简单介绍之大数据框架

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致初学者

一，恶龙出巢

大数据，顾名思义，就是数据变得越来越多，变得很大很大。我知道很多人对这个解释嗤之以鼻，可是经过我的一段时间学习，发现这个概念就是这样，没有必要把它上升到一种难以理解的高度。

不理解的问题在于：你对数据到底有多大根本没有概念。

我们在网络上每一次操作无非都是对数据的增删改查，在未来随着网络应用的越来越多，人们对网络需求的越来越大，每个网络使用者相当于一个庞大的数据集，可以说你的经历有多少，你看到的，听到的有多少，你的数据就会有多少。

而随着数据越来越多，我们需要采集，传输，计算，存储的资源就有多少。我们无法要求我们的数据存储硬件越来越大，我们的计算机硬件越来越快，因为所有硬件的资源到了一定程度都受限于物资的资源。所以我们要解决未来发展中这样一个困难的问题，即产生了一系列关于大数据的学思和产品。

二，勇士拔剑

计算机科学就是数据结构+算法。

大数据作为计算机科学的分支，解决问题也从这两个角度出发。开启革命第一枪的是谷歌04年发表的论文MapReduce,其实早于这篇论文已经有很多类似想法产生的发表，不过还要资本推动技术革命嘛。这篇论文的关键思想在于他给了分布式计算的一个很典型的算法，做到一个庞大数据集计算功力的成功分布，这样一来即使我们不依靠硬件的提升，只通过算法就可以实现对大数据的计算了。

举个栗子，现在需要对全校的毕业论文做每个单词的词频统计。MapReduce的做法是把每篇论文的每个单词先做一个键值对形式的转化（Map），如(we,0)，然后把转化后的键值对集分布到集群下各个子节点中（shuffle），这样每个普通计算机分到了比较少量的论文数量，再把他们按值键值相同的合并（Reduce），可能会是（we，10086），在统一将整理后的数据集返还给master节点，完成整个数据集的计算。

三，恶龙咆哮

我们现在很耳熟的框架基本上都是开源的，从Apache的Hadoop运用MapReduce开启了全民使用Hadoop的热潮后，大数据方向的框架一直在发展，一直在进步，一直适应于人们的生活。

我们从上个例子可以知道，要处理人们日常生活中产生的大数据要分很多步骤：

数据采集（Apache Flume)—>数据缓冲缓存，分布式消息队列（Apache Kafka)—>数据实时计算（Apache Hadoop, Spark,Storm,Flink)—>数据存储（HBase）

在这期间还要有很多对大数据补充产品比如：分布式协调工具Zookeeper，数据仓库Hive等等，有些已经弃用，有些还在更新。

当然，除了Apache家族开源的几个产品，市场上其他比较热门的分布式框架比如Redis（分布式内存存储），Dubbo（分布式远程服务调用）等等。

需要一提的是，所有这些产品在网络分层的角度看都是软件层面上的产品，网络整个五层结构的协同合作才使得我们能在互联网浪潮中扑腾，所以即使我们了解了其中一个框架，也只不过是冰山一角。

四，利刃出击

简单来说，Apache的实时计算框架经历的一系列的发展过程：

Hadoop依靠MapReduce的数据处理

Hadoop通过主从模型，用一系列技术维护同时性，做出来一个可维护可高效率运行的大数据实时处理框架

名门望族Spark通过RDD进行系统能力扩展

其实Spark对于Hadoop的创新有很多，但还是在发展路途中留下了很多Hadoop的身影。其中最主要的创新就是Hadoop创建了RDD（分布式弹性数据集）这样一个数据结构，其中很多分区存储信息，还建立了与其他RDD之间的联系，这样就使得我们的数据集大小可控，可以根据业务需要进行数据分流操作，提高系统灵活性，运行速度也由于在MapRedeuce方面的改进而大大提高。

Storm流处理革新

大数据的革新带来了数据形式的革新，数据不再像以前一样是大规模集成式的批处理，更多的是来自不同地点的分布式实时流计算。Storm的方式是彻底改变思想，新建了自己的一套数据结构，把整个数据当作数据流一样处理，想要关闭就拧紧水龙头，想要打开就控制流开启，在自己形成的topology中做业务。

Flink有状态的实时运算

Flink把数据当成流来处理，计算时直接计算每个状态，并保留过程中的状态数据，而不是数据本身，在流当中设置窗口等概念控制流，并有一系列容错机制如ABS来保证持久化。

HDFS分布式存储

基于一件事情说三遍的思想，就是用一个主从模型做系统备份，并通过心跳保证系统一致性，在期间还要考虑网络，性能，单点破坏等一系列事件。

关于HBase等分布式存储的框架，起源于Google的另一篇论文BigTable思想，这里不再阐述。

以上是大数据实时处理的基本介绍，疏漏还请包涵，如要学习推荐先有一点理论常识，然后从o’reilly和官方书籍入手，再看工程代码辅助论文看，才会有效果。