大数据技术架构详解

大多数的技术突破来源于实际的产品需要，大数据最初诞生于谷歌的搜索引擎中。随着web2.0时代的发展，互联网上数据量呈献爆炸式的增长，为了满足信息搜索的需要，对大规模数据的存储提出了非常强劲的需要。基于成本的考虑，通过提升硬件来解决大批量数据的搜索越来越不切实际，于是谷歌提出了一种基于软件的可靠文件存储体系GFS，使用普通的PC机来并行支撑大规模的存储。存进去的数据是低价值的，只有对数据进行过加工才能满足实际的应用需要，于是谷歌又创造了MapReduce这一计算模型，该模型能够利用集群的力量将复杂的运算拆分到每一台普通PC上，计算完成后通过汇总得到最终的计算结果，这样就能够通过直接增加机器数量就获得更好的运算能力了。

有了GFS和MapReduce之后，文件的存储和运算得到了解决，这时候又出现了新的问题。GFS的随机读写能力很差，而谷歌有需要一种来存放格式化数据的数据库，原本通过单机的数据库就能解决的问题到了谷歌那里就悲剧了，于是神器的谷歌就又开发了一套BigTable系统，利用GFS的文件存储系统外加一个分布式的锁管理系统Chubby就设计出来了BigTable这样一个列式的数据库系统。

在谷歌完成了上述的系统后，就把其中的思想作为论文发布出来了，基于这些论文，出现了一个用JAVA写的类GFS开源项目Hadoop，最开始hadoop的赞助人是yahoo，后来这个项目成了Apche的顶级项目。

大数据的解决方案：

谷歌的那一套系统是闭源的，开源的Hadoop于是就广泛传播开来了。

和谷歌那套系统类似，Hadoop的最核心的存储层叫做HDFS，全称是Hadoop文件存储系统，有了存储系统还要有分析系统，于是就有了开源版本的MapReduce，类似的参照BigTable就有了Hbase。一开源之后整个系统用的人就多了，于是大家都像要各种各样的特性。facebook的那些人觉得mapreduce程序太难写，于是就开发了Hive，Hive就是一套能把SQL语句转成Mapreduce的工具，有了这套工具只要你会SQL就可以来Hadoop上写mapreduce程序分析数据了。对了，参考chubby，我们有了开源的ZooKeeper来作为分布式锁服务的提供者。

由于Hadoop最开始设计是用来跑文件的，对于数据的批处理来说这没什么问题，有一天突然大家想要一个实时的查询服务，数据这么大，要满足实时查询首先要抛开的是mapreduce，因为它真的好慢。2008年的时候一家叫Cloudera的公司出现了，他们的目标是要做hadoop界的redhat，把各种外围系统打包进去组成一个完整的生态系统，后来他们开发出来了impala，impala的速度比mapreduce在实时分析上的效率有了几十倍的提升，后来hadoop的创始人Doug CutTIng也加入了cloudera。这时候学院派也开始发力了，加州大学伯克利分校开发出来了Spark来做实时查询处理，刚开始Spark的语法好诡异，后来慢慢出现了Shark项目，渐渐的使得Spark向SQL语法靠近。

未来的发展趋势：

时代的发展决定了未来几乎就要变成数据的时代了，在这样的一个时代，大数据的需求越来越深，摒弃过去的抽样调查，改为全量的统计分析，从一些原本无意义的数据中挖掘价值。当前大数据已经开始逐渐服务于我们的生活，搜索、科学、用户分析。。。

为了进一步提供大数据的分析能力，内存计算的概念在未来还会持续很长的时间，通过内存计算，摒弃磁盘IO对性能的天花板作用，将运算的结果以实时的方式呈献在我们面前。

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。