理清大数据技术与架构

        大数据并不是一个系统软件,更不是一个单一的软件,它实际上是一种技术体系、一种数据处理方法,甚至可以说是一个服务平台。在这个技术体系中,涵盖了许多不同的部件,比如Hadoop服务平台。这一服务平台可以根据具体情况自由组合,具体应用需求决定了最终的架构选择,下面我会从大数据应用步骤,大数据技术学习方法,大数据应用工具一一说明。

        1)大数据应用步骤

        宏观来看,大数据应用的步骤可以分为:数据源、数据存储、数据计算、数据分析以及数据应用,如下。

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 2)大数据技术学习方法

        方法还是离不开以不变应万变,既然是大数据技术,核心就是数据流。

        比如学习Hadoop和Spark,我们可以深入了解它们的原理和工作机制,就好比研究恒星和行星的形成和运行规律。但同时,我们也要明白它们在数据采集、清洗、转换、分析和展示等环节中的作用,就如同了解它们在宇宙中的定位和影响一样。只有全面理解了这些,才能像宇航员一样游刃有余地在数据宇宙中航行,实现完整的数据分析工作流程,为数据探索之旅增添更多的可能性和美妙。

      离线计算示例:
              在离线计算场景下,使用的都是历史数据,也就是不会再发生改变的数据。在数据源确定以后,这些数据不会再增加、也不会再更新,比较适合对实时性要求不高的场景。大多数情况下是周期性的计算某一个指标或执行一个Job,运算耗时基本上可以控制在分钟级。

  1. 数据源:数据文件、数据库中的数据等
  2. 数据采集:Sqoop、HDFS数据上传、Hive数据导入等
  3. 数据存储:HDFS
  4. 数据分析:MapReduce、Hive QL
  5. 计算结果:Hive结果表(HiveJDBC查询)、导出至关系型数据库

 

3)大数据应用工具

大数据应用工具如下:d9d62c5184bf47ea871f98e62bffe045.jpeg

 

 一,数据采集工具

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示例:flume数据采集框架

Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。它可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中。

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  二,数据存储工具

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示例:hfds数据存储框架

HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序,提供一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器上高度容错性的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。

运行架构如下:

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三,数据计算工具

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示例:spark计算框架

        Spark是一个master/slave架构的分布式系统,使用内存计算引擎,提供Cache缓存机制,将RDD缓存到内存或磁盘当中,支持迭代计算和多次数据共享,减少数据读取的IO开销。

spark生态系统+spark运行架构如下:

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四,数据分析工具

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示例:python数据分析框架

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五,任务调度,资源管理工具

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示例:yarn资源调度框架

Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。f011bd959b124b988f3c6b0fdf7169ec.png

六:大数据平台搭建工具

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        国外一些厂商对大数据中的组件进行了封装,提供了一体化的大数据平台,利用它可以快速安装大数据组件。目前业内最常见的是包括CDH、HDP、CDP等。

HDP:全称是 Hortonworks Data Platform。它由 Hortonworks 公司基于 Apache Hadoop 进行了封装,借助于 Ambari 工具提供界面化安装和管理,并且集成了大数据中的常见组件, 可以提供一站式集群管理。HDP 属于开源版免费大数据平台,没有提供商业化服务;


CDH:全称是 Cloudera Distribution Including Apache Hadoop。它由 Cloudera 公司基于 Apache Hadoop 进行了商业化,借助于 Cloudera Manager 工具提供界面化安装和管理,并且集成了大数据中的常见组件,可以提供一站式集群管理。CDH 属于商业化收费大 数据平台,默认可以试用 30 天。之后,如果想继续使用高级功能及商业化服务,则需要付费购买授权,如果只使用基础功能,则可以继续免费使用;


CDP:Cloudera 公司在 2018 年 10 月份收购了 Hortonworks,之后推出了新一代的大数据平台产品 CDP(Cloudera Data Center)。CDP 的版本号延续了之前 CDH 的版本号。从 7.0 版本开始, CDP 支持 Private Cloud(私有云)和 Hybrid Cloud(混合云)。 CDP 将 HDP 和 CDH 中比较优秀的组件进行了整合,并且增加了一些新的组件。

来源1:大数据到底应该如何学?_大数据怎么学-CSDN博客

来源2:一文看懂大数据生态圈完整知识体系【大数据技术及架构图解实战派】_互联网和大数据知识体系图-CSDN博客

详细了解可看《大数据技术及架构图解实战派》一书

 

 

 

 

 

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