大数据生态系统入门必看：pig、hive、hadoop、storm、mapreduce等白话诠释_提供关于hadoop、spark、hive和pig的学习的博客文章-程序员宅基地

本文非原创，转载自：大数据生态系统入门必看：pig、hive、hadoop、storm、mapreduce等白话诠释
http://www.aboutyun.com/thread-12869-1-1.html
(出处: about云开发)

1.本文是如何诠释pig与hive区别的？
2.数据分析人员使用hive还是Impala？
3.hive、pig适用哪些人群？
4.本文是如何形象比喻Impala、Presto、Drill及mapreduce的？
5.你认为流计算适用哪些场景，本文又是如何诠释的？

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。

存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。
虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。

那什么是Map什么是Reduce？
考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似
（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Reducer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。

这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map＋Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。

有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive 。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。

有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。

自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！

于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。

这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。

上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

那如果我要更高速的处理呢？
如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。

还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。

除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。

有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。

你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

以上内容整理之知乎

本文链接：https://blog.csdn.net/lastmoon52/article/details/52838882

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

FTP命令字和返回码_ftp 登录返回230-程序员宅基地

文章浏览阅读3.5k次，点赞2次，收藏13次。为了从FTP服务器下载文件，需要要实现一个简单的FTP客户端。FTP（文件传输协议）是 TCP/IP 协议组中的应用层协议。FTP协议使用字符串格式命令字，每条命令都是一行字符串，以“\r\n”结尾。客户端发送格式是：命令+空格+参数+"\r\n"的格式服务器返回格式是以：状态码+空格+提示字符串+"\r\n"的格式，代码只要解析状态码就可以了。读写文件需要登陆服务器，特殊用..._ftp 登录返回230

centos7安装rabbitmq3.6.5_centos7 安装rabbitmq3.6.5-程序员宅基地

文章浏览阅读648次。前提：systemctl stop firewalld 关闭防火墙关闭selinux查看getenforce临时关闭setenforce 0永久关闭sed-i'/SELINUX/s/enforcing/disabled/'/etc/selinux/configselinux的三种模式enforcing：强制模式，SELinux 运作中，且已经正确的开始限制..._centos7 安装rabbitmq3.6.5

idea导入android工程,idea怎样导入Android studio 项目？-程序员宅基地

文章浏览阅读5.8k次。满意答案s55f2avsx2017.09.05采纳率：46%等级：12已帮助：5646人新版Android Studio/IntelliJ IDEA可以直接导入eclipse项目,不再推荐使用eclipse导出gradle的方式2启动Android Studio/IntelliJ IDEA，选择 import project3选择eclipse 项目4选择 create project f..._android studio 项目导入idea 看不懂安卓项目

浅谈AI大模型技术：概念、发展和应用_ai大模型应用开发-程序员宅基地

文章浏览阅读860次，点赞2次，收藏6次。AI大模型技术已经在自然语言处理、计算机视觉、多模态交互等领域取得了显著的进展和成果，同时也引发了一系列新的挑战和问题，如数据质量、计算效率、知识可解释性、安全可靠性等。城市运维涉及到多个方面，如交通管理、环境监测、公共安全、社会治理等，它们需要处理和分析大量的多模态数据，如图像、视频、语音、文本等，并根据不同的场景和需求，提供合适的决策和响应。知识搜索有多种形式，如语义搜索、对话搜索、图像搜索、视频搜索等，它们可以根据用户的输入和意图，从海量的数据源中检索出最相关的信息，并以友好的方式呈现给用户。_ai大模型应用开发

非常详细的阻抗测试基础知识_阻抗实部和虚部-程序员宅基地

文章浏览阅读8.2k次，点赞12次，收藏121次。为什么要测量阻抗呢？阻抗能代表什么？阻抗测量的注意事项... ...很多人可能会带着一系列的问题来阅读本文。不管是数字电路工程师还是射频工程师，都在关注各类器件的阻抗，本文非常值得一读。全文13000多字，认真读完大概需要2小时。一、阻抗测试基本概念阻抗定义：阻抗是元器件或电路对周期的交流信号的总的反作用。AC 交流测试信号 (幅度和频率)。包括实部和虚部。图1 阻抗的定义阻抗是评测电路、元件以及制作元件材料的重要参数。那么什么是阻抗呢？让我们先来看一下阻抗的定义。首先阻抗是一个矢量。通常，阻抗是_阻抗实部和虚部

小学生python游戏编程arcade----基本知识1_arcade语言 like-程序员宅基地

文章浏览阅读955次。前面章节分享试用了pyzero,pygame但随着想增加更丰富的游戏内容，好多还要进行自己编写类，从今天开始解绍一个新的python游戏库arcade模块。通过此次的《连连看》游戏实现，让我对swing的相关知识有了进一步的了解，对java这门语言也有了比以前更深刻的认识。java的一些基本语法，比如数据类型、运算符、程序流程控制和数组等，理解更加透彻。java最核心的核心就是面向对象思想，对于这一个概念，终于悟到了一些。_arcade语言 like

随便推点

【增强版短视频去水印源码】去水印微信小程序+去水印软件源码_去水印机要增强版-程序员宅基地

文章浏览阅读1.1k次。源码简介与安装说明：2021增强版短视频去水印源码去水印微信小程序源码网站去水印软件源码安装环境（需要材料）：备案域名–服务器安装宝塔-安装 Nginx 或者 Apachephp5.6 以上-安装 sg11 插件小程序已自带解析接口，支持全网主流短视频平台，搭建好了就能用注：接口是公益的，那么多人用解析慢是肯定的，前段和后端源码已经打包，上传服务器之后在配置文件修改数据库密码。然后输入自己的域名，进入后台，创建小程序，输入自己的小程序配置即可安装说明：上传源码，修改data/_去水印机要增强版