大数据技术(第二版)

### 大数据技术关键知识点概览 #### 一、大数据概念及特征 - **定义**：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 - **4V特征**：大数据通常具有四个显著特征，即Volume（体量大）、Velocity（速度快）、Variety（种类多）以及Value（价值密度低）。这些特征决定了大数据处理技术的独特性和必要性。 #### 二、Google 分布式计算三驾马车 - **Google File System (GFS)**：解决海量数据存储问题，通过在多台廉价计算机上冗余存储数据，保证数据的安全性和读写效率。 - **MapReduce**：一种分布式编程模型，将大规模数据集的处理工作分配到大规模计算机集群上的简单实现方式，主要包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段。 - **BigTable**：一种分布式存储系统，用于管理大规模结构化数据，提供了高效的查询和更新能力。 #### 三、Hadoop 体系架构 - **Hadoop Distributed File System (HDFS)**： - **文件读流程**：客户端首先向NameNode发起读取请求，NameNode返回文件所在DataNode的信息，客户端据此读取文件。 - **文件写流程**：客户端向NameNode请求写入文件，NameNode返回DataNode信息，客户端将文件分割为Block后，按序写入各DataNode。 - **MapReduce**：一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集，通过Map（映射）和Reduce（化简）两个步骤完成数据处理任务。 - **HBase**：一个分布式的、面向列的开源数据库，提供高效、可伸缩的数据存储和检索能力。 #### 四、NoSQL 数据库及其应用场景 - **NoSQL**：非关系型数据库，适合处理大规模数据集，特别是那些具有复杂数据模型或者需要高并发访问的应用场景。 - **典型NoSQL产品**：如MongoDB、Cassandra等，它们在特定场景下比传统的关系型数据库更具优势。 - **应用场景**：高并发网站、社交网络、物联网等领域。 #### 五、Hadoop 2.0 架构改进 - **YARN**：Yet Another Resource Negotiator，资源管理系统，提高了资源利用率，支持多种计算框架。 - **MapReduce v2**：引入了YARN作为资源调度层，使得MapReduce框架更加灵活，支持更多的计算模型。 #### 六、企业级大数据平台案例分析 - **腾讯大数据平台**： - **产品架构**：包括数据采集、数据存储、数据处理等多个层面，支持多样化的业务需求。 - **业务平台关系**：大数据平台与业务平台紧密集成，提供数据支持和服务。 - **企业数据处理平台**： - **基础架构**：结合Hadoop生态系统中的各种组件，构建稳定可靠的数据处理环境。 - **平台架构**：展示了如何整合多种技术和工具，以满足不同规模和类型的数据处理需求。 #### 七、大数据技术的应用案例 - **公司大数据平台架构**：通过具体的架构图展示了一个完整的大数据处理流程，从数据收集、存储、处理到最后的应用，全面展示了大数据技术的实际应用。 大数据技术涵盖了一系列复杂但重要的概念和技术，如Google的分布式计算三驾马车、Hadoop生态系统中的关键技术组件（HDFS、MapReduce、HBase等），以及NoSQL数据库的发展等。这些技术和方法为企业提供了强大的数据处理能力，帮助企业更好地理解和利用海量数据，进而推动业务发展。同时，通过具体的企业案例分析，我们也可以看到大数据技术在实际应用中的广泛性和重要性。