大数据技术学习路线指南
目录
大数据技术学习路线指南 (3)
[一]大数据是什么 (3)
首先，大数据技术是什么？ (3)
关键作用是什么？ (4)
最初是在怎样的场景下提出？ (4)
大数据技术包含的内容概述？ (5)
大数据技术的具体内容？ (5)
大数据中常用的分析技术？ (6)
大数据未来的应用趋势预测？ (6)
[二]实践原型 (7)
OODA原型 (7)
OODA与大数据 (10)
[三]大数据的内幕 (11)
大数据运行机制 (11)
[四]Hadoop是什么 (15)
工具/原料 (15)
Hadoop是什么 (15)
Hadoop推荐书籍 (18)
[五]大数据服务比较 (20)
工具/原料 (20)
云端的大数据 (20)
大数据服务对比 (21)
[6]大数据平台实例 (24)
工具/原料 (24)
Cetas项目关注点 (24)
Cetas架构分析 (27)
[七]为什么是Hadoop (28)
工具/原料 (28)
Hadoop大背景 (28)
Hadoop大比较 (29)
Hadoop大未来 (31)
[八]MapReduce是什么 (32)
工具/原料 (32)
MapReduce工作机制 (32)
MapReduce的使用 (34)
大数据技术学习路线指南
[一]大数据是什么
大数据技术作为决策神器，日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用，美国，欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略，类似谷歌，微软，百度，亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发展的关键筹码。这个系列的教程将从技术和应用的角度解读大数据与云计算里的具体内容，和你一起拔高人生的视野。
大数据是什么？
首先，大数据技术是什么？
简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）
分布式文件系统（比如：Google GFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo， DynamoDB 等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）
机器学习（常用的有Apache Mahout 或H2O）
托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析
大数据未来的应用趋势预测？
每个人健康和生活都需要的个性化建议；
企业管理中的选择和开拓新市场的可靠信息来源；
社会治理中大众利益的发现与政策满足。
[二]实践原型
大数据的目的在于挖掘价值，而它的本质与OODA循环决策模型非常相似。用OODA这个原型来理解大数据是最合适的了！在战场上，OODA循环决策的周期越短，胜算越大；在市场中，大数据收集和反馈信息最快，效果越好！
OODA原型
概而论之，OODA指的是在充分观察了解你和对手的环境的前提下，模拟对手在特定环境下的行为，进而做出一系列的对策，并且快速响应执行！之后又迅速收集反馈信息，进入下一个OODA循环决策。
?观察:
指的是通过多角度了解你与对手目前的真实处境。要做的事情就是尽可能全面地收集过去和现在的信息。
以求足够了解对手正在所使用的策略和战术。
?调整：
利用观察到的信息来感知和分析对手，并且根据对手的历史信息模拟其后续的决策行为，对目前自己的行为作出最优的调整建议。这一步骤也最为关键！
?决策：
根据自己的现状，从多种调整方案中筛选权衡出最行之有效的执行方案。这一步其实依赖对己方所有大小情况的掌握。胜利属于作出正确决策的一方！
?执行：
这个毋庸置疑，没有执行的方案就是一纸空文。这与平时训练养成的素质有关。中国俗语说，“养兵千日，用兵一时。”这个时候就是生死存亡见分晓的时候了。同时也是在校验决策的正确性！
OODA与大数据
?OODA的整个处理流程，其实就是一个运动控制系统。大数据也是类似，从手机信息、处理分析到决策执行，这些都与OODA有异曲同工之妙！大数据的运算速度与OODA的循环速度一样，都提前决定着结果。
?OODA强调的是根据对手的行为作出决策；大数据的核心是依据分析结果指导策略的制定！而这都严重地依赖对海量环境数据的研究分析，以求找到最佳的应对方案！
?OODA曾经是只为军事服务。如今这个思想工具已经开始在各个行业中应用开来。这就好比大数据在各行各业中都有不同程度的用武之地，并且逐步发挥关键性的作用！
?OODA的发明者认为并不一定要按照顺序来完成（观察/调整/决策/执行），允许基于文化和新的经验跳跃式自由组合着使用，同样的，大数据也不能按照固定模式来使用，而是根据具体环境和应用场景来做预测分析的工作！也正因为如此，大数据才前途无量！！
[三]大数据的内幕
接着前两篇对大数据的介绍之后，本篇从实际操作的角度分享大数据内部关键的运作机制，这是在真正开始学习大数据之前对大数据的一个概览。为的是让我们成为大数据的主人。
大数据运行机制
1.这是对大数据运行机制的概览，如果你阅读过上一篇（OODA），就会感觉非常熟悉。不错，他们在概
念上是如出一撤的！不过实际操作却又有巨大的不同。
2.收集数据：
大数据的第一站就是收集和存储海量数据（公开/隐私）。现在每个人都是一个巨大的数据源，通过智能手机和个人笔记本释放出大量的个人行为信息。获取数据似乎已经变得越来越容易，数据收集这一模块最大的挑战在于获取海量数据的高速要求以及数据的全面性考虑。
3.清洗数据：
传统商业智能在数据清洗处理的做法（ETL）是，把准确的数据放入定义好的格式中，通过基础的抽取统计生成高维度的数据，方便直接使用。然而大数据有个最突出的特征——数据非结构化或者半结构化。
因为数据有可能是图片，二进制等等。数据清洗的最大挑战来了——如何转化处理大量非结构数据，便于分布式地计算分析。
4.硬件：
这是大家都很熟悉的概念，和大数据相关的是虚拟化。主要包括存储虚拟化，计算虚拟化。因此又说虚拟化存储和云计算是大数据的“左膀右臂”！！大数据还需要支持多种类型的数据库，因此一个支持扩展的数据仓库是大数据中的基础。
5.多平台与多架构并行使用：
大数据处理需要多平台和多架构。这是由大数据的快速响应以及多维度分析所决定的特征。通常大数据会把一个任务拆分成多个极小的子任务交由不同的服务器来并行处理，最终由任务调度系统负责汇总分析计算结果。这也是美国谷歌公司需要用到上百万服务器的原因。
6.机器学习与人类判断：
“一拳难敌众手”，面对似乎处理不完的海量数据，需要机器来帮助我们一起处理。机器学习指的是不断从大数据分析中吸收特征数据，成为我们用来分析数据的关键参考指标！当然很多时候机器学习有可能会被误导，因此需要人类来判断机器学习的结果是否符合预期，以及进一步完善机器学习的结果！！
7.分享与反馈：
随着大数据分析结果的产生，决策者需要的旺旺不是一堆僵硬的数据，而是一张直观动态的决策建议视图。并且在决策之后，需要一个执行反馈系统来评估大数据分析结果的准确性。不断地去优化大数据分析的架构和算法！使得大数据架构更加智能！！
8.最后请你再次阅读这个系列的上一篇文章，对比大数据与OODA之间的异同点，并且在图纸上画出你
对大数据的理解！
[四]Hadoop是什么
Hadoop作为大数据工业中的主引擎，了解Hadoop就像是在打开大数据这扇门。首先它本身是一个分布式计算架构，更重要的是它是一个可扩展的生态系统，像IBM，EMC，Amazon，微软，甲骨文等大型IT公司都已经有了基于Hadoop的商业化大数据产品。虽然现在还有比Hadoop更为先进的分布式架构（Dremel，DataFlow等），但也都是基于Hadoop的改进升级，因此也说Hadoop是大数据的基础，基础的稳固决定了未来能走多远！！
工具/原料
?前置技能：Java编程，数据库技术
?阅读能力：初级以上的英文阅读水平
Hadoop是什么
Hadoop是一个大家族，是一个开源的生态系统，是一个分布式运行系统，是基于Java编程语言的架构。不过它最高明的技术还是HDFS和MapReduce，使得它可以分布式处理海量数据。
HDFS（分布式文件系统）：
它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合，数据保持严谨一致，部署成本降低，部署效率提交等，如图是HDFS的基础架构
1. 3
MapReduce（并行计算架构）：
它可以将计算任务拆分成大量可以独立运行的子任务，接着并行运算，另外会有一个系统调度的架构负责收集和汇总每个子任务的分析结果。其中包含映射算法与规约算法。如图是MapReduce的内部计算步骤
2. 4
Pig/Hive（Hadoop编程）：
Pig是一种高级编程语言，在处理半结构化数据上拥有非常高的性能，可以帮助我们缩短开发周期。Hive是数据分析查询工具，尤其在使用类SQL查询分析时显示是极高的性能。可以在分分钟完成ETL 要一晚上才能完成的事情，这就是优势，占了先机！
3. 5
HBase/Sqoop/Flume（数据导入与导出）:
HBase是运行在HDFS架构上的列存储数据库，并且已经与Pig/Hive很好地集成。通过Java API可以近无缝地使用HBase。
Sqoop设计的目的是方便从传统数据库导入数据到Hadoop数据集合(HDFS/Hive)。
Flume设计的目的是便捷地从日志文件系统直接把数据导到Hadoop数据集合(HDFS)中。
以上这些数据转移工具都极大的方便了使用的人，提高了工作效率，把经历专注在业务分析上！
4. 6
ZooKeeper/Oozie（系统管理架构）：
ZooKeeper是一个系统管理协调架构，用于管理分布式架构的基本配置。它提供了很多接口，使得配置管理任务简单化！
Oozie服务是用于管理工作流。用于调度不同工作流，使得每个工作都有始有终。
这些架构帮助我们轻量化地管理大数据分布式计算架构。7
Ambari/Whirr（系统部署管理）：
Ambari帮助相关人员快捷地部署搭建整个大数据分析架构，并且实时监控系统的运行状况。
Whirr的主要作用是帮助快速的进行云计算开发。8
Mahout（机器学习）：
Mahout旨在帮助我们快速地完成高智商的系统。其中已经实现了部分机器学习的逻辑。这个架构可以让我们快速地集成更多机器学习的智能！！
END
Hadoop推荐书籍
1.两本最重要的书籍（这两本基本已经可以满足大部分你对Hadoop的需要）：
Hadoop权威指南/Hadoop最佳实践
2.补充书籍资料：
Hadoop Operations/Professional Hadoop Solutions/Programing Pig/Programing Hive/Data Science for Business
3.专业论文：
谷歌关于大数据基础的一些重要论文（GFS / MapReduce）
4.补充Apache网站资料：
https://www.doczj.com/doc/424202347.html,/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html
https://www.doczj.com/doc/424202347.html,/
https://www.doczj.com/doc/424202347.html,
https://www.doczj.com/doc/424202347.html,/dynamodb
https://www.doczj.com/doc/424202347.html,
[五]大数据服务比较
面对如此复杂的大数据架构，各大软硬件服务商都结合自身的特色，参考Hadoop架构，独立研发看家本领，那就一起来领教一下吧。博取大家之所长，对我们日后对架构的设计思路会有很大的启发！
工具/原料
对Hadoop的了解（阅读本系列前一篇）
云端的大数据
“云”其实指的是多台虚拟服务器的组合，云为不同的使用者提供一个计算的平台。这就是IaaS（基础设置即服务），亚马逊的Amazon EC2和Amazon S3就是这样一个服务。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/424202347.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/424202347.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
大数据的技术路线 想要大数据需要学习什么呢？需要掌握哪些技术才能够从事大数据的工作。今天为大家讲解下大数据的技术路线，让大家对于大数据有一个详细的了解。 需要学习的大数据技术 1、hadoop：常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark：常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm：常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS：Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache 的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于
非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 6、Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 7、Kafka：是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka 的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。 8、redis：redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、 zset(sorted set–有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持 push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 那么除了这些核心的技术内容，还需要具备以下的数学基础： 1.线性代数； 2.概率与信息论； 3.数值计算 大数据技术书籍推荐
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (3) 1.3.1 建设原则 (3) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (5) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (6) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的
资源数据采集技术方案 公司名称
2011年7月 二O一一年七月 目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (4) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (6) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (6) 2.1 系统应用架构 (7) 2.2 系统层次架构 (7) 2.3 关键技术与路线 (8) 第3 部分系统设计规范 (11) 第4 部分系统详细设计 (11)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可
以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。 1.3 建设的原则 1.3.1 建设原则 由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。因此，在进行项目建设的过程中，应该遵循以下原则： 可扩充性 根据实际的要求，系统可被方便地载减和灵活的扩展，使系统能适应变化和新情况。可以实现模块级别的动态扩展，而且是运行时的。所谓运行时模块的动态扩展，比如说你需要增加一些新的功能，你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织，然后直接扔到运行时环境下，这些功能就可以用了。因此系统不会受技术改造而重新做出调整。
2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图 来源：八斗学院 Hadoop发展到今天家族产品已经非常丰富，能够满足不同场景的大数据处理需求。作为目前主流的大数据处理技术，市场上很多公司的大数据业务都是基于Hadoop开展，而且对很多场景已经具有非常成熟的解决方案。 作为开发人员掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术，就是进入大数据领域的必经之路。 下面详细介绍一下，学习Hadoop开发技术的路线图。 Hadoop本身是用java开发的，所以对java的支持性非常好，但也可以使用其他语言。 下面的技术路线侧重数据挖掘方向，因为Python开发效率较高所以我们使用Python来进行任务。 因为Hadoop是运行在Linux系统上的，所以还需要掌握Linux的知识。 第一阶段：Hadoop生态架构技术 1、语言基础 Java：掌握javase知识，多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。 Linux：系统安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。 Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。 2、环境准备 这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。 VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop 完全分布式集群环境。
3、MapReduce MapReduce分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低。 4、HDFS1.0/2.0 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 5、Yarn（Hadoop2.0） 前期了解即可，Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。Yarn是一个公共的资源调度平台，所有满足条件的框架都可以使用Yarn来进行资源调度。 6、Hive Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql，非常类似于Mysql数据库的Sql。其实Hive在执行Hql，底层在执行的时候还是执行的MapRedce程序。 7、Spark Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是基于内存的迭代式计算。Spark 保留了MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高。 8、Spark Streaming Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。 9、Spark Hive 基于Spark的快速Sql检索。Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。 10、Storm Storm是一个实时计算框架，和MR的区别就是，MR是对离线的海量数据进行处理，而Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。 11、Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，它是集群的管理者。监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。 最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户
大数据技术发展态势跟踪 ——关于大数据的几个重要观点和产业技术路线发展 2014-8-14 11:50:31 文章来源：科技发展研究杂志 大数据（Big Data），普遍认为是指在特定行业中，超出常规处理能力、实时生成、类型多样化的数据集合体，具有海量（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）的4V 特征。 最早提出大数据特征的是2001 年麦塔集团（后被Gartner 公司收购）分析师道格?莱尼（Douglas Laney）发布的《3D 数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》（3D Data Management: ControllingData Volume, Velocity and Variety），提出了4V 特征中的3V。最早提出词汇“Big Data”的是2011 年麦肯锡全球研究院发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告。之后，经Gartner 技术炒作曲线和2012 年维克托?舍恩伯格《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的宣传推广，大数据概念开始风靡全球。 一、关于大数据的几个重要观点 大数据发展至今，伴随着很多争议。有人称之为“新瓶装旧酒”，也有人认为大数据的机遇被过于夸大，企业就是在这种怀疑和忐忑中抓紧推进大数据应用。客观上看，大数据在研究式、企业战略层面具有变革的潜力，但不宜过于强调其新颖性，不应同过去的数据学科领域割裂开来；21 世纪以来，大数据技术发生了革命性突破，主要体现在对3V 特性的“适应”和“运用”上，目前受益最大的是云计算产业，对其他产业和社会发展的变革作用尚未落地。 有如下几个重要判断和观点： 1、大数据的核心思想本质是数据挖掘。数据挖掘（Data Mining）借助计算机从海量数据中发现隐含的知识和规律，是一门融合了计算机、统计等领域知识的交叉学科，其核心的人工智能、机器学习、模式识别等理论在上世纪90 时代推行知识管理时已有显著进展。从本质上看，大数据带来的“思维大变革”以及一些数据驱动类的商业智能（Business Intelligence）模式创新，都是数据挖掘理论的延伸，表达为“数据挖掘相对于数理统计带来的思维变革”或许更加准确。比如，因果关系是数理统计中的重要容，基于完善的数学理论，代表是回归模型；而相关关系是数据挖掘中的重要容，基于强大的机器运算能力，代表是神经网络、决策树算法，这使得人们不需要了解背后复杂的因果逻辑也可以获得良好的分析和预测结果。从某种程度上说，必须感谢大数据的宣传者，正是这样的热炒才让数据挖掘这样一门小众却极具价值的科学展现在大众眼前，起到了很好的科普作用。 2、突破主要来自技术上的“能力拓展”。表现在对多样（Variety）、海量（Volume）、快速（Velocity）特征的“适应”和“运用”上：一是存储数据从结构化向半结构化、非结构化拓展，如基于Web 异构环境下的网页、文档、报表、多媒体等，导致了一批基于非结构化数据的专有挖掘算法的产生和发展。二是数据库从关系型向非关系型、分布式拓展，关系型数据库是以行和列的形式组织起来的结构化数据表，如Excel 表格，缺点在于存储容量小、数据扩展性和多样性差，而新的非关系型、分布式数据库可以弥补上述不足。三是数据处理从静态向实时交互拓展，新的大规模分布式并行数据处理技术能够实时处理社交媒体和物联网应用产生的大量交互数据，有效应对多样（Variety）和海量（Volume）带来的复
方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线
目录 1. 海量数据存储技术 (3) 2. 实时数据处理技术 (6) （1）任务拓扑 (6) （2）作业级容错机制 (7) （3）总体架构 (8) 3. 数据仓库技术 (10) 4. 人工智能技术 (11)
1. 海量数据存储技术 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制，由于NFS中文件存储在单机上，无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈；另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。HDFS，是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操
目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。
一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位
从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块： （1）爬虫系统 （2）数据处理、存储、计算系统 （3）数据人工智能分析、可视化系统 （4）外部接口 其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块
大数据建设方案 【篇一：物联网大数据平台建设方案】 物联网大数据平台 建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模 式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技 术为核心的“新it”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经 济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数 据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数 据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经 济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数 字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业 规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业” 还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，rfid产业规模190亿元，m2m终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关 村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、 珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之 间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从 哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企 业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户 资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基 础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。 第二类是传统it企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。
1．技术路线 2.1 智能信息处理 应用文本挖掘、自然语言、多种算法分类，可通过自动聚类、相似性分析、切分词等功能深度挖掘和分析载体中蕴含的有效信息，自动生成载体关键词、分类和摘要，通过关联分析、实体识别技术实现载体内精确查找、相似查找和大规模文档管理。 2.2 标准规范设计 标准化体系是平台建设的关键，是系统建设中要解决的首要问题，它的制定将对整个系统的建设起到指导、约束作用。信息化建设必须有标准化的支持，尤其要发挥标准化的导向作用，以确保技术上的协调一致和整体效能的实现。 2.3 采用基于SOA的体系架构 基于SOA的先进理念，实现灵活可扩展的系统架构，达到开放性和可扩展性相结合。以服务为导向的体系架构SOA，是目前领先的、具有强大整合能力的应用体系架构，是通过业务服务的概念来提供IT的各项基本应用功能，这些服务可以自由地排列组合、互通互连、融会贯通，能随时弹性配合未来的、新的需求而调整。任何一个应用要访问其它一个应用可以通过服务的发现和服务的表述来确定被访问服务的属性和调用格式，从而实现标准化的应用之间的协作，而且
满足应用系统之间的松耦合原则，完全可以避免因为单方面系统、程序内部的调整而冲击到另一方应用。 2.4 基于大数据的知识挖掘 与当下最热的大数据技术结合，管理海量的大数据资源，利用数据分析和挖掘技术，对海量数据进行精细化处理，并在海量的数据资源中挖掘有用的情报知识，以期摆脱低层次的数据应用，向信息智能和知识发现的多维度应用发展。 2.5 高并发计算框架技术 在云存储管理的基础上，设计具有高效率、高吞吐量、动态可维护的高性能的大数据云计算框架，解决基于内存计算的多维数据组织结构和面向不同应用场景的高并发计算。