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2024-07-21 02:52:59

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随着互联网、移动互联网以及物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。网络购物、物流、送餐、共享单车等事物越来越多的发生在我们身边，给人们的生活带来便利。由于信息传播速度激增、数据量爆炸式增长，相对于企业如何对海量数据进行挖掘和分析，已经成为一个非常重要且紧迫的需求。互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。对数据处理提出了新的要求，传统关系数据库遇到了数据分析瓶颈。大数据处理技术涉及各行各业，最常用的技术有：离线批处理技术Hadoop/Yarn、实时大数据处理技术Spark、流式大数据处理技术Storm、大数据挖掘技术MLlib/Mahout/SaPRkR、统计分析技术R和Python挖掘、数据采集技术Flume 和 Python爬虫、NoSQL技术MongoDB和HBase等等。这些大数据处理和分析工具，对系统的可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上有不同的要求，这导致了大数据技术必须涵盖网络数据爬取、日志采集、分布式消息订阅、大数据分析挖掘诸多等方面。下面我们对大数据技术平台及工具做一个简要介绍：1、批处理大数据平台Hadoop

Hadoop是最流行的开源批处理大数据平台。它的核心技术有分布式的文件管理系统HDFS、基于键值对Key/Value Pair分布式并行计算模型MapReduce、数据结构化管理组件HBase、分布式的应用程序协调服务Zookeeper。

2、实时大数据平台SparkSpark源于UC Berkeley AMP Lab的大数据分析平台。它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼顾数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是大数据系统领域的全栈计算平台。3、流式大数据平台Storm流数据处理思路是将连续的数据持久化，离散化，然后进行批量处理。Storm是随着实时大数据处理的需求而生的，就处理实时大数据的最实用工具之一。能轻松可靠地处理无界的数据流，像Hadoop批处理一样对数据进行实时处理。4、Python网络爬虫Python爬虫可以方便的安装NLTK工具包，方便对自然语言的处理；Python爬虫提供了Pillow、Tesseract等多种OCR库，用于图像识别和文字处理；Python爬虫提供了很多的方法，可以将数据存储在MySQL、MongoDB等多种数据存储中。5、大数据日志采集工具Flume及ScribeScribe是Facebook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集，统一处理提供一个可扩展的，高容错的简单方案。scribe的架构主要包括三部分，分别为scribe agent， scribe和存储系统。

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，目前已经是Apache的一个子项目。6、分布式消息订阅工具KafkaKafka是一个消息发布订阅系统，采用scala语言编写。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。7、NoSQL技术及云数据库NoSQL，全称是"Not Only Sql",指的是非关系型的数据库。这类数据库主要有这些特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。原始的目的是为了大规模web应用。NoSQL 的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，通常的应用如：模式自由、支持简易复制、简单的API、最终的一致性（非ACID）、大容量数据等。最典型的七个NoSQL工具有PostgreSQL、Riak、Apache HBase、MongoDB、Apache CouchDB、Redis和Neo4J 。8、大数据中的类SQL工具Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架，可以将结构化的数据文件，映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，并转换为MapReduce任务进行运行。

Spark SQL与传统DBMS的查询优化器+执行器的架构较为类似。9、大数据挖掘工具Mahout和MLlibMLlib是Spark对常用的数据挖掘算法的实现库，同时包括相关测试和数据生成器。Mahout 包含许多实现，包括集群、分类、CF 和进化程序。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。10、资源虚拟化工具DockerDocker是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案。

Docker 的基础是 linux 容器（LXC）等技术。在 LXC 的基础上 Docker 进行了进一步的封装，让用户不需要去关心容器的管理，使得操作更为简便。作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。首先，Docker 容器的启动可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多。其次，Docker 对系统资源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。版权声明：每一篇文章都是作者的劳动所得，转载请注明出处！中科院计算所培训中心专注公开课和企业内训,设有大数据,军方软件,系统架构,软件需求分析,项目管理等高端课程。更多课程介绍可以加入我们的高端公开课交流群209943365，期待我们共同进步！

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