应该怎样描述大数据的技术生态？

1. 应该怎样描述大数据的技术生态？

学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象。对应到大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，层出不穷，但大数据技术本质上无非解决4个核心问题。存储，海量的数据怎样有效的存储，主要包括hdfs、Kafka；计算，海量的数据怎样快速计算，主要包括MapReduce、Spark、Flink等；查询，海量数据怎样快速查询，主要为Nosql和Olap，Nosql主要包括Hbase、 Cassandra 等，其中olap包括kylin、impla等，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询；挖掘，海量数据怎样挖掘出隐藏的知识，也就是当前火热的机器学习和深度学习等技术，包括TensorFlow、caffe、mahout等；大数据技术生态其实是一个江湖。

2. 应该怎样描述大数据的技术生态

我暂且就按照一个由远及近的顺序，按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在。暂时按一个城市来比喻吧，反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思。早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学、统计学、算法、编程语言的研究、讨论和实践。这个时代，算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋、砖块)，编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序)，形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器)。这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等)，只有一条泥泞不好走的土路(比如RPC)，经济模式也是小作坊式的经济。一开始互联网并不发达，网速也不快，这种老土的方式完全应付得来，可是随着社交网络和智能手机的兴起，改变了这一切。网站流量成百上千倍的提高，数据变得更加多样化，计算机硬件性能无法按照摩尔定律稳定的提升，小村庄，小作坊生产的模式注定受到限制。

3. 大数据生态技术体系有哪些？

1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2）Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

（1）通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

（2）高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

（4）支持Hadoop并行数据加载。

4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。

7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

10）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

11）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

12）ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源【摘要】
大数据生态技术体系有哪些？【提问】
亲您好，我是百度合作的金牌导师，我已经累计提供服务1w人，累计服务时长超过3000小时！您的问题我已经收到，解答需要一些时间，请您稍等一下，需要5分钟出结果，请不要结束咨询哦，您也可以提供更多有效信息，以便于我更好的为您解答哦~ 如果我的解答对您有所帮助，还请您给予赞，感谢[心][鲜花][开心]【回答】
大数据生态技术体系：Hadoop、火花、风暴【回答】
1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2）Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

（1）通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

（2）高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

（4）支持Hadoop并行数据加载。

4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。

7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

10）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

11）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

12）ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源【回答】