数据，还是需要有一定的Java基础。

Spark

第二代大数据计算引擎，相比Hadoop计算速度有了极大提升。目前应用最为广泛，但仍需要其他数据存储系统支持，比如Hadoop的文件系统。

Flink

第三代大数据计算引擎。为实时计算（流式计算）而生，真正意义上的实时计算，现由阿里主导开发，未来将会PK Spark。广泛应用于要求低延迟的数据处理场景：舆情监控、互联网金融、点击流日志处理等。

Hive

Hive为传统的数据库开发人员提供了一种大数据平台开发的途径。或者说对于不精通编程的开发人员提供了一种大数据开发的工具，只需了解SQL语言即可。Hive底层可以将SQL代码转换成Hadoop应用程序。

ELK

ELK是三个工具的简写（Elasticsearch , Logstash, Kibana），即数据检索、数据导入与数据展示三个工具。是一个近似实时的搜索平台,可快速处理大数据，其中核心是数据检索模块（Elasticsearch），利用它可以快速搭建专业级的海量数据全文检索（查找）系统，并提供数据统计（聚合分析）能力，在很大程度上弥补Hadoop在文件快速检索效率上的不足。

Scala

是一种开发语言，源自于Java，现在被广泛应用的Spark计算引擎便是由Scala编写完成，并且在Spark开发过程中通常也推荐使用Scala编码。