隨着大數據行業的發展，大數據生態圈中相關的技術也在一直迭代進步，作者有幸親身經歷了國內大數據行業從零到一的發展歷程，通過本文希望能夠幫助大家快速構建大數據生態圈完整知識體系。
目前大數據生態圈中的核心技術總結下來如圖1所示，分為以下9類，下面分別介紹。
一、數據採集技術框架
數據採集也被稱為數據同步。隨着互聯網、移動互聯網、物聯網等技術的興起，產生了海量數據。這些數據散落在各個地方，我們需要將這些數據融合到一起，然後從這些海量數據中計算出一些有價值的內容。此時第一步需要做的是把數據採集過來。數據採集是大數據的基礎，沒有數據採集，何談大數據！
數據採集技術框架包括以下幾種：
- Flume、Logstash和FileBeat常用於日誌數據實時監控採集，它們之間的細節區別見表1：
- Sqoop和Datax常用於關係型數據庫離線數據採集，它們之間的細節區別見表2：
- Cannal和Maxwell常用於關係型數據庫實時數據採集，它們之間的細節區別見表3：
Flume、Logstash和FileBeat的技術選型如圖2所示：
Sqoop和Datax之間的技術選型如圖3所示：
Cannal和Maxwell之間的技術選型如圖4所示：
二、數據存儲技術框架
數據的快速增長推動了技術的發展，湧現出了一批優秀的、支持分佈式的存儲系統。
數據存儲技術框架包括HDFS、HBase、Kudu、Kafka等。
- HDFS它可以解決海量數據存儲的問題，但是其最大的缺點是不支持單條數據的修改操作，因為它畢竟不是數據庫。
- HBase是一個基於HDFS的分佈式NoSQL數據庫。這意味着，HBase可以利用HDFS的海量數據存儲能力，並支持修改操作。但HBase並不是關係型數據庫，所以它無法支持傳統的SQL語法。
- Kudu是介於HDFS和HBase之間的技術組件，既支持數據修改，也支持基於SQL的數據分析功能；目前Kudu的定位比較尷尬，屬於一個折中的方案，在實際工作中應用有限。
- Kafka常用于海量數據的臨時緩衝存儲，對外提供高吞吐量的讀寫能力。
三、分佈式資源管理框架
在傳統的IT領域中，企業的服務器資源（內存、CPU等）是有限的，也是固定的。但是，服務器的應用場景卻是靈活多變的。例如，今天臨時上線了一個系統，需要佔用幾台服務器；過了幾天，需要把這個系統下線，把這幾台服務器清理出來。
在大數據時代到來之前，服務器資源的變更對應的是系統的上線和下線，這些變動是有限的。隨着大數據時代的到來，臨時任務的需求量大增，這些任務往往需要大量的服務器資源。如果此時還依賴運維人員人工對接服務器資源的變更，顯然是不現實的。因此，分佈式資源管理系統應運而生，常見的包括YARN、Kubernetes和Mesos，它們的典型應用領域如圖5所示。
四、數據計算技術框架
數據計算分為離線數據計算和實時數據計算。
1. 離線數據計算
大數據中的離線數據計算引擎經過十幾年的發展，到目前為止主要發生了3次大的變更。
- MapReduce可以稱得上是大數據行業的第一代離線數據計算引擎，主要用於解決大規模數據集的分佈式並行計算。MapReduce計算引擎的核心思想是，將計算邏輯抽象成Map和Reduce兩個階段進行處理。
- Tez計算引擎在大數據技術生態圈中的存在感較弱，實際工作中很少會單獨使用Tez去開發計算程序。
- Spark最大的特點就是內存計算：任務執行階段的中間結果全部被放在內存中，不需要讀寫磁盤，極大地提高了數據的計算性能。Spark提供了大量高階函數（也可以稱之為算子），可以實現各種複雜邏輯的迭代計算，非常適合應用在海量數據的快速且複雜計算需求中。
2. 實時數據計算
業內最典型的實時數據計算場景是天貓「雙十一」的數據大屏。數據大屏中展現的成交總金額、訂單總量等數據指標，都是實時計算出來的。用戶購買商品後，商品的金額就會被實時增加到數據大屏中的成交總金額中。
- Storm主要用於實現實時數據分佈式計算。
- Flink屬於新一代實時數據分佈式計算引擎，其計算性能和生態圈都優於Storm。
- Spark中的SparkStreaming組件也可以提供基於秒級別的實時數據分佈式計算功能。
他和Storm、Flink之間的區別見表4。
Storm、Spark、Flink 之間的技術選型如圖6所示。
目前企業中離線計算主要使用Spark，實時計算主要使用Flink。
五、數據分析技術框架
數據分析技術框架包括Hive、Impala、Kylin、Clickhouse、Druid、Drois等，它們的典型應用場景如圖7所示。
Hive、Impala和Kylin屬於典型的離線OLAP數據分析引擎，主要應用在離線數據分析領域，它們之間的區別見表5。
表5
- Hive的執行效率一般，但是穩定性極高；
- Impala基於內存可以提供優秀的執行效率，但是穩定性一般；
- Kylin通過預計算可以提供PB級別數據毫秒級響應。
Clickhouse、Druid和Drois屬於典型的實時OLAP數據分析引擎，主要應用在實時數據分析領域，它們之間的區別見表6。
- Druid和Doris是可以支持高並發的，ClickHouse的並發能力有限；Druid中的SQL支持是有限的，ClickHouse支持非標準SQL，Doris支持標準SQL，對SQL支持比較好。
- 目前Druid和ClickHouse的成熟程度相對比較高，Doris處於快速發展階段。
六、任務調度技術框架
包括Azkaban、Ooize、DolphinScheduler等。它們適用於普通定時執行的例行化任務，以及包含複雜依賴關係的多級任務進行調度，支持分佈式，保證調度系統的性能和穩定性，它們之間的區別見表7。
它們之前的技術選型如圖8所示。
七、大數據底層基礎技術框架
大數據底層基礎技術框架主要是指Zookeeper。Zookeepe主要提供常用的基礎功能（例如：命名空間、配置服務等），大數據生態圈中的Hadoop（HA）、HBase、Kafka等技術組件的運行都會用到Zookeeper。
八、數據檢索技術框架
隨着企業中數據的逐步積累，針對海量數據的統計分析需求會變得越來越多樣化：不僅要進行分析，還要實現多條件快速複雜查詢。例如，電商網站中的商品搜索功能，以及各種搜索引擎中的信息檢索功能，這些功能都屬於多條件快速複雜查詢的範疇。
在選擇全文檢索引擎工具時，可以從易用性、擴展性、穩定性、集群運維難度、項目集成程度、社區活躍度這幾個方面進行對比。Lucene、Solr和Elasticsearch的對比見表8。
九、大數據集群安裝管理框架
企業如果想從傳統的數據處理轉型到大數據處理，首先要做就是搭建一個穩定可靠的大數據平台。
一個完整的大數據平台需要包含數據採集、數據存儲、數據計算、數據分析、集群監控等功能，這就意味着其中需要包含Flume、Kafka、Haodop、Hive、HBase、Spark、Flink等組件，這些組件需要部署到上百台甚至上千台機器中。
如果依靠運維人員單獨安裝每一個組件，則工作量比較大，而且需要考慮版本之間的匹配問題及各種衝突問題，並且後期集群維護工作也會給運維人員造成很大的壓力。
於是，國外一些廠商就對大數據中的組件進行了封裝，提供了一體化的大數據平台，利用它可以快速安裝大數據組件。目前業內最常見的是包括CDH、HDP、CDP等。
- HDP：全稱是 Hortonworks Data Platform。它由 Hortonworks 公司基於 Apache Hadoop 進行了封裝，藉助於 Ambari 工具提供界面化安裝和管理，並且集成了大數據中的常見組件， 可以提供一站式集群管理。HDP 屬於開源版免費大數據平台，沒有提供商業化服務；
- CDH：全稱是 Cloudera Distribution Including Apache Hadoop。它由 Cloudera 公司基於 Apache Hadoop 進行了商業化，藉助於 Cloudera Manager 工具提供界面化安裝和管理，並且集成了大數據中的常見組件，可以提供一站式集群管理。CDH 屬於商業化收費大 數據平台，默認可以試用 30 天。之後，如果想繼續使用高級功能及商業化服務，則需要付費購買授權，如果只使用基礎功能，則可以繼續免費使用；
- CDP：Cloudera 公司在 2018 年 10 月份收購了 Hortonworks，之後推出了新一代的大數據平台產品 CDP（Cloudera Data Center）。CDP 的版本號延續了之前 CDH 的版本號。從 7.0 版本開始， CDP 支持 Private Cloud（私有雲）和 Hybrid Cloud（混合雲）。CDP 將 HDP 和 CDH 中比較優秀的組件進行了整合，並且增加了一些新的組件。
三者的關係如圖9所示。
以上內容出自於《大數據技術及架構圖解實戰派》一書。
