大数据代表技术：Hadoop、Spark、Flink、Beam
Hadoop：从2005年到2015年，说到大数据都是讲hadoop。Hadoop是一整套的技术框架，不是一个单一软件，它是一个生态系统。
Hadoop有两大核心：第一个是它解决了分布式存储的框架叫HDFS，这是一个分布式存储系统。第二个是解决了分布式计算框架叫MapReduce。这是它的两大关键技术，除此以外，还有其他相关技术，构成了一个完整的生态系统。
HDFS：是海量分布式文件存储系统；
YARN提供资源调度和管理服务，它负责为我们的上层的计算框架MapReduce提供资源的调度和管理服务。因为计算框架MapReduce在做计算时需要CPU、内存等资源，这是需要YARN帮忙调度。它是在整个集群去进行调度，而集群可能有几千台机器，这几千台机器资源就由YARN这个框架进行统一调度；
MapReduce是一个计算框架，主要完成计算任务；
Hive：数据仓库。数据仓库跟数据库是不一样的：数据库只能保存某一时刻的状态数据，比如一个商品库存的数据库，原来有10件，卖出去一件，那个十就会被抹掉，这个库存就变成九，也就是说它不能记录其历史状态信息的；但是数据仓库一般以天为单位或以周为单位，然后每天保存一次它的镜像，其可以保存在每天某个固定时刻的库存数据，也就是说数据仓库是一个时间维度上的连续数据，比如说第一天的库存状态信息，第二天的库存状态信息，而我们的数据库只能保存某一个时刻的状态。
数据仓库是可以反映时间维度信息的数据，这样可以帮我们做一些决策分析，比如数据仓库里的OLAP分析（利用数据仓库里的数据进行多维数据分析），它可以帮忙分析商品销量走势，分析商品销量变化原因。
传统数据仓库都是构建在关系型数据库上，但是到了大数据时代，传统数据仓库已经不能满足，以为数据量太大，而关系型数据库根本就不能保存这么多数据，所以现在的大数据仓库都是构建在我们底层的HDFS的基础上，如Hive数据仓库都是保存在分布式文件系统HDFS基础上的。因此可以将Hive看着一个编程接口，它将SQL语句自动转换为对HDFS的查询分析，得到结果。
Pig 也是一个进行数据处理的框架，它提供了一个语言叫Pig Latin，该语言与SQL语言非常相似，它可以帮你把数据进行集成、转换、加载，也就是说我们在把数据保存在数据之前必须将数据进行清洗、转换，这个过程就需要使用Pig，它可以快速完成数据清洗转换工作，然后将其保存到数据仓库当中去进行分析。
Mahout组件是一个数据挖掘库，它可以实现常用数据挖掘算法，如分类、聚类、回归等。该组件是针对MapReduce写的常见的数据算法。但从2015年开始，Spark逐渐取代了MapReduce，MapReduce不再更新，而是全面转向Spark，也就是说现在的Mahout使用的算法库都是用Spark写的，而不是使用MapReduce。
HBase：因为很多数据还是需要数据库的，因此存在基于Hadoop的分布式数据库。HBase的底层数据仍是借用分布式文件存储系统进行保存的。
zookeeper：为分布式协作服务
Flune：日志采集分析，是一个分布式的采集系统
Sqoop：完成Hadoop系统组件之间的互通
Spark：它诞生于2009年，而在2015年迅速崛起，下面是Spark的架构图：
底层是Spark的核心主页Spark Core，它提供了相关的API，它提供了相关的数据抽象RDD，Spark Core可以完成RDD的各种各样的操作、开发等，在这基础上，Spark又提供了多种组件，满足我们在企业当中的不同的应用需求。
Spark SQL：处理关系型数据库
Spark Streaming：处理流技术需求，进行流计算
MLlib：封装了一些常见的机器学习算法库（采用Spark写的，提供了整套现成接口）
GraphX：满足图计算需求，编写图计算应用程序
因此Spark是一种可以满足多种企业需求的技能框架。
Spark与Hadoop的区别：
Hadoop存在一些缺陷，严格说应该是MapReduce存在缺陷，MapReduce因为分为Map和Reduce两步，非常简单，但也由于过于简单，很多方面不能进行表达，也就是说其表达能力有限；其次是因为Hadoop中的MapReduce都是基于磁盘计算，Map和Reduce之间的交互都是通过磁盘来完成的，因此磁盘IO开销非常大；另外其延迟比较高，Map和Reduce之间存在一个任务衔接，因为Map和Reduce是分阶段的，只有等所有的Map任务完成以后，Reduce任务才能开启运行，因此存在一个任务等待衔接的开销。同时多阶段迭代执行时，也会严重影响其性能。
Spark是继承了MapReduce的一些核心设计思想，对其进行改进，因此Spark本质上也属于MapReduce。Spark避免了MapReduce的一些缺陷：为了弥补表达有限，Spark不仅有Map和Reduce函数，还提供了更多比较灵活的数据操作类型，如filter、sort、groupby等，因此Spark编程模型更灵活，表达能力也更强大。另外MapRedcue是基于磁盘的计算框架，它是不断地读入磁盘、写磁盘，但Spark却提供了内存计算，可以高效地利用内存，包括很多数据交换都是在内存中完成的，因此可明显提供运行内存，尤其是进行迭代的时候，MapReduce进行迭代需要反复读写磁盘，Spark用内存去读写数据，不存在反复读写磁盘的问题。最后Spark是基于DAG（有向无环图）的任务调度执行机制，它可以进行相关优化，其可以形成流水线，通过有向无环图，就可以避免数据反复落地，不用落地就可以把它的输出直接作为另一个输入，这样形成流水线很快可以完成数据的高效处理。
Spark替代的是Hadoop中的MapReduce，因为Spark是一个计算框架，不能进行存储
Spark可以用Scala、python、Java、R语言进行开发，但是首选是Scala语言，因为Spark这个框架本身是用Scala语言开发的，用Scala开发的应用程序才是最高校的应用程序。
Flink：与Spark功能相似
Flink是有柏林理工大学团队开发完成的，在2008年已形成雏形。Flink已形成了完备的形成，可以与Hadoop进行交互，它也是一个和Spark一样的计算框架，用Hadoop进行存储，然后用Flink进行计算。
Spark与Flink的区别：
Flink以前有一部分是用Java编写的，后来一部分用Scala编写的，Spark是用Scala编写的
在接口方面，Spark提供了Java、Python、R、Scala语言，Flink也提供了相同的接口
计算模型方面，Flink是真正能满足实时性要求的计算框架，Spark是批处理的计算框架，而基于批处理的计算框架，都不能帮你真正实时响应（毫秒级），而Flink是可以的。Spark之所有能做流计算，是因为它将流切成一段一段，每一个小段做一个批处理，用每一个小段批处理去模拟批处理，而切成小段，最小的单位是秒，实现不了毫秒级。而Flink模型在设计时，是真正面向流数据的，它是以一行一行为计算单位，可以实现毫秒级计算，这个与Storm相似。
Beam：是一整套编程接口，它可以通过统一接口将程序运行到不同的平台上去
这个统一接口是基于Dataflow框架，它与其他框架不能完全兼容
