大数据初次窥探---第一节.docx

大数据是21世纪信息技术发展的重要领域，它标志着我们正从传统的IT时代迈向DT时代。DT时代强调以数据为中心，利用先进的数据处理技术提升服务质量、驱动生产力。马云曾指出，DT时代将取代IT时代，成为未来的主要发展方向。 在大数据的结构中，操作系统扮演着基础角色，通常选择Linux作为运行平台，比如Red Hat、CentOS和Ubuntu等。Java是大数据开发的基础语言，因为Hadoop——一个由Apache基金会开发的分布式系统基础设施，依赖Java进行编程。Hadoop的核心组件包括Common（提供分布式文件系统和通用I/O组件）、MapReduce（分布式数据处理模型）、HDFS（分布式文件系统）和Zookeeper（分布式协调服务）。此外，还有其他相关组件，如HBase（列存储数据库）、Pig（数据流语言）、Hive（数据仓库）和Mahout（机器学习库）等，它们共同构成了大数据技术的生态系统。 Spark作为一个快速发展的生态圈，提供了比MapReduce更高效的计算模型，支持ETL（提取、转换、加载）、机器学习、数据流处理和图形计算等多种应用。Spark可以与Hadoop组件协同工作，扩大了大数据处理的可能性。 在大数据的文件系统中，除了HDFS，还有Amazon的S3，它提供高度可扩展性和持久性存储服务。资源调度方面，YARN是Hadoop中的关键组件，负责任务分配，而Mesos则提供了类似的功能，两者都增强了大数据操作系统的通用性。计算框架包括Spark、Flink和Storm，分别针对不同的计算需求，如批处理、流处理和实时计算。在数据库领域，HBase是一个NoSQL列存储数据库，适用于海量数据的实时访问，而Cassandra和Redis则提供了不同类型的数据库解决方案。 对于SQL支持，Spark SQL结合了Shark和Hive的功能，允许用户以SQL方式访问各种数据源。Phoenix是专为HBase设计的SQL接口，支持高效低延迟的查询。Hive通过HQL提供类似的SQL支持，用于统计分析和查询结果生成。 大数据技术涉及广泛，涵盖了操作系统、编程语言、分布式系统、文件系统、资源调度、计算框架、数据库和SQL支持等多个层面。随着技术的不断发展，大数据将继续改变我们的生活和工作方式，推动各行各业的创新和发展。