大数据生态圈基础知识

发布时间：2022-11-05 10:31:23 所属栏目：大数据来源：

导读：　　今天博主是做一个大概的概述，缺少的章节会在后面慢慢补充，感兴趣的同学可以在下面评论留言。

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　　大数据特征：

　　1）大量化（Volume）：存储量大，增量大TB->PB

　　2）多样化（Variety）：

　　来源多:搜索引擎，社交网络，通话记录，传感器

　　格式多:(非）结构化数据，文本、日志、视频、图片、地理位置等

　　3）快速化（Velocity）：海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中

　　4）价值密度低（Value）：但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来

　　大数据带来的革命性变革：

　　1）成本降低

　　2）软件容错，硬件故障视为常态

　　3）简化分布式并行计算

　　数据分析师的必备技能：

　　数据采集：所谓数据采集并不是我们理解的数据爬虫，尤其是我们在工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。但是这些数据维度是非常多并且复杂的，所以在分析前我们就需要把这些数据采集来。数据采集常用的手段有：SQL／Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。

　　数据清洗：采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误是常有的事情，如果我们不对这些数据进行清洗，分析出的结果就会出现各种异常。在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。

　　数据分析：数据分析最重要的是行业知识和逻辑思维能力。行业知识往往是通过在行业中的工作经历来获取的，当然作为学生也可以通过一些行业相关的数据报告和杂志来获得。而逻辑思维能力，需要后天的不断的锻炼，常见的锻炼方法是多看数据分析实战相关的书籍，学习作者的思维方式；经常和小伙伴一起做头脑风暴；对于一些工作生活中有趣的经验主义的事情尝试通过数据角度去解答。

　　数据可视化：让结论更加的容易理解。目前国内外的数据可视化的产品也非常多，常用的有：Echarts／Tableau／Excel／Python等

　　为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，先列举一些常见的：

　　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、

　　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、Flink、Kylin、Druid

　　分布式协调服务：Zookeeper

　　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

　　第一章：初识Hadoop

　　1.1 学会百度与Google

　　1.2 参考资料首选官方文档

　　1.3 先让Hadoop跑起来

　　Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

　　关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

　　Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

　　MapReduce、HDFS

　　NameNode、DataNode

　　JobTracker、TaskTracker

　　Yarn、ResourceManager、NodeManager

　　1.4 试试使用Hadoop

　　HDFS目录操作命令;

　　上传、下载文件命令;

　　提交运行MapReduce示例程序;

　　打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志

　　知道Hadoop的系统日志在哪里

　　1.5 你该了解它们的原理了

　　MapReduce：如何分而治之;

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　　HDFS：数据到底在哪里，什么是副本;

　　Yarn到底是什么，它能干什么;

　　NameNode到底在干些什么;

　　Resource Manager到底在干些什么;

　　1.6 自己写一个MapReduce程序

　　Java、Shell、Python都可以

　　第二章：更高效的WordCount

　　2.1 学点SQL

　　2.2 SQL版WordCount

　　SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

　　使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口

　　2.3 SQL On Hadoop之Hive

　　为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢?有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据(海量)、相对稳定的;所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具

　　2.4 安装配置Hive

　　2.5 试试使用Hive

　　请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句

　　在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致

　　2.6 Hive是怎么工作的

　　明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务?

　　2.7 学会Hive的基本命令

　　创建、删除表;

　　加载数据到表;

　　下载Hive表的数据;

　　截至到这里你应该已经具备以下技能和知识点：

　　MapReduce的原理(还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);

　　HDFS读写数据的流程;向HDFS中PUT数据;从HDFS中下载数据;

　　自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志;

　　会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句;

　　Hive SQL转换成MapReduce的大致流程;

　　Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地;

　　从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行

　　第三章：把别处的数据搞到Hadoop上（数据采集）

　　3.1 HDFS PUT命令

　　这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握

　　3.2 HDFS API

　　HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API

　　实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo

　　3.3 Sqoop

　　Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换

　　自己下载和配置Sqoop(建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂)。了解Sqoop常用的配置参数和方法

　　使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可

　　3.4 Flume

　　Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上

　　因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

　　下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS;Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。

　　3.5 阿里开源的DataX

　　与关系型数据库数据交换的工具，非常好用。

　　可以参考博文。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop

　　第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去

　　Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?其实，此处的方法和第三章基本一致的

　　第五章：让sql更快

　　其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据，对比一下性能测试：

　　impala与presto性能相当，SparkSql逊色不少。

　　目前看presto相比impala

　　1、与hive实时共享元数据，impala需要用另外定时任务广播元数据，新生成的数据，用impala不能立即查询。

　　2、没有出现操作大数据集有时挂掉的情况

　　3、presto与hive都由fackbook开源，兼容性应该会更好点

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　　测试结果对比如下：

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　　我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架;Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。

　　5.1 关于Spark和SparkSQL

　　什么是Spark，什么是SparkSQL

　　Spark有的核心概念及名词解释

　　SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系

　　SparkSQL为什么比Hive跑的快

　　5.2 如何部署和运行SparkSQL

　　Spark有哪些部署模式?

　　如何在Yarn上运行SparkSQL?

　　使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手大数据圈，循序渐进

　　第六章：一次采集、多次消费 Kafka

　　在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标(关于实时计算，后面章节会有介绍)，这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

　　为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka

　　6.1 关于Kafka

　　什么是Kafka?Kafka的核心概念及名词解释。

　　6.2 如何部署和使用Kafka

　　使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

　　这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS

　　截止到这里你应该已经具备以下技能和知识点：

　　为什么Spark比MapReduce快

　　使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL

　　使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构

　　自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者

　　从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务(程序)来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。

　　第七章：越来越多的分析任务

　　不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。

　　7.1 Apache Oozie

　　Oozie是什么?有哪些功能?

　　Oozie可以调度哪些类型的任务(程序)?

　　Oozie可以支持哪些任务触发方式?

　　安装配置Oozie。

　　7.2 其他开源的任务调度系统

　　Azkaban，light-task-scheduler，Zeus，等等。另外，我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统

　　第八章：数据要实时

　　在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。

　　8.1 Storm

　　什么是Storm?有哪些可能的应用场景?

　　Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色?

　　Storm的简单安装和部署。

　　自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。

　　8.2 Spark Streaming

　　什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系?

　　Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点?

　　使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。

　　至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算(离线和实时)、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。

　　第九章：数据要对外

　　通常对外(业务)提供数据访问，大体上包含以下方面。

　　离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等;离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。

　　实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低(50毫秒以内)。根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

　　OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。

　　即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

　　这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的

（编辑：草根网）

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