如何简单理解大数据

HDFS-存储

海量的数据存储

hadoop 只是一套工具的总称，它包含三部分：HDFS，Yarn，MapReduce，功能分别是分布式文件存储、资源调度和计算。

按理来说，这就足够了，就可以完成大数据分析了。

Hbase-NoSQL

随机查询

海量数据怎样快速查询？HBase 当做是 MySQL，把 HDFS 当做是硬盘。HBase 只是一个 NoSQL 数据库，把数据存在HDFS上。

Hive-调度

降低大数据开发难度，使用 SQL 就行

但第一个问题就是麻烦。这一套相当于用 Yarn 调度资源，读取 HDFS 文件内容进行 MR 计算。要写 Java 代码，但做数据的最好的工具是什么？SQL！所以 Hive 相当于这一套标准流程的 SQL 化。

Hive 可以简单理解为，Hadoop 之上添加了自己的 SQL 解析和优化器，写一段 SQL，解析为 Java 代码，然后去执行MR，底层数据还是在 HDFS 上。

ClickHouse/kylin-OLAP类型

关联查询

亿级数据关联查询处理时，比 Hive 快百倍。支持常用的 SQL 语法，写入速度非常快，适用于大量的数据更新。依赖稀疏索引，列式存储，CPU/内存的充分利用造就了优秀的计算能力，并且不用考虑左侧原则。不支持事务、不支持高并发。

Spark-计算

解决大数据计算问题

这看起来挺完美，但问题是程序员发现好慢啊。原因是 MR，它需要频繁读写文件。这时基于内存的 Spark 出现了，Spark 是替代 MR 的，意图解决所有大数据计算问题，它会为 SQL 生成有向无环图，加上各种算子和宽窄依赖的优化，使得计算速度达到了新的高度。

按理说这就完美解决了呀。

下游-canal-同步

但是，我们回头想想，这些数据怎么来的呢？我们是不是到目前为止都是在处理静态的数据呢？像比如线上支付校验这种需要实时返回结果的总不能等着 Spark 批量算吧。

解决问题之前，我们回头再想想，数据怎么来的。一般数据包含两种：业务数据和日志数据。

业务数据就是数据库中的结构性的数据，规规整整。业务数据怎么到 Hive 呢？开源上一般通过 Sqoop 进行导入，比如一张表，数据少每天我把表全部导入一遍，这叫全量同步；数据特别大，就只同步每天变化和新增的，这是增量同步。

但这种同步比较滞后，都是在夜深人静集群的计算资源比较空闲的时候做的，对应的也是离线分析。

实时怎么理解？来一批处理一批，再细一点儿，来一条，处理一条。

比如，你买一件东西，平台数据库中会多一条订单数据，app 会产生行为日志数据。订单数据插入数据库时一般会有binlog，即记录插入、更新或删除的数据，我们只要能实时拿到这一条 binlog，就相当于拿到了实时数据。

binlog 怎么拿呢？这就要说道数据库的主从备份机制，一般本身就是拿主库的 binlog 同步到备份库，刚好有一个叫 canal的工具可以把自己伪装成备份库，来拉取主库的 binlog，再解析、包装最后抛出，就相当于实时拿到数据了！

下游-MQ-消峰

canal 拿到了 binlog 就能直接处理了吗？可以，但有件事儿大家想一想。马上五一了，加入一下子超级多人下单消费，canal 抛出的消息我们下游一下子消费不完咋办呢？比如快递员每天都只给你派送一件快递，你拿到之后钱货两清。然后突然一天快递员给你送一千件到你楼下，你下楼一件一件搬，快递员还得等你搬完才能回去，这得等到啥时候。聪明的你马上想到了，放快递柜呀，你有时间慢慢搬不就行了，也不占用快递员的时间了。

这就是消息队列，Kafka 就是起这样的作用：异步、解耦、消峰。canal的数据一般会抛到 kafka 或 RocketMQ，可以保存一段时间。然后下游程序再去实时拉取消息来计算。

Spark Streaming/Storm-实时计算

实时计算

说了这么多下游，下游到底由谁来消费计算这些实时数据呢？还记得 Spark 吗，没错它又来了，Spark streaming 就是批量处理 实时流数据 的好手。

Spark 是一整套组件的统称，比如你可以用 Java 写 Spark 任务，用 Spark SQL 去写 SQL，可以用 Spark MLib 完成机器学习的模型训练等等，Spark Streaming 就是用来微批地处理流式数据的。

具体而言，离线数据我们是等半夜数据都抽到 Hive 中再计算，而 Spark Streaming 则是实时数据来一小批，它就处理一小批。所以本质上讲，Spark Streaming 还是批处理，只不过是每一批数据很少，并且处理很及时，从而达到实时计算的目的。

Spark 本身的流行使得 Spark Streaming 也一直大范围使用。

Flink-逐条计算

比 Spark 更强的实时计算

我们可以想一想，实时数据和离线数据最大的差异，是时效性。离线数据像湖水，该多少就多少，就在那里；实时数据像水流，绵绵不绝。时间，便是非常重要的一个特质。当一条数据来的时候，我们需要知道这条数据是什么时候产生的，这便是业务时间。但我们拿到这条数据时往往是业务时间之后的一小会，这边是处理时间。真正世界里的实时数据肯定不是像 Spark Streaming 那样一批一批来的，而是一个一个的事件。对此，Flink 帮助我们解决了这些问题。

无论是业务数据还是日志数据，往往都有相应的时间标志字段，代表着这条消息的业务时间。你可以让 Flink 选择这个时间，这样，Flink 就知道当前处理到哪个时间点了。

Flink 不同于 Spark Streaming 的微批次处理，它是一条一条数据处理的。

TensorFlow-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