大数据理论与实践 笔记1

大数据是指超出00000

• Volume 数据规模大：100PB往上才能叫规模较大
• Variety 数据类型多样
• Velocity 生成速度极快
• Value 价值大但密度低

大数据技术是以Hadoop/类Hadoop为代表的大规模分布式集群技术体系。
体系：是一类技术，代表是Hadoop等。
大规模、分布式：很多很多服务器一起工作。
Hadoop：通过一系列大规模集群式技术，实现大数据处理的每个环境（采集→存储→管理→计算→分析）。集群内部、集群之间精密分工高度协同。是大数据技术体系的核心和基础。
大数据的五高一低：

• 高扩展：实现动态线性扩展，能够在线增加服务器扩展性能
• 高可用：管理结点和工作结点高可用
• 高容错：结点上运算失败要调度到其他结点，结点掉了数据不能丢失
• 高吞吐
• 高性能
• 低容错

如上图所示，上下相邻表示要协同配合工作。
ZooKeeper用作分布式协调服务

1. 数据采集
   结构化数据采集：Sqoop
   半结构化数据：Flume、kafka
2. 数据存储与管理
   文件系统：HDFS
   分布式图数据库：Neo4j
   列式数据库如Hbase，Cassandra（用得少，是去中心化管理的）
   分布式缓存数据：Redis
   分布式文档数据库：MongoDB
3. 资源管理
   资源管理系统：YARN（处理短任务），Mesos（容器管理，可以跑短任务也可以跑微服务）
   容器化集群操作系统：Kubernetes、DC/OS、TCOS
4. 计算框架
   离线批处理计算框架：MapReduce（map+reduce，映射+化简，对稳定性要求高，处理速度不敏感的业务）
   高性能计算框架：Spark Core（相比于MapReduce计算模型更加精细：处理成任务的切分精细并发度高，使用内存加载）
5. 数据分析
   数据仓库以及SQL引擎：Hive、SparkSQL
   数据集市：Impala、Presto
   综合搜索：ElasticSearch、Solr（用的少了，切词索引进行的时候用户并发增加会降低性能）
   实时流处理：Strom（支持VP和事件驱动，现在用得少了）、Flink DataStream（事件驱动，事件过来必须马上处理）、Spark Streaming（VP，事件来了可以攒一下）
   人工智能：Spark MLlib、TensorFlow

传统数据技术：RDBMS（Share-everything，单机关系数据库）+RAC（Real Application Cluster，实时应用集群，一库多实例：一个数据库文件+多个实例，可以实现负载均衡，解决秒切换等）+MPP（Share-nothing，会有多个数据库实例，但是实例之间不作任何共享，Massively Parallel Processing大规模并行处理）