見：http://lxw1234.com/archives/2016/11/795.htm

如果你已經按照《寫給大數據開發初學者的話3》中第五章和第六章的流程認真完整的走了一遍，那么你應該已經具備以下技能和知識點：

為什么Spark比MapReduce快。

使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。

使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。

自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。

從前面的學習，你已經掌握了大數據平臺中的數據采集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據采集任務成功完成后，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日志來方便查錯。

第七章：越來越多的分析任務

不僅僅是分析任務，數據采集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平臺中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平臺的中樞系統，類似于AppMaster，負責分配和監控任務。

7.1 Apache Oozie

1.?? ?Oozie是什么？有哪些功能？
2.?? ?Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？
3.?? ?Oozie可以支持哪些任務觸發方式？
4.?? ?安裝配置Oozie。

7.2 其他開源的任務調度系統

Azkaban：

https://azkaban.github.io/

light-task-scheduler：

https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler

Zeus：

https://github.com/alibaba/zeus

等等……
另外，我這邊是之前單獨開發的任務調度與監控系統，具體請參考《大數據平臺任務調度與監控系統》.

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如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的”大數據平臺”應該是這樣的：

第八章：我的數據要實時

在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和準實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，準實時的延遲要求一般在秒、分鐘級。對于需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對于其他準實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。

8.1 Storm

1.?? ?什么是Storm？有哪些可能的應用場景？
2.?? ?Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什么角色？
3.?? ?Storm的簡單安裝和部署。
4.?? ?自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。

8.2 Spark Streaming

1.?? ?什么是Spark Streaming，它和Spark是什么關系？
2.?? ?Spark Streaming和Storm比較，各有什么優缺點？
3.?? ?使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。

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如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的”大數據平臺”應該是這樣的：

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以下章節正在整理中，請持續關注?lxw的大數據田地

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第九章：我的數據要對外

第十章：牛逼高大上的機器學習

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寫給大數據開發初學者的話1

寫給大數據開發初學者的話2

第三章：把別處的數據搞到Hadoop上

第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去

寫給大數據開發初學者的話3

第五章：快一點吧，我的SQL

第六章：一夫多妻制

寫給大數據開發初學者的話4

第七章：越來越多的分析任務

第八章：我的數據要實時

寫給大數據開發初學者的話5

第九章：我的數據要對外

第十章：牛逼高大上的機器學習

總結

以上是生活随笔為你收集整理的写给大数据开发初学者的话4的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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