一、大数据技术的发展的三个阶段
01
存起来-等待机遇
2009年开始BAT大力发展Hadoop技术，这个期间主要解决海量数据的存储与简单分析问题。
既然大数据有价值，那么就先将数据存起来。要发挥数据的价值，我们先要有数据。
网站浏览点击行为日志存储每个人都有潜在的能量，只是很容易被习惯所掩盖，被时间所迷离，被惰性所消磨。
简单的PV与UV统计，满足基本需求
更注重存储能力、集群规模、扩展能力
02
用起来-市场化
开始注重对大数据的整合，构成全角度的数据。
Hive技术的兴起，目前阿里腾讯的万台规模以上的集群80%以上的都是类Hive任务。
先将内部将数据用起来，发挥数据的价值。
内部员工毕竟挖掘手段比较片面，进一步的将数据开放出去，让外部的用户参与进来，帮忙挖掘数据，双方均得利。
03
天下数据-唯快不破
数据的时效性与响应时间，变得越来越重要，谁的快，谁就能争夺商业上的先机。
Hadoop生态圈里的新技术 Spark、Impala、Kylin、Druid、Storm等技术，无不在快上下功夫。
支付宝黄金策海量多维数据2秒即席分析
腾讯广告系统，海量人群即席创建、即席广告推送
二、大数据技术生态圈
大数据如今已经不再是什么新的名词，五中全会大数据上升为国家战略，BAT巨头早已布局多年，大数据时代已经真正来临，但我们真的准备好了么？
大家都知道大数据中蕴含大量的数据价值，比如说淘宝与天猫的用户消费行为、滴滴打车可以知道用户每天去了哪里、用户在优酷上都看了那些视频、移动运营商的海量客户终端信息以及上网行为 、大型零售商每天的销售数据、订餐网上用户每天吃了什么，等等大数据金矿无处不在。但淘出来的才是金子，否则只是一堆土而已，即占用场地，还要花钱去保管和维护这堆土。
大数据时代金矿已经有了，如何利用好这个金矿，某种意义上取决于我们手上的工具。熟话说“没有那金刚钻，就别揽瓷器活”，工具是否适用，直接决定着我们能否进行挖金，以及挖金的速度与效率。适合用铁锹还是挖掘机，对挖金来说有着质的不同。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具，锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
01
HDFS
大数据，首先你要能存的下大数据。
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
02
Map Reduce
Spark的功能，MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程（中间用Shuffle串联），使用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map，什么是Reduce？
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的出现频率。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次），（world，15214次）等等这样的Pair（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值以避免数据串化。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，如（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
算法都可以用这个模型描述了。
算法，取得更高的吞吐量。
03
Hive
有了MapReduce、Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦，希望能简化这个过程。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，希望有个更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MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，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。
Java有巨大的优势。一个是它太容易写了，刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，而MapReduce写起来大约要几十上百行。更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：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，大家都开心了。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。
04
Impala，Presto，Drill
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现Hive在MapReduce上跑，慢如流水！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小时内跑完就算了。但是数据分析时，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天线宝宝页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站的海量数据，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万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了游戏，多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是宅男更多还是文艺青年／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，Presto，Drill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）。三个系统的核心理念是，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，而且不需要那么多容错性保证（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任务，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。
05
Spark
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，但是如果我用新一代通用计算引擎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。
06
Storm
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，再在上面跑Hive、Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
那如果我要更高速的处理呢？
如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不只是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很高明，基本无延迟，但是它的短处是不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。虽然它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。
07
Cassandra，HBase，MongoDB
还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra、Hbase、MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。KV Store就是说，由于我有一堆键值（key），我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号就能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作），但是就是快、极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。
