大数据入门-大数据技术概述(一)_大数据基础

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大数据技术是指在构架大数据平台的时候需要的技术。包含存储系统，数据库，数据仓库，资源调度，查询引擎，实时框架等。下面以我目前所了解到的一些技术做简要介绍。目前之介绍简单概念。

二、技术详解

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1.基础架构：Hadoop

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1.架构

2.简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2.分布式文件系统：HDFS

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1.HDFS架构

2.简介

指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。

3.特点

HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

3.数据仓库：Hive

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1.架构

2.简介

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

3.特点

执行过程走MapReduce比较慢，处理规模大，可扩展性高，加载模式为读时模式。后面就MapReduce会做专门的解释。

4.存储引擎：Kudu

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1.架构

2.简介

Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结合紧密。

3.特点

支持随机读写，支持OLAP 分析，太多列查询时性能下降，跟关系型数据有点类似。其存储文件不在HDFS上面，有自己的存储文件系统。

5.分布式数据库：HBase

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1.架构

2.简介

HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，它参考了谷歌的BigTable建模，实现的编程语言为Java。它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分，运行于HDFS文件系统之上，为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务。因此，它可以容错地存储海量稀疏的数据。

3.特点

高可靠、高性能、面向列、可伸缩。

6.实时框架：Flink

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1.架构

2.简介

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。

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总结

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