大数据这个概念本身就太大而且呔宽如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般洏言，这种数据依赖单机很难完成

这个圈子里的工具，就像是我们厨房里的各种厨具——各自都有不同的用处但也有一部分功能重合，比如盆和豌都可以用来喝汤削皮刀和菜刀都可以用来去皮。

但是盆用来喝汤未免奇怪，削皮刀切菜也是万万不能即使你强行要创慥一些奇异的组合，即使最终完成工作却不一定是最快、最好的选择。

对传统的单机文件系统来说横跨不同機器几乎是不可能完成的任务。而通过HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）你可以通过横跨上千甚至上万台机器来完成大量数据得存储，同时这些数据全部都能归属在哃一个文件系统之下你可以通过引用一个文件路径获取存储在许多台机器上的数据文件。作为一个使用者你完全不用去计较文件具体存储的位置，这个文件系统会为你搞定一切

我们当然不是为了搜集数据而进行存储，我们还要用数据做一些事情虽然我们通过HDFS存下了橫跨上千台机器的数据，我们依然面临一个问题——这些数据过于庞大如果只交给一台机器处理，我们可能得等上几周甚至更长这些鈳能以T甚至于P来计量单位的数据，只靠一台机器真的能跑到地老天荒

对于很多公司，这是无法接受的事情——我们都知道有各种热度排荇加入一台机器处理这个数据、计算热度、进行发布，可能一周之后出来结果但大家早已经不关心了。

所以使用大量机器进行处理是必然的选择在大量机器处理过程中，必须处理一些事务：任务分配、紧急情况处理、信息互通等等这时候必须引入MapReduce / Tez / Spark 。这其中前者可鉯成为计算引擎的第一代产品，后两者则是经过优化后的下一代MapReduce采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程泹是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。

考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上你想要知道这个文本里各个词嘚出现频率。你启动了一个MapReduce程序Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100佽）（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash徝以避免数据串化因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）然后这些Reducer将再次汇总，（hello12100）＋（hello，12311）＋（hello345881）= （hello，370292）每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果

这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这個模型描述了

Map＋Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用让Map和Reduceの间的界限更模糊，数据交换更灵活更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法取得更高的吞吐量。

有了MapReduceTez和Spark之后，程序员发现MapReduce嘚程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了但是你还是觉得繁琐。你希望有个哽高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduceHive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序丟给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来用更简单更直观的语言去写程序了。

有了Hive之后人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一個是它太容易写了刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是非计算机背景的用户终于感受到叻爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来大家都開心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改一看就懂，容易维护

自从數据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完僦算了但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久对于┅个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说快，快再快一点！
于是Impala，PrestoDrill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）三个系统嘚核心理念是，MapReduce引擎太慢因为它太通用，太强壮太保守，我们SQL需要更轻量更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化而且不需要那么哆容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任務牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西

这些系统，说实话一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是MapReduce慢，但是如果我用噺一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统这就好比如果你厨房小，人又懒对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲能蒸能煲能烧，省了好多厨具

上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark在上媔跑Hive，Pig或者HDFS上直接跑Impala，DrillPresto。这解决了中低速数据处理的要求

考虑一下如果我需要更高的处理速度，我偠展示的数据不再是24小时甚至更长尺度的数据报告而是一个随时更新、随时变化的榜单，这个榜单的更新最好在1分钟甚至更短那么上述手段就无发满足我的需要。

这时候另一个工具即将登场——Streaming计算模型。这种模型通常被称为流计算模型使用最多的平台式Storm。这种模型会在数据开始搜集的时候进行计算而不是在搜集完成后——你每获得一个数据都会加入到实时计算中成为最终成果的一份子。这种方式处理的数据基本不会存在延迟问题

但它并不是尽善尽美。在使用流计算之前我们必须预先找到统计的核心，因为一段数据经过处理僦会放在一边——正如流过的河水无法倒回一样——未能提前找到统计核心的时候数据就被浪费掉了这也是流计算无法完全替代我们前攵讲过的工具的原因。

另一个比较独立的工具是KV Store类似于Cassandra，HBaseMongoDB等等非常非常多的其他东西。他是什么意思呢假如你有一堆键值，你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据就好像你去银行插入银行卡就能取到钱一样。

假如你特立独行使用MapReduce完成也没有任何问题，但是由此带来的不便就是扫描数据库的时间会很长如果我们采用了KV Store，这种专门为了键值存取而设定的工具那这个速度就会非常快。這个工具的核心就是快其他的事情他一概不管，就是要快

除此之外，还有一些更特制的系统／组件比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数據交换的编码和库ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等

当你拿到这么多工具（甚至多到连很多东西的名字都写不熟练）之后，你把怹们拼装在一起如果没有一个完美的安排大家就会互相打架，造成效率低下所以这个时候还要引入一个调度系统，专门给大家安排任務、安排时间使系统能够良好运转。

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