大數(shù)據(jù)三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)、算數(shù)據(jù)、賣數(shù)據(jù)！

大數(shù)據(jù)的由來

成都創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供長泰網(wǎng)站建設(shè)、長泰做網(wǎng)站、長泰網(wǎng)站設(shè)計、長泰網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計與制作、長泰企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十年長泰做網(wǎng)站經(jīng)驗，不只是建網(wǎng)站，更提供有價值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

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麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)無處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、 汽車 、餐飲、電信、能源、體能和 娛樂 等在內(nèi)的 社會 各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的印跡。

制造業(yè)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、分析工藝流程、改進(jìn)生產(chǎn)工藝，優(yōu)化生產(chǎn)過程能耗、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計劃與排程。

金融行業(yè)，大數(shù)據(jù)在高頻交易、社交情緒分析和信貸風(fēng)險分析三大金融創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮重大作用。

汽車 行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的無人駕駛 汽車 ，在不遠(yuǎn)的未來將走入我們的日常生活。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以分析客戶行為，進(jìn)行商品推薦和針對性廣告投放。

電信行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)客戶離網(wǎng)分析，及時掌握客戶離網(wǎng)傾向，出臺客戶挽留措施。

能源行業(yè)，隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶用電模式，可以改進(jìn)電網(wǎng)運(yùn)行，合理設(shè)計電力需求響應(yīng)系統(tǒng)，確保電網(wǎng)運(yùn)行安全。

物流行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能交通、環(huán)保監(jiān)測、城市規(guī)劃和智能安防。

體育 娛樂 ，大數(shù)據(jù)可以幫助我們訓(xùn)練球隊，決定投拍哪種 題財?shù)?影視作品，以及預(yù)測比賽結(jié)果。

安全領(lǐng)域，政府可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建起強(qiáng)大的國家安全保障體系，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊，警察可以借助大數(shù)據(jù)來預(yù)防犯罪。

個人生活， 大數(shù)據(jù)還可以應(yīng)用于個人生活，利用與每個人相關(guān)聯(lián)的“個人大數(shù)據(jù)”，分析個人生活行為習(xí)慣，為其提供更加周到的個性化服務(wù)。

大數(shù)據(jù)的價值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此，大數(shù)據(jù)對各行各業(yè)的滲透，大大推動了 社會 生產(chǎn)和生活，未來必將產(chǎn)生重大而深遠(yuǎn)的影響。

大數(shù)據(jù)方面核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。首先給出一個通用化的大數(shù)據(jù)處理框架，主要分為下面幾個方面：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

對于各種來源的數(shù)據(jù)，包括移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)等，這些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)是零散的，也就是所謂的數(shù)據(jù)孤島，此時的這些數(shù)據(jù)并沒有什么意義，數(shù)據(jù)采集就是將這些數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)倉庫中，把零散的數(shù)據(jù)整合在一起，對這些數(shù)據(jù)綜合起來進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)采集包括文件日志的采集、數(shù)據(jù)庫日志的采集、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的接入和應(yīng)用程序的接入等。在數(shù)據(jù)量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日志寫入存儲系統(tǒng)，但隨著數(shù)據(jù)量的增長，這些方法無法提供數(shù)據(jù)安全保障，并且運(yùn)維困難，需要更強(qiáng)壯的解決方案。

Flume NG

Flume NG作為實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)，同時，對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三層架構(gòu)：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費(fèi)(收集)數(shù)據(jù)源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數(shù)據(jù)，讀取成功之后會刪除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是開源的服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理管道，能夠同時從多個來源采集數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到您最喜歡的 “存儲庫” 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數(shù)據(jù)來源捕捉事件，能夠以連續(xù)的流式傳輸方式，輕松地從您的日志、指標(biāo)、Web 應(yīng)用、數(shù)據(jù)存儲以及各種 AWS 服務(wù)采集數(shù)據(jù)。

Sqoop

Sqoop，用來將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和Hadoop中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapReduce 作業(yè)(極其容錯的分布式并行計算)來執(zhí)行任務(wù)。Sqoop 的另一大優(yōu)勢是其傳輸大量結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程是完全自動化的。

流式計算

流式計算是行業(yè)研究的一個熱點(diǎn)，流式計算對多個高吞吐量的數(shù)據(jù)源進(jìn)行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在于社交網(wǎng)站、新聞等的數(shù)據(jù)信息流進(jìn)行快速的處理并反饋，目前大數(shù)據(jù)流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結(jié)構(gòu)是有一個主節(jié)點(diǎn)(nimbus)和多個工作節(jié)點(diǎn)(supervisor)組成的主從結(jié)構(gòu)，主節(jié)點(diǎn)通過配置靜態(tài)指定或者在運(yùn)行時動態(tài)選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護(hù)進(jìn)程，之間的通信是結(jié)合Zookeeper的狀態(tài)變更通知和監(jiān)控通知來處理。nimbus進(jìn)程的主要職責(zé)是管理、協(xié)調(diào)和監(jiān)控集群上運(yùn)行的topology(包括topology的發(fā)布、任務(wù)指派、事件處理時重新指派任務(wù)等)。supervisor進(jìn)程等待nimbus分配任務(wù)后生成并監(jiān)控worker(jvm進(jìn)程)執(zhí)行任務(wù)。supervisor與worker運(yùn)行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出(或被kill掉)，supervisor會嘗試重新生成新的worker進(jìn)程。

Zookeeper

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。它的作用主要有配置管理、名字服務(wù)、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那么對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數(shù)據(jù)的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務(wù)的地址等信息，可以監(jiān)控集群中機(jī)器的變化，實現(xiàn)了類似于心跳機(jī)制的功能。

數(shù)據(jù)存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。

HBase

HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。HBase是一種Key/Value系統(tǒng)，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機(jī)讀寫這個方面的缺點(diǎn)，與hadoop一樣，Hbase目標(biāo)主要依靠橫向擴(kuò)展，通過不斷增加廉價的商用服務(wù)器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix

Phoenix，相當(dāng)于一個Java中間件，幫助開發(fā)工程師能夠像使用JDBC訪問關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣訪問NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase。

Yarn

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構(gòu)成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節(jié)點(diǎn)代理NodeManager、表示每個應(yīng)用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運(yùn)行。

Mesos

Mesos是一款開源的集群管理軟件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應(yīng)用架構(gòu)。

Redis

Redis是一種速度非?？斓姆顷P(guān)系數(shù)據(jù)庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內(nèi)存的鍵值對數(shù)據(jù)持久化到硬盤中，使用復(fù)制特性來擴(kuò)展性能，還可以使用客戶端分片來擴(kuò)展寫性能。

Atlas

Atlas是一個位于應(yīng)用程序與MySQL之間的中間件。在后端DB看來，Atlas相當(dāng)于連接它的客戶端，在前端應(yīng)用看來，Atlas相當(dāng)于一個DB。Atlas作為服務(wù)端與應(yīng)用程序通訊，它實現(xiàn)了MySQL的客戶端和服務(wù)端協(xié)議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應(yīng)用程序屏蔽了DB的細(xì)節(jié)，同時為了降低MySQL負(fù)擔(dān)，它還維護(hù)了連接池。Atlas啟動后會創(chuàng)建多個線程，其中一個為主線程，其余為工作線程。主線程負(fù)責(zé)監(jiān)聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監(jiān)聽主線程的命令請求。

Kudu

Kudu是圍繞Hadoop生態(tài)圈建立的存儲引擎，Kudu擁有和Hadoop生態(tài)圈共同的設(shè)計理念，它運(yùn)行在普通的服務(wù)器上、可分布式規(guī)?；渴?、并且滿足工業(yè)界的高可用要求。其設(shè)計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機(jī)讀寫和高效的數(shù)據(jù)分析能力。Kudu不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進(jìn)行隨機(jī)讀寫，也可以滿足數(shù)據(jù)分析的要求。Kudu的應(yīng)用場景很廣泛，比如可以進(jìn)行實時的數(shù)據(jù)分析，用于數(shù)據(jù)可能會存在變化的時序數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

在數(shù)據(jù)存儲過程中，涉及到的數(shù)據(jù)表都是成千上百列，包含各種復(fù)雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁盤上的存儲。

數(shù)據(jù)清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算，”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)中。

隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的增多，需要進(jìn)行訓(xùn)練和清洗的數(shù)據(jù)會變得越來越復(fù)雜，這個時候就需要任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關(guān)鍵任務(wù)進(jìn)行調(diào)度和監(jiān)控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平臺的一種工作流調(diào)度引擎，提供了RESTful API接口來接受用戶的提交請求(提交工作流作業(yè))，當(dāng)提交了workflow后，由工作流引擎負(fù)責(zé)workflow的執(zhí)行以及狀態(tài)的轉(zhuǎn)換。用戶在HDFS上部署好作業(yè)(MR作業(yè))，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以異步方式將作業(yè)(MR作業(yè))提交給Hadoop。這也是為什么當(dāng)調(diào)用Oozie 的RESTful接口提交作業(yè)之后能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業(yè)執(zhí)行完成(因為有些大作業(yè)可能會執(zhí)行很久(幾個小時甚至幾天))。Oozie在后臺以異步方式，再將workflow對應(yīng)的Action提交給hadoop執(zhí)行。

Azkaban

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務(wù)之間的依賴關(guān)系問題。azkaban主要是由三部分構(gòu)成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數(shù)的狀態(tài)信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認(rèn)證、調(diào)度以及對工作流執(zhí)行過程中的監(jiān)控等;Azkaban Executor Server用來調(diào)度工作流和任務(wù)，記錄工作流或者任務(wù)的日志。

流計算任務(wù)的處理平臺Sloth，是網(wǎng)易首個自研流計算平臺，旨在解決公司內(nèi)各產(chǎn)品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務(wù)平臺，其特點(diǎn)是易用、實時、可靠，為用戶節(jié)省技術(shù)方面(開發(fā)、運(yùn)維)的投入，幫助用戶專注于解決產(chǎn)品本身的流計算需求

數(shù)據(jù)查詢分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數(shù)據(jù)，它完全依賴于HDFS和MapReduce?？梢詫ive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的MapReduce jobs，然后在hadoop上面運(yùn)行。Hive支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法，免去了用戶編寫MapReduce程序的過程，它的出現(xiàn)可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規(guī)模數(shù)據(jù)集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。

Hive是為大數(shù)據(jù)批量處理而生的，Hive的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySql、Oracle)在大數(shù)據(jù)處理上的瓶頸 。Hive 將執(zhí)行計劃分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapReduce，則會有更多的寫中間結(jié)果。由于MapReduce執(zhí)行框架本身的特點(diǎn)，過多的中間過程會增加整個Query的執(zhí)行時間。在Hive的運(yùn)行過程中，用戶只需要創(chuàng)建表，導(dǎo)入數(shù)據(jù)，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala

Impala是對Hive的一個補(bǔ)充，可以實現(xiàn)高效的SQL查詢。使用Impala來實現(xiàn)SQL on Hadoop，用來進(jìn)行大數(shù)據(jù)實時查詢分析。通過熟悉的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的SQL風(fēng)格來操作大數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過使用與商用并行關(guān)系數(shù)據(jù)庫中類似的分布式查詢引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成)，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統(tǒng)計函數(shù)查詢數(shù)據(jù)，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執(zhí)行計劃樹，而不是一連串的MapReduce任務(wù)，相比Hive沒了MapReduce啟動時間。

Hive 適合于長時間的批處理查詢分析，而Impala適合于實時交互式SQL查詢，Impala給數(shù)據(jù)人員提供了快速實驗，驗證想法的大數(shù)據(jù)分析工具，可以先使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，之后使用Impala在Hive處理好后的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)分析?？偟膩碚f：Impala把執(zhí)行計劃表現(xiàn)為一棵完整的執(zhí)行計劃樹，可以更自然地分發(fā)執(zhí)行計劃到各個Impalad執(zhí)行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map-reduce模式，以此保證Impala有更好的并發(fā)性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark

Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點(diǎn)，它將Job中間輸出結(jié)果保存在內(nèi)存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Spark 是在 Scala 語言中實現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

Nutch

Nutch 是一個開源Java 實現(xiàn)的搜索引擎。它提供了我們運(yùn)行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr

Solr用Java編寫、運(yùn)行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨(dú)立的企業(yè)級搜索應(yīng)用的全文搜索服務(wù)器。它對外提供類似于Web-service的API接口，用戶可以通過http請求，向搜索引擎服務(wù)器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，并得到XML格式的返回結(jié)果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服務(wù)器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數(shù)據(jù)。設(shè)計用于云計算中，能夠達(dá)到實時搜索，穩(wěn)定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機(jī)器學(xué)習(xí)語言，比如，Mahout主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可伸縮的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，供開發(fā)人員在Apache的許可下免費(fèi)使用;深度學(xué)習(xí)框架Caffe以及使用數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行數(shù)值計算的開源軟件庫TensorFlow等，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等。

數(shù)據(jù)可視化

對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。主流的BI平臺比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易有數(shù)等。

在上面的每一個階段，保障數(shù)據(jù)的安全是不可忽視的問題。

基于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證的協(xié)議Kerberos，用來在非安全網(wǎng)絡(luò)中，對個人通信以安全的手段進(jìn)行身份認(rèn)證，它允許某實體在非安全網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制權(quán)限的ranger是一個Hadoop集群權(quán)限框架，提供操作、監(jiān)控、管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)權(quán)限，它提供一個集中的管理機(jī)制，管理基于yarn的Hadoop生態(tài)圈的所有數(shù)據(jù)權(quán)限?？梢詫adoop生態(tài)的組件如Hive，Hbase進(jìn)行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)訪問控制。通過操作Ranger控制臺，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、數(shù)據(jù)庫、表、字段權(quán)限。這些策略可以為不同的用戶和組來設(shè)置，同時權(quán)限可與hadoop無縫對接。

簡單說有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣數(shù)據(jù)。

請問數(shù)據(jù)倉庫都用什么建立？

1、首先你得搞清楚建設(shè)數(shù)倉的目的是什么

是偏向于整合各系統(tǒng)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析決策服務(wù)，還是偏向于快速的完成分析決策需求？

如果是前者，那么在數(shù)據(jù)倉庫建模的時候一般會選擇ER建模方法；

如果是后者，一般會選擇維度建模方法。

ER建模：即實體關(guān)系建模，由數(shù)據(jù)倉庫之父BIll Inmon提出，核心思想是從全企業(yè)的高度去設(shè)計三范式模型，用實體關(guān)系描述企業(yè)服務(wù)。主張的是自上而下的架構(gòu)，將不同的OLTP數(shù)據(jù)集中到面向主題的數(shù)據(jù)倉庫中。

維度建模：由Kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型。這種模型由事實表和維表組成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡導(dǎo)自下而上的架構(gòu)，可以針對獨(dú)立部門建立數(shù)據(jù)集市，再遞增的構(gòu)建，匯總成數(shù)據(jù)倉庫。

2、其次你得進(jìn)行深入的業(yè)務(wù)調(diào)研和數(shù)據(jù)調(diào)研

業(yè)務(wù)調(diào)研：深入的業(yè)務(wù)調(diào)研能使你更加明確數(shù)倉建設(shè)的目的；同時也利于后續(xù)的建模設(shè)計，隨著調(diào)研的開展，如何將實體業(yè)務(wù)抽象為數(shù)倉模型會更加明朗。

數(shù)據(jù)調(diào)研：各部門或各科室的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀了解，包括數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)存儲方式、數(shù)據(jù)量、具體的數(shù)據(jù)內(nèi)容等等。這對后續(xù)的主數(shù)據(jù)串聯(lián)或者維度一致性處理等等都是必須的基礎(chǔ)。

3、然后是數(shù)據(jù)倉庫工具選型

傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)倉庫：一般會選擇第三方廠家的數(shù)據(jù)庫和配套ETL工具。因為有第三方支持，相對有保障；但缺點(diǎn)也很明顯，受約束以及成本較高。

NoSQL型數(shù)據(jù)倉庫：一般是基于hadoop生態(tài)的數(shù)據(jù)倉庫。hadoop生態(tài)已經(jīng)非常強(qiáng)大，可以找到各種開源組件去支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫。缺點(diǎn)是需要招聘專門人士去摸索，并且相對會存在一些未知隱患。

4、最后是設(shè)計與實施

設(shè)計：包括數(shù)據(jù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)層次劃分以及具體的模型設(shè)計；也包括程序架構(gòu)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、調(diào)度管理等；

實施：規(guī)范化的項目管理實施，但同時也需記住一點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉庫不是一個項目，它是一個過程。

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)有哪些？

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等。

1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：FlumeNG實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。

2、數(shù)據(jù)存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認(rèn)為是hdfs的封裝，本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。

3、數(shù)據(jù)清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算。

4、數(shù)據(jù)查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

5、數(shù)據(jù)可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，用于指導(dǎo)決策服務(wù)。

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)區(qū)別是什么?

1、存放值區(qū)別：

數(shù)據(jù)庫只存放在當(dāng)前值，數(shù)據(jù)倉庫存放歷史值；

2、數(shù)據(jù)變化區(qū)別：

數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的，只要有業(yè)務(wù)發(fā)生，數(shù)據(jù)就會被更新，而數(shù)據(jù)倉庫則是靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，只能定期添加、刷新；

3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)區(qū)別：

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，有各種結(jié)構(gòu)以適合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的需要，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)則相對簡單；

4、訪問頻率不同：

數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)訪問頻率較高，但訪問量較少，而數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5、目標(biāo)人群區(qū)別：

數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的目標(biāo)是面向業(yè)務(wù)處理人員的，為業(yè)務(wù)處理人員提供信息處理的支持，而數(shù)據(jù)倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

新聞名稱：nosql與數(shù)據(jù)倉庫,nosql數(shù)據(jù)庫和mysql
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