大数据入门概念及应用场景_图像、视频数据的大数据实战应用场景

参考内容：
【知乎】深入浅出大数据：到底什么是Hadoop？
【知乎】五万字 | Hive知识体系保姆级教程​

一、入门概念

1.1 大数据的4V

• Volume(体积)
• Variety (多样)
• Velocity(效率)
• Veracity( Value,价值)

Veracity( Value,价值)：数据的体积并不能决定其是否对决策产生帮助,数据的重要性就在于对决策的支持,并产生价值。

1.2 大数据处理的最佳工具–Hadoop

• 由 Doug Cutting所发起的开源分布式计算框架
• 储存并处理海量结构与非结构信息
• 执行数据分析程序于分布式系统上
• 简化分布式系统的管理与资源调度
• 线性化的扩充能力
• 高可用性与容错性

1.3 Hadoop的核心架构

Hadoop的核心，说白了，就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架。

二、一些重要的知识点

2.1 HDFS

整个HDFS有三个重要角色：NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）和Client（客户机）。

**NameNode：**是Master节点（主节点），可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
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**DataNode：**是Slave节点（从节点），是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
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**Client：**切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获得文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
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还有一个**Block（块）**的概念：Block是HDFS中的基本读写单元；HDFS中的文件都是被切割为block（块）进行存储的；这些块被复制到多个DataNode中；块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由Client决定。

2.1.1 HDFS的写入流程

1. 用户向Client（客户机）提出请求。例如，需要写入200MB的数据。
2. Client制定计划：将数据按照64MB为块，进行切割；所有的块都保存三份。
3. Client将大文件切分成块（block）。
4. 针对第一个块，Client告诉NameNode（主控节点），请帮助我，将64MB的块复制三份。
5. NameNode告诉Client三个DataNode（数据节点）的地址，并且将它们根据到Client的距离，进行了排序。
6. Client把数据和清单发给第一个DataNode。
7. 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。
8. 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。
9. 如果某一个块的所有数据都已写入，就会向NameNode反馈已完成。
10. 对第二个Block，也进行相同的操作。
11. 所有Block都完成后，关闭文件。NameNode会将数据持久化到磁盘上。

2.1.2 HDFS的读取流程

1. 用户向Client提出读取请求。
2. Client向NameNode请求这个文件的所有信息。
3. NameNode将给Client这个文件的块列表，以及存储各个块的数据节点清单（按照和客户端的距离排序）。
4. Client从距离最近的数据节点下载所需的块。

2.1.3 Hadoop1.0版本与2.0版本

2011年11月，Hadoop 1.0.0版本正式发布，意味着可以用于商业化。
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但是，1.0版本中，存在一些问题：

1. 扩展性差，JobTracker负载较重，成为性能瓶颈。
2. 可靠性差，NameNode只有一个，万一挂掉，整个系统就会崩溃。
3. 仅适用MapReduce一种计算方式。
4. 资源管理的效率比较低。

所以，2012年5月，Hadoop推出了 **2.0版本 。
2.0版本中，在HDFS之上，增加了YARN（资源管理框架）**层。它是一个资源管理模块，为各类应用程序提供资源管理和调度。

此外，2.0版本还提升了系统的安全稳定性。
所以，后来行业里基本上都是使用2.0版本。目前Hadoop又进一步发展到3.X版本。

2.1.4 Hadoop的生态圈

在整个Hadoop架构中，计算框架起到承上启下的作用，一方面可以操作HDFS中的数据，另一方面可以被封装，提供Hive、Pig这样的上层组件的调用。
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我们简单介绍一下其中几个比较重要的组件。
HBase：来源于Google的BigTable；是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
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Hive：是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
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Pig：是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
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ZooKeeper：来源于Google的Chubby；它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度。
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Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷地监控、部署、管理集群。
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Sqoop：用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
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Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

2.1.5 Hadoop的优点和应用

总的来看，Hadoop有以下优点：
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高可靠性：这个是由它的基因决定的。它的基因来自Google。Google最擅长的事情，就是“垃圾利用”。Google起家的时候就是穷，买不起高端服务器，所以，特别喜欢在普通电脑上部署这种大型系统。虽然硬件不可靠，但是系统非常可靠。
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高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可以方便地进行扩展。说白了，想变大很容易。
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高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
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高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。这个其实也算是高可靠性。
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低成本：Hadoop是开源的，依赖于社区服务，使用成本比较低。
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基于这些优点，Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。

Hadoop的应用非常广泛，包括：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等，都可以使用它进行部署。

2.2 HIVE

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce/Spark的任务的工具，甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端

2.2.1 为什么使用hive

• 学习MapReduce的成本比较高, 项目周期要求太短, MapReduce如果要实现复杂的查询逻辑开发的难度是比较大的。
• 而如果使用hive, hive采用操作接口类似SQL语法, 提高快速开发的能力. 避免去书写MapReduce,减少学习成本, 而且提供了功能的扩展

2.2.2 hive的特点

1. 可扩展 : Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。
2. 延展性 : Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
3. 容错 : 良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

2.2.3 hive的架构

基本组成:
用户接口：包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行；JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现，与传统数据库JDBC类似；WebGUI是通过浏览器访问Hive。
元数据存储：通常是存储在关系数据库如mysql/derby中。Hive 将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器、执行器:完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中，并在随后有MapReduce 调用执行。

2.2.4 hive与传统数据库对比
hive主要是用于海量数据的离线数据分析

1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
3. 数据格式。Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及读取文件数据的方法（Hive 中默认有三个文件格式 TextFile，SequenceFile 以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，因此，Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4. 数据更新。由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive 中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据，使用 UPDATE … SET 修改数据。
5. 索引。之前已经说过，Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
6. 执行。Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的，而数据库通常有自己的执行引擎。
7. 执行延迟。之前提到，Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。
8. 可扩展性。由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的规模在 4000 台节点左右）。而数据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9. 数据规模。由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

总结：hive具有sql数据库的外表，但应用场景完全不同，hive只适合用来做批量数据统计分析。
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2.2.5 hive的数据存储

1. Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中，没有专门的数据存储格式（可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，ORC格式RCFILE等）

SequenceFile是hadoop中的一种文件格式： 文件内容是以序列化的kv对象来组织的

1. 只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
2. Hive 中包含以下数据模型：DB、Table，External Table，Partition，Bucket。
   • db：在hdfs中表现为hive.metastore.warehouse.dir目录下一个文件夹。
   • table：在hdfs中表现所属db目录下一个文件夹。
   • external table：与table类似，不过其数据存放位置可以在任意指定路径。
   • partition：在hdfs中表现为table目录下的子目录。
   • bucket：在hdfs中表现为同一个表目录下根据hash散列之后的多个文件。

三、大数据应用场景

3.1 数据价值

3.2 行业案例

四、平台使用