提到大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，不得不說Hadoop系統(tǒng)，Hadoop到現(xiàn)在也超過10年的歷史了，很多東西發(fā)生了變化，版本也從0.x進(jìn)化到目前的2.6版本。我把2012年后定義成后Hadoop平臺(tái)時(shí)代，這不是說不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那樣，有其他的選型補(bǔ)充。我在知乎上也寫過Hadoop的一些入門文章 如何學(xué)習(xí)Hadoop – 董飛的回答，為了給大家有個(gè)鋪墊，簡單講一些相關(guān)開源組件。

背景篇

• MapReduce ：技術(shù)提供了感知數(shù)據(jù)位置的標(biāo)準(zhǔn)化處理流程：讀取數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射（Map），使用某個(gè)鍵值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重排，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡（Reduce）得到最終的輸出。

• Hadoop : 開源的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，解決了大數(shù)據(jù)（大到一臺(tái)計(jì)算機(jī)無法進(jìn)行存儲(chǔ)，一臺(tái)計(jì)算機(jī)無法在要求的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行處理）的可靠存儲(chǔ)和處理。適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括HDFS，MapReduce基本組件。

• HDFS ：提供了一種跨服務(wù)器的彈性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。

• Amazon Elastic Map Reduce(EMR) ：托管的解決方案，運(yùn)行在由Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Strorage Service（S3）組成的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施之上。如果你需要一次性的或不常見的大數(shù)據(jù)處理，EMR可能會(huì)為你節(jié)省開支。但EMR是高度優(yōu)化成與S3中的數(shù)據(jù)一起工作，會(huì)有較高的延時(shí)。

• Hadoop 還包含了一系列技術(shù)的擴(kuò)展系統(tǒng)，這些技術(shù)主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、Mahout、Datafu和HUE等。

(1) Pig：分析大數(shù)據(jù)集的一個(gè)平臺(tái)，該平臺(tái)由一種表達(dá)數(shù)據(jù)分析程序的高級(jí)語言和對(duì)這些程序進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)設(shè)施一起組成。

(2) Hive：用于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它提供了類似于SQL的查詢語言，通過使用該語言，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總，特定查詢以及分析。

(3) Hbase：一種分布的、可伸縮的、大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫，支持隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀/寫訪問。

(4) Sqoop：為高效傳輸批量數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一種工具，其用于Apache Hadoop和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫如關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸。

(5) Flume：一種分布式的、可靠的、可用的服務(wù)，其用于高效地搜集、匯總、移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)。

(6) ZooKeeper：一種集中服務(wù)，其用于維護(hù)配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分組服務(wù)。

• Cloudera ：最成型的Hadoop發(fā)行版本，擁有最多的部署案例。提供強(qiáng)大的部署、管理和監(jiān)控工具。開發(fā)并貢獻(xiàn)了可實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)的Impala項(xiàng)目。

• Hortonworks ：使用了100%開源Apache Hadoop提供商。開發(fā)了很多增強(qiáng)特性并提交至核心主干，這使得Hadoop能夠在包括Windows Server和Azure在內(nèi)平臺(tái)上本地運(yùn)行。

• MapR：獲取更好的性能和易用性而支持本地Unix文件系統(tǒng)而不是HDFS。提供諸如快照、鏡像或有狀態(tài)的故障恢復(fù)等高可用性特性。領(lǐng)導(dǎo)著Apache Drill項(xiàng)目，是Google的Dremel的開源實(shí)現(xiàn)，目的是執(zhí)行類似SQL的查詢以提供實(shí)時(shí)處理。

原理篇

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

我們的目標(biāo)是做一個(gè)可靠的，支持大規(guī)模擴(kuò)展和容易維護(hù)的系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)里面有個(gè)locality（局部性定律），如圖所示。從下到上訪問速度越來越快，但存儲(chǔ)代價(jià)更大。

對(duì)內(nèi)存，磁盤和SSD就需要考慮數(shù)據(jù)的擺放， 因?yàn)樾阅軙?huì)差異很大。磁盤好處是持久化，單位成本便宜，容易備份。但隨著內(nèi)存便宜，很多數(shù)據(jù)集合可以考慮直接放入內(nèi)存并分布到各機(jī)器上，有些基于 key-value, Memcached用在緩存上。內(nèi)存的持久化可以通過 (帶電池的RAM)，提前寫入日志再定期做Snapshot或者在其他機(jī)器內(nèi)存中復(fù)制。當(dāng)重啟時(shí)需要從磁盤或網(wǎng)絡(luò)載入之前狀態(tài)。其實(shí)寫入磁盤就用在追加日志上面 ，讀的話就直接從內(nèi)存。像VoltDB, MemSQL，RAMCloud 關(guān)系型又基于內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，可以提供高性能，解決之前磁盤管理的麻煩。

HyperLogLog & Bloom Filter & CountMin Sketch

都是是應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的算法，大致思路是用一組相互獨(dú)立的哈希函數(shù)依次處理輸入。HyperLogLog 用來計(jì)算一個(gè)很大集合的基數(shù)（即合理總共有多少不相同的元素），對(duì)哈希值分塊計(jì)數(shù)：對(duì)高位統(tǒng)計(jì)有多少連續(xù)的0；用低位的值當(dāng)做數(shù)據(jù)塊。BloomFilter,在預(yù)處理階段對(duì)輸入算出所有哈希函數(shù)的值并做出標(biāo)記。當(dāng)查找一個(gè)特定的輸入是否出現(xiàn)過，只需查找這一系列的哈希函數(shù)對(duì)應(yīng)值上有沒有標(biāo)記。對(duì)于BloomFilter，可能有False Positive，但不可能有False Negative。BloomFilter可看做查找一個(gè)數(shù)據(jù)有或者沒有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)的頻率是否大于1）。CountMin Sketch在BloomFilter的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，它可用來估算某一個(gè)輸入的頻率（不局限于大于1）。

CAP Theorem

簡單說是三個(gè)特性：一致性，可用性和網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，最多只能取其二。設(shè)計(jì)不同類型系統(tǒng)要多去權(quán)衡。分布式系統(tǒng)還有很多算法和高深理論，比如：Paxos算法（ paxos分布式一致性算法–講述諸葛亮的反穿越 ），Gossip協(xié)議（ Cassandra學(xué)習(xí)筆記之Gossip協(xié)議 ）， Quorum (分布式系統(tǒng)) ， 時(shí)間邏輯 ，向量時(shí)鐘（ 一致性算法之四: 時(shí)間戳和向量圖 ）， 拜占庭將軍問題 ， 二階段提交 等，需要耐心研究。

技術(shù)篇

來自： http://thinkbig.teradata.com/leading_big_data_technologies/big-data-reference-architecture/

根據(jù)不同的延遲要求（SLA），數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)大小， 更新量多少，分析需求，大數(shù)據(jù)處理的架構(gòu)也需要做靈活的設(shè)計(jì)。上圖就描述了在不同領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)組件。

說大數(shù)據(jù)的技術(shù)還是要先提Google，Google 新三輛馬車， Spanner, F1, Dremel

Spanner ：高可擴(kuò)展、多版本、全球分布式外加同步復(fù)制特性的谷歌內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，支持外部一致性的分布式事務(wù);設(shè)計(jì)目標(biāo)是橫跨全球上百個(gè)數(shù)據(jù)中心,覆蓋百萬臺(tái)服務(wù)器,包含萬億條行記錄！(Google就是這么霸氣^-^)

F1 : 構(gòu)建于Spanner之上,在利用Spanner的豐富特性基礎(chǔ)之上,還提供分布式SQL、事務(wù)一致性的二級(jí)索引等功能,在AdWords廣告業(yè)務(wù)上成功代替了之前老舊的手工MySQL Shard方案。

Dremel : 一種用來分析信息的方法，它可以在數(shù)以千計(jì)的服務(wù)器上運(yùn)行，類似使用SQL語言，能以極快的速度處理網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的海量數(shù)據(jù)(PB數(shù)量級(jí))，只需幾秒鐘時(shí)間就能完成。

Spark

2014年最火的大數(shù)據(jù)技術(shù)Spark， 有什么關(guān)于 Spark 的書推薦？ – 董飛的回答 做了介紹。主要意圖是基于內(nèi)存計(jì)算做更快的數(shù)據(jù)分析。同時(shí)支持圖計(jì)算，流式計(jì)算和批處理。Berkeley AMP Lab的核心成員出來成立公司Databricks開發(fā)Cloud產(chǎn)品。

Flink

使用了一種類似于SQL數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化的方法，這也是它與當(dāng)前版本的Apache Spark的主要區(qū)別。它可以將全局優(yōu)化方案應(yīng)用于某個(gè)查詢之上以獲得更佳的性能。

Kafka

Announcing the Confluent Platform 1.0 Kafka 描述為 LinkedIn 的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，管理從各個(gè)應(yīng)用程序匯聚到此的信息流，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后再被分發(fā)到各處。不同于傳統(tǒng)的企業(yè)信息列隊(duì)系統(tǒng)，Kafka 是以近乎實(shí)時(shí)的方式處理流經(jīng)一個(gè)公司的所有數(shù)據(jù)，目前已經(jīng)為 LinkedIn, Netflix, Uber 和 Verizon 建立了實(shí)時(shí)信息處理平臺(tái)。Kafka 的優(yōu)勢就在于近乎實(shí)時(shí)性。

Storm

Handle Five Billion Sessions a Day in Real Time ，Twitter的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。所謂流處理框架，就是一種分布式、高容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm令持續(xù)不斷的流計(jì)算變得容易。經(jīng)常用于在實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、持續(xù)計(jì)算、分布式遠(yuǎn)程調(diào)用和ETL等領(lǐng)域。

Samza

LinkedIn主推的流式計(jì)算框架。與其他類似的Spark，Storm做了幾個(gè)比較。跟Kafka集成良好，作為主要的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)和中介。

Lambda architecture

Nathan 寫了文章《如何去打敗CAP理論》 How to beat the CAP theorem ，提出 Lambda Architecture ，主要思想是對(duì)一些延遲高但數(shù)據(jù)量大的還是采用批處理架構(gòu)，但對(duì)于即時(shí)性實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)使用流式處理框架，然后在之上搭建一個(gè)服務(wù)層去合并兩邊的數(shù)據(jù)流，這種系統(tǒng)能夠平衡實(shí)時(shí)的高效和批處理的Scale，看了覺得腦洞大開，確實(shí)很有效，被很多公司采用在生產(chǎn)系統(tǒng)中。

Summingbird

Lambda架構(gòu)的問題要維護(hù)兩套系統(tǒng)，Twitter開發(fā)了 Summingbird 來做到一次編程，多處運(yùn)行。將批處理和流處理無縫連接，通過整合批處理與流處理來減少它們之間的轉(zhuǎn)換開銷。下圖就解釋了系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)。

NoSQL

數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上是用樹形結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)（層次結(jié)構(gòu)），但很難表示多對(duì)多的關(guān)系，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是解決這個(gè)難題，最近幾年發(fā)現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也不靈了，新型NoSQL出現(xiàn)如Cassandra，MongoDB，Couchbase。NoSQL 里面也分成這幾類，文檔型，圖運(yùn)算型，列存儲(chǔ)，key-value型，不同系統(tǒng)解決不同問題。沒一個(gè)one-size-fits-all 的方案。

Cassandra

大數(shù)據(jù)架構(gòu)中，Cassandra的主要作用就是存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 DataStax的Cassandra 是一種面向列的數(shù)據(jù)庫，它通過分布式架構(gòu)提供高可用性及耐用性的服務(wù)。它實(shí)現(xiàn)了超大規(guī)模的集群，并提供一種稱作“ 最終一致性 ”的一致性類型，這意味著在任何時(shí)刻，在不同服務(wù)器中的相同數(shù)據(jù)庫條目可以有不同的值。

SQL on Hadoop

開源社區(qū)業(yè)出現(xiàn)了很多 SQL-on-Hadoop的項(xiàng)目，著眼跟一些商業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)競爭。包括Apache Hive, Spark SQL, Cloudera Impala, Hortonworks Stinger, Facebook Presto, Apache Tajo，Apache Drill。有些是基于Google Dremel設(shè)計(jì)。

Impala

Cloudera公司主導(dǎo)開發(fā)的新型查詢系統(tǒng)，它提供SQL語義，能夠查詢存儲(chǔ)在Hadoop的HDFS和HBase中的PB級(jí)大數(shù)據(jù)，號(hào)稱比Hive快5-10倍，但最近被Spark的風(fēng)頭給罩住了，大家還是更傾向于后者。

Drill

Apache社區(qū)類似于Dremel的開源版本—Drill。一個(gè)專為互動(dòng)分析大型數(shù)據(jù)集的分布式系統(tǒng)。

Druid

在大數(shù)據(jù)集之上做實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析而設(shè)計(jì)的開源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這個(gè)系統(tǒng)集合了一個(gè)面向列存儲(chǔ)的層，一個(gè)分布式、shared-nothing的架構(gòu)，和一個(gè)高級(jí)的索引結(jié)構(gòu)，來達(dá)成在秒級(jí)以內(nèi)對(duì)十億行級(jí)別的表進(jìn)行任意的探索分析。

Berkeley Data Analytics Stack

上面說道Spark，在Berkeley AMP lab 中有個(gè)更宏偉的藍(lán)圖，就是BDAS，里面有很多明星項(xiàng)目，除了Spark，還包括：

Mesos ：一個(gè)分布式環(huán)境的資源管理平臺(tái)，它使得Hadoop、MPI、Spark作業(yè)在統(tǒng)一資源管理環(huán)境下執(zhí)行。它對(duì)Hadoop2.0支持很好。Twitter，Coursera都在使用。

Tachyon ：是一個(gè)高容錯(cuò)的分布式文件系統(tǒng)，允許文件以內(nèi)存的速度在集群框架中進(jìn)行可靠的共享，就像Spark和MapReduce那樣。項(xiàng)目發(fā)起人李浩源說目前發(fā)展非常快，甚至比Spark當(dāng)時(shí)還要驚人，已經(jīng)成立創(chuàng)業(yè)公司Tachyon Nexus.

BlinkDB ：也很有意思，在海量數(shù)據(jù)上運(yùn)行交互式 SQL 查詢的大規(guī)模并行查詢引擎。它允許用戶通過權(quán)衡數(shù)據(jù)精度來提升查詢響應(yīng)時(shí)間，其數(shù)據(jù)的精度被控制在允許的誤差范圍內(nèi)。

Cloudera

Hadoop老大哥提出的經(jīng)典解決方案。

HDP （Hadoop Data Platform)

HDP （Hadoop Data Platform)Hortonworks 提出的架構(gòu)選型。

Redshift

Amazon RedShift是 ParAccel一個(gè)版本。它是一種（massively parallel computer）架構(gòu)，是非常方便的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，SQL接口，跟各個(gè)云服務(wù)無縫連接，最大特點(diǎn)就是快，在TB到PB級(jí)別非常好的性能，我在工作中也是直接使用，它還支持不同的硬件平臺(tái)，如果想速度更快，可以使用SSD。

Netflix

完全基于AWS的數(shù)據(jù)處理解決方案。

Intel

參考鏈接

The Hadoop Ecosystem Table

How to beat the CAP theorem

Lambda Architecture

Questioning the Lambda Architecture

Via: 知乎 ?作者：董飛

End.