AI 时代，还不了解大数据？

如果要问最近几年，IT行业哪个技术方向最火？一定属于ABC，即AI + Big Data + Cloud，也就是人工智能、大数据和云计算。

这几年，随着互联网大潮走向低谷，同时传统企业纷纷进行数字化转型，基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值，提高企业的运营效率。在这种趋势下，大数据技术越来越重要。所以，AI时代，还不了解大数据就真的OUT了！

相比较AI和云计算，大数据的技术门槛更低一些，而且跟业务的相关性更大。我个人感觉再过几年，大数据技术将会像当前的分布式技术一样，变成一项基本的技能要求。

前几天，我在团队内进行了一次大数据的技术分享，重点是对大数据知识做一次扫盲，同时提供一份学习指南。这篇文章，我基于分享的内容再做一次系统性整理，希望对大数据方向感兴趣的同学有所帮助，内容分成以下5个部分：

1、大数据的发展历史 

2、大数据的核心概念 

3、大数据平台的通用架构和技术体系

4、大数据的通用处理流程 

5、大数据下的数仓体系架构

在解释「大数据」这个概念之前，先带大家了解下大数据将近30年的发展历史，共经历了5个阶段。那在每个阶段中，大数据的历史定位是怎样的？又遇到了哪些痛点呢？

1.1 启蒙阶段：数据仓库的出现

20世纪90年代，商业智能（也就是我们熟悉的BI系统）诞生，它将企业已有的业务数据转化成为知识，帮助老板们进行经营决策。比如零售场景中：需要分析商品的销售数据和库存信息，以便制定合理的采购计划。

显然，商业智能离不开数据分析，它需要聚合多个业务系统的数据（比如交易系统、仓储系统），再进行大数据量的范围查询。而传统数据库都是面向单一业务的增删改查，无法满足此需求，这样就促使了数据仓库概念的出现。

传统的数据仓库，第一次明确了数据分析的应用场景，并采用单独的解决方案去实现，不依赖业务数据库。

• 数据规模变大：Google、雅虎等互联网巨头一天可以产生上亿条行为数据。

• 数据类型多样化：除了结构化的业务数据，还有海量的用户行为数据，以图像、视频为代表的多媒体数据。

很显然，传统数据仓库无法支撑起互联网时代的商业智能。2003年，Google公布了3篇鼻祖型论文（俗称「谷歌3驾马车」），包括：分布式处理技术MapReduce，列式存储BigTable，分布式文件系统GFS。这3篇论文奠定了现代大数据技术的理论基础。

苦于Google并没有开源这3个产品的源代码，而只是发布了详细设计论文。2005年，Yahoo资助Hadoop按照这3篇论文进行了开源实现，这一技术变革正式拉开了大数据时代的序幕。

Hadoop相对于传统数据仓库，有以下优势：

• 完全分布式，可以采用廉价机器搭建集群，完全可以满足海量数据的存储需求。

• 弱化数据格式，数据模型和数据存储分离，可以满足对异构数据的分析需求。

随着Hadoop技术的成熟，2010年的Hadoop世界大会上，提出了「数据湖」的概念。

数据湖是一个以原始格式存储数据的系统。

1.3 数据工厂时代：大数据平台兴起

商用Hadoop包含上十种技术，整个数据研发流程非常复杂。为了完成一个数据需求开发，涉及到数据抽取、数据存储、数据处理、构建数据仓库、多维分析、数据可视化等一整套流程。这种高技术门槛显然会制约大数据技术的普及。

此时，大数据平台（平台即服务的思想，PaaS）应运而生，它是面向研发场景的全链路解决方案，能够大大提高数据的研发效率，让数据像在流水线上一样快速完成加工，原始数据变成指标，出现在各个报表或者数据产品中。

1.4 数据价值时代：阿里提出数据中台

2016年左右，已经属于移动互联网时代了，随着大数据平台的普及，也催生了很多大数据的应用场景。

此时开始暴露出一些新问题：为了快速实现业务需求，烟囱式开发模式导致了不同业务线的数据是完全割裂的，这样造成了大量数据指标的重复开发，不仅研发效率低、同时还浪费了存储和计算资源，使得大数据的应用成本越来越高。

极富远见的马云爸爸此时喊出了「数据中台」的概念，「One Data，One Service」的口号开始响彻大数据界。数据中台的核心思想是：避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能业务。

了解了大数据的发展历史后，再解释下大数据的几个核心概念。

2.1 究竟什么是大数据？

大数据是一种海量的、高增长率的、多样化的信息资产，它需要新的存储和计算模式才能具有更强的决策力、流程优化能力。

• Volume：海量的数据规模，数据体量达到PB甚至EB级别。

• Variety：异构的数据类型，不仅仅包含结构化的数据、还包括半结构化和非结构化数据，比如日志文件、图像、音视频等。
• Velocity：快速的数据流转，数据的产生和处理速度非常快。

• Value：价值密度低，有价值的数据占比很小，需要用到人工智能等方法去挖掘新知识。

数据仓库是面向主题的、集成的、随着时间变化的、相对稳定的数据集合。

• 面向主题的：表示按照主题或者业务场景组织数据。

• 集成的：从多个异构数据源采集数据，进行抽取、加工、集成。
• 随时间变化的：关键数据需要标记时间属性。

• 相对稳定的：极少进行数据删除和修改，而只是进行数据新增。

3.1 数据传输层

• Sqoop：支持RDBMS和HDFS之间的双向数据迁移，通常用于抽取业务数据库（比如MySQL、SQLServer、Oracle）的数据到HDFS.

• Cannal：阿里开源的数据同步工具，通过监听MySQL binlog，实现增量数据订阅和近实时同步。
• Flume：用于海量日志采集、聚合和传输，将产生的数据保存到HDFS或者HBase中。
• Flume + Kafka：满足实时流式日志的处理，后面再通过Spark Streaming等流式处理技术，可完成日志的实时解析和应用。

• HDFS：分布式文件系统，它是分布式计算中数据存储管理的基础，是Google GFS的开源实现，可部署在廉价商用机器上，具备高容错、高吞吐和高扩展性。

• HBase：分布式的、面向列的NoSQL KV数据库， 它是Google BigTable的开源实现，利用HDFS作为其文件存储系统，适合大数据的实时查询（比如：IM场景）。
• Kudu：折中了HDFS和HBase的分布式数据库，既支持随机读写、又支持OLAP分析的大数据存储引擎（解决HBase不适合批量分析的痛点）。

• Yarn：Hadoop的资源管理器，负责Hadoop集群资源的统一管理和调度，为运算程序（MR任务）提供服务器运算资源（CPU、内存），能支持MR、Spark、Flink等多种框架。

• Kubernates：由Google开源，一种云平台的容器化编排引擎，提供应用的容器化管理，可在不同云、不同版本操作系统之间进行迁移。目前，Spark、Storm已经支持K8S。

• MapReduce：面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台（将计算向数据靠拢、减少数据传输，这个设计思路非常巧妙）。
• Hive：一个数据仓库工具，能管理HDFS存储的数据，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能（实际运行时，是将Hive SQL翻译成了MapReduce任务），适用离线非实时数据分析。
• Spark sql：引入RDD（弹性分布式数据集）这一特殊的数据结构，将SQL转换成RDD的计算，并将计算的中间结果放在内存中，因此相对于Hive性能更高，适用实时性要求较高的数据分析场景。

• Spark Streaming：实时流数据处理框架（按时间片分成小批次，s级延迟），可以接收Kafka、Flume、HDFS等数据源的实时输入数据，经过处理后，将结果保存在HDFS、RDBMS、HBase、Redis、Dashboard等地方。
• Storm：实时流数据处理框架，真正的流式处理，每条数据都会触发计算，低延迟（ms级延迟）。
• Flink：更高级的实时流数据处理框架，相比Storm，延迟比storm低，而且吞吐量更高，另外支持乱序和调整延迟时间。

• Kylin：分布式分析引擎，能在亚秒内查询巨大的Hive表，通过预计算（用空间换时间）将多维组合计算好的结果保存成Cube存储在HBase中，用户执行SQL查询时，将SQL转换成对Cube查询，具有快速查询和高并发能力。
• Druid：适用于实时数据分析的高容错、高性能开源分布式系统，可实现在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的聚合分析。

了解了大数据平台的通用架构和技术体系后，下面再看下针对离线数据和实时数据，是如何运用大数据技术进行处理的？

上图是一个通用的大数据处理流程，主要包括以下几个步骤：

• 数据采集：这是大数据处理的第一步，数据来源主要是两类，第一类是各个业务系统的关系数据库，通过Sqoop或者Cannal等工具进行定时抽取或者实时同步；第二类是各种埋点日志，通过Flume进行实时收集。
• 数据存储：收集到数据后，下一步便是将这些数据存储在HDFS中，实时日志流情况下则通过Kafka输出给后面的流式计算引擎。
• 数据分析：这一步是数据处理最核心的环节，包括离线处理和流处理两种方式，对应的计算引擎包括MapReduce、Spark、Flink等，处理完的结果会保存到已经提前设计好的数据仓库中，或者HBase、Redis、RDBMS等各种存储系统上。
• 数据应用：包括数据的可视化展现、业务决策、或者AI等各种数据应用场景。

数据仓库是从业务角度出发的一种数据组织形式，它是大数据应用和数据中台的基础。数仓系统一般采用下图所示的分层结构。

可以看到，数仓系统分成了4层：源数据层、数据仓库层、数据集市层、数据应用层。采用这样的分层结构，和软件设计的分层思想类似，都是为了将复杂问题简单化，每一层职责单一，提高了维护性和复用性。每一层的具体作用如下：

• ODS：源数据层，源表。
• DW：数据仓库层，包含维度表和事实表，通过对源表进行清洗后形成的数据宽表，比如：城市表、商品类目表、后端埋点明细表、前端埋点明细表、用户宽表、商品宽表。
• DM：数据集市层，对数据进行了轻粒度的汇总，由各业务方共建，比如：用户群分析表、交易全链路表。
• ADS：数据应用层，根据实际应用需求生成的各种数据表。

另外，各层的数据表都会采用统一的命名规则进行规范化管理，表名中会携带分层、主题域、业务过程以及分区信息。比如，对于交易域下的一张曝光表，命名可以是这样：

上文对大数据的历史、核心概念、通用架构、以及技术体系进行了系统性总结。如果大家想深入学习大数据技术，建议参考这篇文章，同时结合下面的学习指南展开。

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