以下文章来源于Datawhale ，作者牧小熊
1.什么是大数据
1.1 大数据特征
我们引用了大数据的4V特征
- Volume 大数据数据量大，数据量单位为T 或者P级
- Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片
- Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值
- Velocity 要求处理速度块
1.2 大数据的4个关键技术
1.3 ETL/ELT的区别
ETL 包含的过程是 Extract、Transform、Load的缩写
包括了数据抽取 => 转换 => 加载三个过程
在数据源抽取后首先进行转换，然后将转换的结果写入目的地
ETL 包含的过程是 Extract、Load、Transform的缩写
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
目前数据主流框架是ETL，重抽取和加载，轻转换，搭建的数据平台属于轻量级
ELT架构，在提取完成之后，数据加载会立即开始，更省时，数据变换这个过程根据后续使用需求在 SQL 中进行，而不是在加载阶段
ELT框架的优点就是保留了原始数据，能够将原始数据展现给数据分析人员
ETL相关软件：
- 商业软件：Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Integrator、Microsoft SQL Server Integration Services等
- 开源软件：Kettle、DataX、Sqoop
1.4 大数据与数据库管理系统
DataBase Management System，数据库管理系统，可以管理多个数据库
目前关系型数据库在DBMS中占据主流地位，常用的关系型数据库有Oracle、MySQL和SQL Server
其中SQL就是关系型数据库的查询语言
SQL是与数据直接打交道的语言，是与前端、后端语言进行交互的“中台”语言
SQL语言特点：
- 价值大，技术、产品、运营人员都要掌握SQL，使用无处不在
- 很少变化，SQL语言从诞生到现在，语法很少变化
- 入门并不难，很多人都会写SQL语句，但是效率差别很大
除了关系型数据库还有文档型数据库MongoDB、键值型数据库Redis、列存储数据库Cassandra等
提到大数据就不得不说Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
Hive与关联型数据库RDBMS相比
不足：
- 不能像 RDBMS 一般实时响应，Hive 查询延时大
- 不能像 RDBMS 做事务型查询，Hive 没有事务机制
- 不能像 RDBMS 做行级别的变更操作（包括插入、更新、删除）
优点：
- Hive 没有定长的 varchar 这种类型，字符串都是 string
- Hive 是读时模式，保存表数据时不会对数据进行校验，而在读数据时将校验不符合格式的数据设置为NULL
1.5 OLTP/OLAP
在数据仓库架构中有非常相关的2个概念，一个是OLTP，一个是OLAP
- OLTP（ On-Line Transaction Processing ）
联机事务处理，主要是对数据的增删改
记录业务发生，比如购买行为，发生后，要记录是谁在什么时候做了什么事，数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作
实时性高、稳定性强，ATM，ERP，CRM，OA等都属于OLTP
- OLAP（ On-Line Analytical Processing ）
联机分析处理，主要是对数据的分析查询
当数据积累到一定的程度，需要做总结分析，BI报表=> OLAP
OLTP产生的数据通常在不同的业务系统中
OLAP需要将不同的数据源 => 数据集成 => 数据清洗 => 数据仓库，然后由数据仓库统一提供OLAP分析
2.大数据计算
2.1 大数据计算模式
大数据计算模式 | 解决问题 | 代表产品 |
|---|---|---|
批处理计算 | 针对大规模数据的批量处理 | MapReduce、Spark等 |
流计算 | 针对流数据的实时计算 | Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台 |
图计算 | 针对大规模图结构数据的处理 | Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 |
查询分析计算 | 大规模数据的存储管理和查询分析 | Dremel、Hive、Cassandra、Impala等 |
2.2 Lambda大数据框架
Lambda架构：
Batch Layer（批处理层），对离线的历史数据进行预计算，能让下游进行快速查询。因为基于完整的数据集，准确性能得到保证。可以用Hadoop、Spark 和 Flink 等计算框架
Speed Layer（加速处理层），处理实时的增量数据，加速层的数据不如批处理层完整和准确，但重点在于低延迟。可以用 Spark streaming、Storm 和 Flink 等计框架算
Serving Layer（合并层），将历史数据计算与实时数据计算合并，输出到数据库，供下游分析
2.3 大数据典型技术
- Hadoop
一个文件系统，外加一个离线处理框架MapReduce，由于提供的上层api不太友好，加上MapReduce 处理框架比较慢，基本上都用作文件系统
- Spark
本身是一个执行引擎，不保存数据，所以需要外部的文件系统（通常会基于hadoop）提出了内存计算的概念，即尽可能把数据放到内存中，还提供了良好的上层使用接口，包括spl语句（spark sql）处理数据十分方便。相比 Hadoop MapReduce 获得了百倍的性能提升，基本上用它来做离线数据处理
- Flink
分布式实时计算框架，具有超高的性能，支持Flink流式计算与Storm性能差不多，支持毫秒级计算
Spark 和 Flink的区别
3.大数据实践
本文主要讲解了大数据的概念和基础知识，帮助读者对大数据有一个基本了解。实践部分可以看之前干货：《分布式机器学习原理及实战(Pyspark)》
