大数据的方向梳理
大数据出现的背景：4V特性
（数据量，数据种类，数据处理速度，价值密度低）
集群发展中，有两类比较常见的问题：水平瓶颈，单点故障
1.平台侧
HDFS解决存储 yarn 技术框架 Zookeeper分布式协调 ,Kerberos&LDAP负责安全
HDFS
一、主从结构
主节点NameNode(单点故障用主备机制解决，水平瓶颈用联邦机制解决) 存储元数据fsimage元数据在内存，同时磁盘也会保存一份，磁盘保存元数据fsimage 的动作由备份的完成
从节点DataNode （水平瓶颈是不存在的可以任意扩展，单点故障问题用3副本的机制）
存储的策略：第一个副本默认是本机，第二个副本不同机架最近的节点，第三个副本同机架最远的节点
HDFS解决存储场景最大的优势是：分块存储，默认大小是128
HDFS使用场景：大文件的存储，流式读取场景
HDFS不适合的场景：小文件的存储，流数据的读写，实时读写，数据会不断变更修改
二、MapReduce和Yarn
MapReduce : map过程和Reduce过程，我们把Map端的输出到Redce端的输入叫做Shuffle
Map分片默认的大小就是HDFS分块的大小，Map的输出默认不合并，如果需要合并，就要开启Combiner,开启Combiner以后输出的文件大小和文件的数目会大大减少
Shuffle会完成排序和分区的功能，Shuffle分区个数就是Reduce的个数。
Reduce全局的统计和输出结果
一个完成的MR程序，是否一定要有Reduce过程？不一定
Reduce的进度是否一定等到Map达到100%才开始进行？不一定
Yarn:主从结构，主节点ResourceManager，从节点NodeManager
一个具体任务的执行是由AppMaster来统筹，AppMaster 会通知RM协调对应的container资源，C里封装的就是内存和CPU资源，AM其实也是就是一个特殊的C，他们都是启动在NodeManager的进程，单个任务的失败，比如上述的某一个map task或者reduce task失败，并不会让整个任务失败，它有对应的重试机制，包括appMaster也类似。
Yarn的最小资源保障，比如说最小资源要10%，那这个时候执行的任务最多可以有10个，所有的资源请求里，资源释放的请求最优先
三、Zookeeper
分布式的协调：协调的前提是本身组件足够可靠
ZK主要做主备之间的选举和监控，以及主从的节点通信问题
ZK完成主备的切换： 1 锁
2 监听监控的机制
ZK本身是一个微型数据库，它的数据叫做节点，节点有临时或永久，带序号或者不带序号的特点，临时节点的特性就是创建该节点的服务器和zk断开连接后，该数据会自动消失。
ZK如何选举自己的主节点，必须获得集群半数以上的节点的票数，涉及容灾能力
比如说集权有10个节点，成为主节点需要6票，容灾能力是4
11 6 5
9 5 4
ZK的选举最初的时候是基于myid来选举，就是每个节点有个myid的配置文件，这个配置文件需要每个节点保存的数据都是不同的，要求每个节点的id是不同的
四、Kerberos&LDAP
负责安全认证的组件，要关注授权一定是按时按需，就是在一定的时间内对那些数据库那些表由那些权限（读写改删）

2.离线批处理分析 Loader+Hive数仓分析
一、离线批处理分析
Loader ETL的工具，抽取，转换，加载，封装的开源sqoop,ETL的工具非常多，都是以图形化webUI的方式去配置迁移，配置输入源，配置转换的规则，配置输出端
二、Loader+Hive数仓分析
Hive OLAP作分析的数仓工具，OLTP作事务分析（传统的关系型数据库），通过把一些列的HQL转换成了MR程序去运行，步骤是编译，优化，执行
HIVE把元数据存在关系型数据库中，比如mysql，把数据存在HDFS之上
内部表 文件是在hive的管辖范围内，删表时元数据和数据都会删除
外部表 文件是在hive的管辖范围外，删表时只删元数据
分区表 对应目录 ，分区字段是事先不存在的，可以在有分区或分桶，提升where查询性能
分桶表 对应文件，分桶字段必须事先存在，不能在分区或者分桶，提升join关联的性能

作离线分析应该是在一天的深夜的时候运行，涉及白天或者晚上的资源调度。
3.实时流处理分析
Flume实时日志采集+Kafka消息中间件+Spark/Flink实时流处理创建
一、Flume 实时的采集日志工具 source(监控目录)+channel（内存或磁盘或JDBC）+sink(最常见是KAFKA和HDFS),基于事件驱动的
二、Kafka 消息中间件产品，为了解决耦合，kafka集群每一个节点叫Broker，两个角色一个是生产者，一个是消费者，巧妙的推拉模型
Kafka也有对应的副本，但是Kafka的副本和hdfs不同的是它有主从副本的概念,因为Kakfa的副本有对应的数据变化的过程，需要由一个副本负责变化，另外的负责同步
topic+partition+offset
最多一次，最少一次，仅有一次
同步发送和异步发送的区别，同步发送指的是数据产生一条发送一条，异步发送指的是数据产生先放入内存中的环形缓冲区，当缓冲区的文件达到一定的规模（如90%）,数据再一次性写入的过程，所以用的同步发送比较多
三、Sprak 基于批处理的思想 时间驱动（类似电梯） 时延秒 吞吐量高
流处理的核心是把流数据用微小的时间单元进行切分，切分成微批数据做处理，可以作实时流处理，离线处理，机器学习，图计算 Sprak的源码是scala(运行在JVM上的一门语言)
四、Flink 基于流处理的思想 事件驱动 (类似扶梯) 时延毫秒 吞吐量高
流处理的核心是把流数据当成一张无边界的表 可以作实时流处理，离线批处理，机器学习，图计算，Flink的源码是scala和java ,两套API,处理流DataStream,处理批 DataSet，精准一次的场景依托于chekpoint机制，微笑数据单元的插入barries,savepoint机制由人工触发，（多分枝，多复杂度的）
窗口函数：滚动，滑动（可能有重复，3分钟密码输错5次的场景），会话（通过两次操作的时间间隔判断是否属于同一个会话）

4.实时检索搜索
列式数据库HBase+全文搜索框架Elasticsearch
一、HBase 主从结构，主节点HMaster 从节点 HRegionServer
一个HRegionServer是由以Hlog和多个Region组成，写数据会先写HLOG在memstore
表------region，刚开始建表时默认只有一个
列族------store,memstore和storefile 一个在内存一个在磁盘，数据先写入内存
最小的单元cell，最小的分布式存储的单元region
基于KV结构的存储模型，K就是Rowkey,唯一，默认按照字段序进行排序，基于这个特点我们可以进行二级索引的应用。

Split和compaction，split是针对region说的，compaction是针对同一个Region下同一个CF（列族）下的小文件

9，A,C,Y四个元素对Rowkey进行分区的时候，可以分为五段

二、Elasticsearch
倒排和正排索引的区别，主从架构，EsMaster，从节点EsNode和solr的对比

解决海量高并发场景的框架组件 Redis内存数据库
解决高并发场景，默认持久化的方式RDB， AOF持久化