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大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)：數(shù)據(jù)流圖及相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)

　　1、大數(shù)據(jù)流程圖

　　　　

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　　2、大數(shù)據(jù)各個環(huán)節(jié)主要技術(shù)

　　　　

　　2.1、數(shù)據(jù)處理主要技術(shù)

　　　　Sqoop：（發(fā)音：skup）作為一款開源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具，主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（MySql,PostgreSQL）間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，

　　　　　　　　也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

　　　　Flume：實時數(shù)據(jù)采集的一個開源框架，它是Cloudera提供的一個高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。目前已經(jīng)是Apache的頂級子項目。使用Flume可以收集諸如日志、時間等數(shù)據(jù)

　　　　　　　　并將這些數(shù)據(jù)集中存儲起來供下游使用（尤其是數(shù)據(jù)流框架，例如Storm）。和Flume類似的另一個框架是Scribe（FaceBook開源的日志收集系統(tǒng)，它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個可擴展的、高容錯的簡單方案）

　　　　Kafka：通常來說Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步，因此實時平臺架構(gòu)都會用一個消息中間件來緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無疑是Kafka。它是由LinkedIn開發(fā)的一個分布式消息系統(tǒng)，

　　　　　　　　以其可以水平擴展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開源分布式處理系統(tǒng)（如Storm和Spark等）都支持與Kafka 集成。

　　　　　　　　Kafka是一個基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點是速度快、可擴展且持久。與其他消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)類似，Kafka可在主題中保存消息的信息。生產(chǎn)者向主題寫入數(shù)據(jù)，消費者從主題中讀取數(shù)據(jù)。

　　　　　　　　作為一個分布式的、分區(qū)的、低延遲的、冗余的日志提交服務(wù)。和Kafka類似消息中間件開源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

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　　　　MapReduce：

　　　　　　　　MapReduce是Google公司的核心計算模型，它將運行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計算過程高度抽象為兩個函數(shù)：map和reduce。MapReduce最偉大之處在于其將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，

　　　　　　　　以至于普通開發(fā)人員即使不會任何的分布式編程知識，也能將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上處理海量數(shù)據(jù)。

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　　　　Hive：　MapReduce將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，而Hive進一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實際的數(shù)據(jù)使用人員（數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、和業(yè)務(wù)分析人員）。

　　　　　　　　Hive是由Facebook開發(fā)并貢獻給Hadoop開源社區(qū)的，是一個建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語言

　　　　　　　　的查詢語言，一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù)，該查詢語言稱為Hive SQL。Hive SQL實際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個MapReduce可執(zhí)行計劃，

　　　　　　　　并按照該計劃生產(chǎn)MapReduce任務(wù)后交給Hadoop集群處理。

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　　　　Spark：盡管MapReduce和Hive能完成海量數(shù)據(jù)的大多數(shù)批處理工作，并且在打數(shù)據(jù)時代稱為企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù)，但是其數(shù)據(jù)查詢的延遲一直被詬病，而且也非常不適合迭代計算和DAG(有限無環(huán)圖)計算。

　　　　　　　　由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計算能特點，且可以直接讀寫Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù)，較好地滿足了數(shù)據(jù)即時查詢和迭代分析的需求，因此變得越來越流行。

　　　　　　　　Spark是UC Berkeley AMP Lab（加州大學(xué)伯克利分校的 AMP實驗室）所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點，但不同MapReduce的是，

　　　　　　　　Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不需要再讀寫HDFS ，因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。

　　　　　　　　Spark也提供類Live的SQL接口，即Spark SQL，來方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。

　　　　　　　　Spark還有用于處理實時數(shù)據(jù)的流計算框架Spark Streaming,其基本原理是將實時流數(shù)據(jù)分成小的時間片段（秒或幾百毫秒），以類似Spark離線批處理的方式來處理這小部分數(shù)據(jù)。

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　　　　Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準實時數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實時處理數(shù)據(jù)的。

　　　　　　　　Storm是Twitter開源的一個類似于Hadoop的實時數(shù)據(jù)處理框架。Storm對于實時計算的意義相當(dāng)于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語，使對數(shù)據(jù)進行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。

　　　　　　　　同樣，Storm也對數(shù)據(jù)的實時計算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運行的是Topology（拓撲）。

　　　　　　　　Storm拓撲任務(wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個MapReduce Job最終會結(jié)束，而1一個Topology永遠運行（除非顯示的殺掉它，），所以實際上Storm等實時任務(wù)的資源使用相比離線

　　　　　　　　MapReduce任務(wù)等要大很多，因為離線任務(wù)運行完就釋放掉所使用的計算、內(nèi)存等資源，而Storm等實時任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。

　　　　　　　　Storm具有低延遲、分布式、可擴展、高容錯等特性，可以保證消息不丟失，目前Storm, 類Storm或基于Storm抽象的框架技術(shù)是實時處理、流處理領(lǐng)域主要采用的技術(shù)。

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　　　　Flink：在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，批處理任務(wù)和實時流計算任務(wù)一般被認為是兩種不同的任務(wù)，一個數(shù)據(jù)項目一般會被設(shè)計為只能處理其中一種任務(wù)，例如Storm只支持流處理任務(wù)，而MapReduce, Hive只支持批處理任務(wù)。

　　　　　　　? ?Apache Flink是一個同時面向分布式實時流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺，它能基于同一個Flink運行時（Flink Runtime）,提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實現(xiàn)流處理和批處理時，

　　　　　　　　與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個視角看待流處理和批處理，將二者統(tǒng)一起來。Flink完全支持流處理，批處理被作為一種特殊的流處理，只是它的數(shù)據(jù)流被定義為有界的而已。基于同一個Flink運行時，

　　　　　　　　Flink分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實現(xiàn)上層面向流處理、批處理類型應(yīng)用框架的基礎(chǔ)。

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　　　　Beam：Google開源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進了一步，不但希望統(tǒng)一批處理和流處理，而且希望統(tǒng)一大數(shù)據(jù)處理范式和標準。Apache Beam項目重點在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義，并不涉及具體執(zhí)行引擎

　　　　　　　　的實現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計算引擎上。

　　　　　　　　Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成，Beam SDK定義了開發(fā)分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的API接口，生成的分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)Pipeline交給具體的Beam Runner執(zhí)行引擎。Apache Flink

　　　　　　　　目前支持的API是由Java語言實現(xiàn)的，它支持的底層執(zhí)行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。

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　　2.2、數(shù)據(jù)存儲主要技術(shù)

　　　　HDFS：Hadoop Distributed File System,簡稱FDFS，是一個分布式文件系統(tǒng)。它有一定高度的容錯性和高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。HDFS提供了一個高容錯性和高吞吐量的海量數(shù)據(jù)存儲解決方案。

　　　　　　　　在Hadoop的整個架構(gòu)中，HDFS在MapReduce任務(wù)處理過程在中提供了對文件操作的和存儲的的支持，MapReduce在HDFS基礎(chǔ)上實現(xiàn)了任務(wù)的分發(fā)、跟蹤和執(zhí)行等工作，并收集結(jié)果，兩者相互作用，共同完成了

　　　　　　　　Hadoop分布式集群的主要任務(wù)。

　　　　HBase：HBase是一種構(gòu)建在HDFS之上的分布式、面向列族的存儲系統(tǒng)。在需要實時讀寫并隨機訪問超大規(guī)模數(shù)據(jù)集等場景下，HBase目前是市場上主流的技術(shù)選擇。

　　　　　　　　HBase技術(shù)來源于Google論文《Bigtable ：一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)》。如同Bigtable利用了Google File System提供的分布式數(shù)據(jù)存儲方式一樣，HBase在HDFS之上提供了類似于Bigtable的能力。

　　　　　　　　HBase解決了傳遞數(shù)據(jù)庫的單點性能極限。實際上，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫解決方案，尤其是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也可以通過復(fù)制和分區(qū)的方法來提高單點性能極限，但這些都是后知后覺的，安裝和維護都非常復(fù)雜。

　　　　　　　　而HBase從另一個角度處理伸縮性的問題，即通過線性方式從下到上增加節(jié)點來進行擴展。

　　　　　　　　HBase 不是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，也不支持SQL，它的特性如下：

　　　　　　　　1、大：一個表可以有上億上，上百萬列。

　　　　　　　　2、面向列：面向列表（簇）的存儲和權(quán)限控制，列（簇）獨立檢索。

　　　　　　　　3、稀疏：為空（null）的列不占用存儲空間，因此表可以設(shè)計的非常稀疏。

　　　　　　　　4、無模式:：每一行都有一個可以排序的主鍵和任意多的列。列可以根據(jù)需求動態(tài)增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列。

　　　　　　　　5、數(shù)據(jù)多版本：每個單元的數(shù)據(jù)可以有多個版本，默認情況下，版本號字段分開，它是單元格插入時的時間戳。

　　　　　　　　6、數(shù)據(jù)類型單一：HBase中數(shù)據(jù)都是字符串，沒有類型。

　　　　　　　　

?　　2.3、數(shù)據(jù)應(yīng)用主要技術(shù)

　　　　數(shù)據(jù)有很多應(yīng)用方式，如固定報表、即時分析、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等。下面說下即時分析Drill框架、數(shù)據(jù)分析R語言、機器學(xué)習(xí)TensorFlow框架。

　　　　Drill：Apache Drill是一個開源實時大數(shù)據(jù)分布式查詢引擎，目前已成為Apache的頂級項目。Drill開源版本的Google Dremel。Dremel是Google的“交互式”數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可以組建成規(guī)模上千的集群，處理PB級別的數(shù)據(jù)。

　　　　　　　MapReduce處理數(shù)據(jù)一般在分鐘甚至小時級別，而Dremel將處理時間縮短至秒級，即Drill是對MapReduce的有力補充。Drill兼容ANSI SQL語法作為接口，支持本地文件、HDFS、Hive、HBase、MongoDb作為

　　　　　　　存儲的數(shù)據(jù)查詢。文件格式支持Parquet、CSV、TSV以及Json這種無模式（schema-free）數(shù)據(jù)。所有這些數(shù)據(jù)都像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的表查詢一樣進行快速實時查詢。

　　　　

　　　　R語言：R是一種開源的數(shù)據(jù)分析解決方案。R流行原因如下：

　　　　　　　　1、R是自由軟件：完全免費、開源。可在官方網(wǎng)站及其鏡像中下載任何有關(guān)的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料，標準的安裝文件自身就帶有許多模塊和內(nèi)嵌統(tǒng)計函數(shù)，安裝好后可以直接實現(xiàn)許多

　　　　　　　　　　常用的統(tǒng)計功能。

　　　　　　　　2、R是一種可編程的語言：作為一個開放的統(tǒng)計編程環(huán)境，R語言的語法通俗易懂，而且目前大多數(shù)新的統(tǒng)計方法和技術(shù)都可以在R中找到。

　　　　　　　　3、R具有很強的互動性：除了圖形輸出在另外的窗口，它的熟入輸出都是在一個窗口進行的，輸入語法中如果有錯馬上會在窗口中給出提示，對以前輸入過的命令有記憶功能，可以隨時再現(xiàn)、編輯、修改以滿足

　　　　　　　　　　用戶的需要，輸出的圖形可以直接保存為JPG、BMP、PNG等圖片格式，還可以直接保存為PDF文件。此外，R語言和其它編程語言和數(shù)據(jù)庫直接有很好的接口。

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　　　　TensorFlow：TensorFlow是一個非常靈活的框架，它能夠運行在個人電腦或服務(wù)器的單個/多個cpu和GPU上，甚至是移動設(shè)備上，它最早是為了研究機器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而開發(fā)的，后來因為通用而開源。

　　　　　　　　　　TensorFlow是基于數(shù)據(jù)流圖的處理框架，TensorFlow節(jié)點表示數(shù)學(xué)運算，邊表示運算節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互。TensorFlow從字母意義上來講有兩層含義：一是Tensor代表的是節(jié)點之間傳遞的數(shù)據(jù)，通常這個數(shù)據(jù)

　　　　　　　　　　是一個多維度矩陣（multidimensional data arrays）或一維向量；二是Flow指的數(shù)據(jù)流，形象理解就是數(shù)據(jù)按照流的形式進入數(shù)據(jù)運算圖的各個節(jié)點。

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　　3、數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)者和角色

　　　　

　　　　

　　　　

　　　　

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　　4、數(shù)據(jù)埋點

　　　　后臺數(shù)據(jù)庫和日志文件一般只能滿足常規(guī)的統(tǒng)計分析，對于具體的產(chǎn)品和項目來說，一般還要根據(jù)項目的目標和分析需求進行針對性的“數(shù)據(jù)埋點”工作，所謂埋點：就是在額外的正常功能邏輯上添加針對性的邏輯統(tǒng)計，即期望的

　　事件是否發(fā)生，發(fā)生后應(yīng)該記錄那些信息，比如用戶在當(dāng)前頁面是否用鼠標滾動頁面、有關(guān)的頁面區(qū)域是否曝光了、當(dāng)前的用戶操作的的時間是多少、停留時長多少、這些都需要前端工程師進行針對性的埋點才能滿足有關(guān)的分析需求。

　　　　數(shù)據(jù)埋點工作一般由產(chǎn)品經(jīng)理和分析師預(yù)先確定分析需求，然后由數(shù)據(jù)開發(fā)團隊對接前端和后端開發(fā)完成具體的埋點工作。

總結(jié)

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