大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

2020-04-02 14:38发布

站内问答 / 大数据
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啦啦啦
2楼 · 2021-10-21 09:40

数据存储



说到大数据技术，很多人片面地认为是Hadoop生态圈，切确的说，我们可以分为如下几个方向：



  1. MPP架构的数据库集群。大规模并行处理MPP框架的引擎有clickhouse，doris，druid，greenplum，TiDB，impala，presto，其中impala和presto是只负责计算，不负责存储的引擎，可想而知，这两个极其依赖CPU和内存的，每种引擎有各自的优势和缺点，后续文章详解。

  2. MPP架构的搜索引擎。常用的就是ELASTICSEARCH，它适合单个主题数据的搜索，不适合做多主题数据join。

  3. Hadoop生态圈。Hadoop集群20个节点以上，存储和计算能力才能发挥一定的优势，如果只是三、四个节点，测试开发用还可以，线上就歇一歇吧。

  4. 云文件存储产品。例如AWS S3，阿里云OSS，一般这些云服务商MPP架构计算产品可以读取这类数据，进行分析计算，例如阿里云的MaxCompute可以读取OSS的数据。



数据采集



  1. 数据库采集。采集到Hadoop，流行的是Sqoop工具，也可以订阅binlog把数据定时上传到HDFS。如果同步到MPP数据库，市面上还没找到合适的工具，可以自行开发，订阅binlog数据，同步到MPP数据库中。

  2. 文件日志采集。采用的工具有Flume、logstash。

  3. 消息数据采集。例如kafka消息中间件，常用的工具有Flume，一般我们用Akka stream alpakka工具包。



数据加工



结构化的数据录入了hdfs后，一般的使用hivesql、spark、flink对数据进行清理、补全，然后进行数据分层，也可能会使用到类似ozzie这样的调度系统。



如果使用MPP引擎存储，数据加工这一步，一般在录入数据之前做掉，流式数据处理是比较好的选择，spark streaming、kafka streaming、akka stream等。



数据分析



  1. 报表分析，例如基于hive数据仓库T+1离线计算，第二天展示报表场景。

  2. 挖掘分析，这类分析相对更高级，以及数据加工出来的指标、语义、特征，使用数据挖掘算法，进行分类、聚合或者预测分析，一般是是基于Hadoop生态圈。

  3. OLAP分析，常见的分两种，其一，MOLAP，适合业务固定的场景，数据定期更新，用户定义出计算逻辑后，每天空闲时进行全量预计算，最后展现计算结果或者根据计算结果进行相应的处理，常见的技术有hive sql、kylin；其二，ROLAP，适合低并发/高并发的Adhoc查询场景，数据准实时更新，可能会有大量的主题数据join，常见的技术有impala+kudu、doris。

  4. 实时分析，基于流式数据的分析spark streaming，flink，akka streaming等等；基于支持准实时数据更新的MPP架构引擎，例如doris、impala+kudu。


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