一文看懂大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系
徐葳
隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中相關(guān)的技術(shù)也在一直迭代進步，作者有幸親身經(jīng)歷了國內(nèi)大數(shù)據(jù)行業(yè)從零到一的發(fā)展歷程，通過本文希望能夠幫助大家快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系。
目前大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的核心技術(shù)總結(jié)下來如圖1所示，分為以下9類，下面分別介紹。
圖1
一、數(shù)據(jù)采集技術(shù)框架
數(shù)據(jù)采集也被稱為數(shù)據(jù)同步。隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的興起，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)散落在各個地方，我們需要將這些數(shù)據(jù)融合到一起，然后從這些海量數(shù)據(jù)中計算出一些有價值的內(nèi)容。此時第一步需要做的是把數(shù)據(jù)采集過來。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)采集，何談大數(shù)據(jù)！
數(shù)據(jù)采集技術(shù)框架包括以幾種。
- Flume、Logstash和FileBeat常用于日志數(shù)據(jù)實時監(jiān)控采集，它們之間的細節(jié)區(qū)別見表1；
- Sqoop和Datax常用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫離線數(shù)據(jù)采集，它們之間的細節(jié)區(qū)別見表2；
- Cannal和Maxwell常用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實時數(shù)據(jù)采集，它們之間的細節(jié)區(qū)別見表3。
表1
表2
表3
Flume、Logstash和FileBeat的技術(shù)選型依據(jù)如圖2所示
圖2
Sqoop和Datax之間的技術(shù)選型依據(jù)如圖3所示。
圖3
Cannal和Maxwell之間的技術(shù)選型依據(jù)如圖4所示
圖4
二、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)框架
數(shù)據(jù)的快速增長推動了技術(shù)的發(fā)展，涌現(xiàn)出了一批優(yōu)秀的、支持分布式的存儲系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)存儲技術(shù)框架包括HDFS、HBase、Kudu、Kafka等。
- HDFS它可以解決海量數(shù)據(jù)存儲的問題，但是其最大的缺點是不支持單條數(shù)據(jù)的修改操作，因為它畢竟不是數(shù)據(jù)庫。
- HBase是一個基于HDFS的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫。這意味著，HBase可以利用HDFS的海量數(shù)據(jù)存儲能力，并支持修改操作。但HBase并不是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，所以它無法支持傳統(tǒng)的SQL語法。
- Kudu是介于HDFS和HBase之間的技術(shù)組件，既支持數(shù)據(jù)修改，也支持基于SQL的數(shù)據(jù)分析功能；目前Kudu的定位比較尷尬，屬于一個折中的方案，在實際工作中應用有限。
- Kafka常用于海量數(shù)據(jù)的臨時緩沖存儲，對外提供高吞吐量的讀寫能力。
三、分布式資源管理框架
在傳統(tǒng)的IT領(lǐng)域中，企業(yè)的服務器資源（內(nèi)存、CPU等）是有限的，也是固定的。但是，服務器的應用場景卻是靈活多變的。例如，今天臨時上線了一個系統(tǒng)，需要占用幾臺服務器；過了幾天，需要把這個系統(tǒng)下線，把這幾臺服務器清理出來。
在大數(shù)據(jù)時代到來之前，服務器資源的變更對應的是系統(tǒng)的上線和下線，這些變動是有限的。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，臨時任務的需求量大增，這些任務往往需要大量的服務器資源。如果此時還依賴運維人員人工對接服務器資源的變更，顯然是不現(xiàn)實的。因此，分布式資源管理系統(tǒng)應運而生，常見的包括YARN、Kubernetes和Mesos，它們的典型應用領(lǐng)域如圖5所示。
圖5
四、數(shù)據(jù)計算技術(shù)框架
數(shù)據(jù)計算分為離線數(shù)據(jù)計算和實時數(shù)據(jù)計算。
（1）離線數(shù)據(jù)計算。
大數(shù)據(jù)中的離線數(shù)據(jù)計算引擎經(jīng)過十幾年的發(fā)展，到目前為止主要發(fā)生了3次大的變更。
- MapReduce可以稱得上是大數(shù)據(jù)行業(yè)的第一代離線數(shù)據(jù)計算引擎，主要用于解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式并行計算。MapReduce計算引擎的核心思想是，將計算邏輯抽象成Map和Reduce兩個階段進行處理。
- Tez計算引擎在大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)圈中的存在感較弱，實際工作中很少會單獨使用Tez去開發(fā)計算程序。
- Spark最大的特點就是內(nèi)存計算：任務執(zhí)行階段的中間結(jié)果全部被放在內(nèi)存中，不需要讀寫磁盤，極大地提高了數(shù)據(jù)的計算性能。Spark提供了大量高階函數(shù)（也可以稱之為算子），可以實現(xiàn)各種復雜邏輯的迭代計算，非常適合應用在海量數(shù)據(jù)的快速且復雜計算需求中。
（2）實時數(shù)據(jù)計算。
業(yè)內(nèi)最典型的實時數(shù)據(jù)計算場景是天貓“雙十一”的數(shù)據(jù)大屏。數(shù)據(jù)大屏中展現(xiàn)的成交總金額、訂單總量等數(shù)據(jù)指標，都是實時計算出來的。用戶購買商品后，商品的金額就會被實時增加到數(shù)據(jù)大屏中的成交總金額中。
- Storm主要用于實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分布式計算；
- Flink屬于新一代實時數(shù)據(jù)分布式計算引擎，其計算性能和生態(tài)圈都優(yōu)于Storm。
- Spark中的SparkStreaming組件也可以提供基于秒級別的實時數(shù)據(jù)分布式計算功能。
他和Storm、Flink之間的區(qū)別見表4。
表4
Storm、Spark、Flink?之間的技術(shù)選型依據(jù)如圖6所示。
圖6
因此，目前企業(yè)中離線計算主要使用Spark，實時計算主要使用Flink。
五、數(shù)據(jù)分析技術(shù)框架
包括Hive、Impala、Kylin、Clickhouse、Druid、Drois等，它們的典型應用場景如圖7所示。
圖7
Hive、Impala和Kylin屬于典型的離線OLAP數(shù)據(jù)分析引擎，主要應用在離線數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，它們之間的區(qū)別見表5。
- Hive的執(zhí)行效率一般，但是穩(wěn)定性極高；
- Impala基于內(nèi)存可以提供優(yōu)秀的執(zhí)行效率，但是穩(wěn)定性一般；
- Kylin通過預計算可以提供PB級別數(shù)據(jù)毫秒級響應。
表5
Clickhouse、Druid和Drois屬于典型的實時OLAP數(shù)據(jù)分析引擎，主要應用在實時數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，它們之間的區(qū)別見表6。
- Druid和Doris是可以支持高并發(fā)的，ClickHouse的并發(fā)能力有限；Druid中的SQL支持是有限的，ClickHouse支持非標準SQL，Doris支持標準SQL，對SQL支持比較好。
- 目前Druid和ClickHouse的成熟程度相對比較高，Doris處于快速發(fā)展階段。
表6
六、任務調(diào)度技術(shù)框架
包括Azkaban、Ooize、DolphinScheduler等。它們適用于普通定時執(zhí)行的例行化任務，以及包含復雜依賴關(guān)系的多級任務進行調(diào)度，支持分布式，保證調(diào)度系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，它們之間的區(qū)別見表7，它們之前的技術(shù)選型依據(jù)如圖8所示。
表7
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圖8
七、大數(shù)據(jù)底層基礎(chǔ)技術(shù)框架
大數(shù)據(jù)底層基礎(chǔ)技術(shù)框架主要是指Zookeeper。Zookeepe主要提供常用的基礎(chǔ)功能（例如：命名空間、配置服務等），大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的Hadoop（HA）、HBase、Kafka等技術(shù)組件的運行都會用到Zookeeper。
八、數(shù)據(jù)檢索技術(shù)框架
隨著企業(yè)中數(shù)據(jù)的逐步積累，針對海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析需求會變得越來越多樣化：不僅要進行分析，還要實現(xiàn)多條件快速復雜查詢。例如，電商網(wǎng)站中的商品搜索功能，以及各種搜索引擎中的信息檢索功能，這些功能都屬于多條件快速復雜查詢的范疇。
在選擇全文檢索引擎工具時，可以從易用性、擴展性、穩(wěn)定性、集群運維難度、項目集成程度、社區(qū)活躍度這幾個方面進行對比。Lucene、Solr和Elasticsearch的對比見表8。
表8
九、大數(shù)據(jù)集群安裝管理框架
企業(yè)如果想從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)型到大數(shù)據(jù)處理，首先要做就是搭建一個穩(wěn)定可靠的大數(shù)據(jù)平臺。
一個完整的大數(shù)據(jù)平臺需要包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、集群監(jiān)控等功能，這就意味著其中需要包含F(xiàn)lume、Kafka、Haodop、Hive、HBase、Spark、Flink等組件，這些組件需要部署到上百臺甚至上千臺機器中。
如果依靠運維人員單獨安裝每一個組件，則工作量比較大，而且需要考慮版本之間的匹配問題及各種沖突問題，并且后期集群維護工作也會給運維人員造成很大的壓力。
于是，國外一些廠商就對大數(shù)據(jù)中的組件進行了封裝，提供了一體化的大數(shù)據(jù)平臺，利用它可以快速安裝大數(shù)據(jù)組件。目前業(yè)內(nèi)最常見的是包括CDH、HDP、CDP等。
- HDP：全稱是 Hortonworks Data Platform。它由 Hortonworks 公司基于 Apache Hadoop 進行了封裝，借助于 Ambari 工具提供界面化安裝和管理，并且集成了大數(shù)據(jù)中的常見組件， 可以提供一站式集群管理。HDP 屬于開源版免費大數(shù)據(jù)平臺，沒有提供商業(yè)化服務；
- CDH：全稱是 Cloudera Distribution Including Apache Hadoop。它由 Cloudera 公司基于 Apache Hadoop 進行了商業(yè)化，借助于 Cloudera Manager 工具提供界面化安裝和管理，并且集成了大數(shù)據(jù)中的常見組件，可以提供一站式集群管理。CDH 屬于商業(yè)化收費大 數(shù)據(jù)平臺，默認可以試用 30 天。之后，如果想繼續(xù)使用高級功能及商業(yè)化服務，則需要付費購買授權(quán)，如果只使用基礎(chǔ)功能，則可以繼續(xù)免費使用；
- CDP：Cloudera 公司在 2018 年 10 月份收購了 Hortonworks，之后推出了新一代的大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品 CDP（Cloudera Data Center）。CDP 的版本號延續(xù)了之前 CDH 的版本號。從 7.0 版本開始， CDP 支持 Private Cloud（私有云）和 Hybrid Cloud（混合云）。 CDP 將 HDP 和 CDH 中比較優(yōu)秀的組件進行了整合，并且增加了一些新的組件。
三者的關(guān)系如圖9所示。
圖9
以上內(nèi)容出自于《大數(shù)據(jù)技術(shù)及架構(gòu)圖解實戰(zhàn)派》一書。
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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-516420.html
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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-516420.html
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