大数据平台架构
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
大数据技术在企业项目开发中主要涉及数据采集、数据存储和数据计算三个方面：数据采集是利用采集技术将各种数据源、不同格式的数据快速采集到大数据平台。数据存储是将采集过来的数据，按照不同应用场景，使用不同技术进行存储，为数据计算做准备。数据计算可以根据数据的时效性，对存储的数据进行离线计算和实时计算，最终的计算结果可以为企业决策提供数据支撑。数据采集、数据存储和数据计算这三个方面是大数据工程师的必备技能。
大数据不是一项专门的技术，而是很多技术的综合应用。可以通过一系列大数据技术对海量数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。本章将会详细介绍大数据平台架构、大数据工程师的技能树以及大数据项目的需求分析与设计，使读者对大数据的概念及技术有一个整体的认知。
大数据平台架构大致可分为五个层级。
- 顶层为应用层，提供数据服务与可视化，解决企业实际问题。
- 第二层是大数据处理核心，包括数据处理、交互式分析以及机器学习与数据挖掘。
- 第三层是资源调度，为了充分利用系统资源，提高全系统的资源利用率以及增强系统扩展性，需要进行统一的资源管理与调度。
- 第四层是数据存储，如何解决海量数据的读写问题，是实现大数据平台的构建的基础。
- 第五层是数据获取，快速、高效获取到海量信息是大数据的前提。
在大数据时代，数据是第一生产力，因为大数据技术的核心就是从数据中挖掘价值，那么最重要的是要有所需要的数据，而第一步需要做的就是弄清楚有什么样的数据、如何获取数据。在企业运行的过程中，特别是互联网企业，会产生各种各样的数据，如果企业不能正确获取数据或没有获取数据的能力，就无法挖掘出数据中的价值，浪费了宝贵的数据资源。
数据从总体上可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库的二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
数据获取
数据总体可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据的字段类型和长度限制，主要通过关系型数据库进行存储和管理。非结构化数据是指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库的二维逻辑表来表现的数据。
获取数据所使用的技术主要有：使用浏览器探针采集用户浏览器数据；使用爬虫技术获取网页数据；使用sqoop，canal等工具采集数据库的binlog日志；使用组件flume采集web服务器的日志数据。
数据存储
几年来，尽管硬盘容量在不断提升，但是单一硬盘的读写速度远远跟不上cpu和内存的发展。为了加快对获取到的海量信息的读写效率，采用共享硬盘对数据进行并行读取，并由此引出了硬件故障问题。为了避免某一硬盘故障造成数据丢失，通常有三种做法：
- 复制保存数据的副本，一旦发生故障，立即更换成副本硬盘。
- 使用冗余磁盘阵列（raid）进行存储
- hadoop分布式文件系统（HDFS）
数据交换
大数据离线或实时计算项目中经常需要使用kafka消息队列作为实时的数据中专服务，对来源不同（互联网、物联网、数据库的数据等）进行流转达到分享和交换数据的目的。
资源管理与调度
资源管理是为了提高集群资源利用率，解决资源共享问题。
YARN是一种hadoop资源管理器，作为通用的资源管理系统，为上层应用提供统一的资源管理和调度服务，将短作业和长服务混合部署到一个集群中，并为集群在资源在资源利用、资源的统一管理、调度和数据共享等方面带来巨大的好处。
数据处理
数据处理按照执行时间的跨度可以分为：离线处理和实时处理
离线处理(批处理)：用于处理复杂的批量数据。
早期离线计算主要使用Mapreduce离线分布式计算框架。通过hive这个数据仓库系统提供丰富hive sql（类sql），经过对hive sql语句进行解析和转换，生成一系列mapreduce任务，再集群上执行这些任务从而完成对数据的处理。
后来出现spark内存计算框架以及flink实时计算框架，简化了代码，提升了执行效率，逐步取代了mapreduce。spark和flink同时也支持离线处理，spark core，spark sql，flink dataset等技术都支持离线计算。
实时计算(流处理)：用于处理实时数据流，其特点是数据源源不断实时传输。
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，除扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。
spark streaming是构建再spark上的实时计算框架，能够实施对流数据进行实时处理，并且具有很好的可拓展性，高吞吐量和高容错性。
flink是一个开源、分布式、高性能、高可用的大数据处理引擎，可部署在各种集群环境，对各中大小的数据规模进行快速计算。
Datastream是flink提供给用户使用，用于进行流计算和批处理的API，是对底层流式计算模型的api封装。
交互式分析
交互式分析是基于历史数据的交互式查询，常用于实时报表分析、实时大屏、在线话费查询等。随着数据量增大，大数据领域中的交互式查询采用分布式技术，主要基于sql on hadoop（一般指hadoop框架中支持接口的组件和技术），常见的有hive sql，spark sql
机器学习与数据挖掘
机器学习（Machine Learning） 是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。
数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。
MLlib(Machine Learnig lib) 是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。
文献参考：
- 《实战大数据：Hadoop+Spark+Flink：从平台构建到交互式数据分析：离线/实时》 杨俊编著.——北京：机械工业出版社，2021.5
🔗 购书链接
《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）》- 京东图书
