大数据生态背景介绍

大数据生态的基础框架，Google 家的几篇论文还挺经典的，MapReduce 那篇讲怎么高效海量数据，思路清晰。BigTable 那篇也不错，重点是如何搞定大规模数据的快速存取，思路实用。Hadoop和HBase相关的中文书，像董西成的那本《Hadoop》和《HBase 权威指南》也蛮值得翻翻的，尤其是刚入门或者要做系统搭建的朋友。 想深入了解MapReduce的，可以看看这篇《大数据：Hadoop MapReduce 基础和算法设计》，讲得比较系统，还带算法设计，代码例子也有，不难懂。 Google 的经典三篇论文合集也推荐收藏下，GFS、BigTable、MapReduce这三篇基本奠定

大数据的生态结构是个挺庞杂的东西，刚接触的时候一脸懵也正常。这份 PPT 讲得还比较清楚，先从“为啥要用大数据”聊起，慢慢展开讲生态里的各个角色，像是Hadoop、Spark、Hive这些怎么协同运作，挺适合入门了解用的。 大数据平台的选型也是个绕不开的问题，PPT 里提到了一些主流方案，像CDH、HDInsight、Oracle等，适合想搭建自有平台的同学研究研究。要是你正头疼“我这数据到底该怎么”，看看这份资料有思路。 想进一步深入了解，不妨配套看看《Hadoop 大数据生态技术详解》，还有《大数据生态核心知识点》这种总结类资料，结构清晰，踩过的坑都能提前帮你绕开。 嗯，还有一点建议哈，如

嘿，给你推荐几个在大数据生态中常用的组件。，Sqoop用来把 MySQL 里的数据导入到 Hadoop，也可以手动导出成文件放到 HDFS 里。Hive则是会 SQL 语法的人的神器，使用它可以轻松大数据，无需再编写复杂的 MapReduce 程序。Oozie就像个调度员，管理 Hive、MapReduce、Spark 脚本，检查执行是否正确，还有报警重试的功能，挺实用的。Hbase是 Hadoop 生态中的 NoSQL 数据库，适合存储大数据并且可以去重，常用来存储后的数据。Kafka也是一个好用的工具，专门实时数据流的入库或入 HDFS 的任务。你如果在做大数据，这些组件你应该会用得上。

大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。 Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间

大数据平台的搭建，说实话，真不是一件事，光是选型就能让你抓狂。像CDH、FusionInsight、HDInsight这些平台，各有各的玩法。要不是踩过坑，我都不知道原来Hadoop还能玩出这么多花样。竞赛场景里的平台要求就挺高的，要稳定，还得跑得快。这里有篇文章就挺实用的，专门聊大数据竞赛的平台建设方案，适合做比赛系统或者教学平台的朋友，链接在这：大数据竞赛的平台建设方案。如果你搞工业物联网，别错过这篇：工业物联网大数据平台建设方案优化，说白了就是怎么把设备数据搞上来，实时，逻辑还蛮清晰的。还有像Oracle和Hadoop这种大厂方案，也能给你点启发。不管你是想从零搭建，还是优化已有平台，都

了解 Hadoop 生态系统的基础，包括 HDFS、MapReduce 和 YARN，掌握这些知识点对大数据初学者、开发工程师和数仓工程师至关重要。

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

微软的 HDInsight 大数据平台，用 Azure 的底子做得还蛮顺手的。你不用折腾复杂的 Hadoop 集群部署，几步点一点击就能搭个能跑 Hadoop、Spark、Hive 的环境。部署快、集成深，适合懒人（是那种效率高的懒）。 Azure 平台的集成做得挺不错，HDInsight 能无缝接上Azure Storage、Azure SQL Database这些服务。用 Azure AD 还支持单点登录，团队协作效率高。 支持的框架也全：从Hadoop的批，到Spark的内存计算，还有Storm的实时、Hive和HBase也都能直接用。适合各种类型的大数据场景，想做机器学习也不难。 界面

过去十年中，利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资，并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度，并促进有益技术和产品的开发。然而，从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。