Spark记录-大数据简介

什么是大数据

   大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
   大数据的定义是4Vs：Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。

• Volume —— 数据量大

  随着技术的发展，人们收集信息的能力越来越强，随之获取的数据量也呈爆炸式增长。例如百度每日处理的数据量达上百PB，总的数据量规模已经到达EP级。
  

• Velocity —— 处理速度快

  指的是销售、交易、计量等等人们关心的事件发生的频率。2017年双11，支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。
  

• Variety —— 数据源多样

  现在要处理的数据源包括各种各样的关系数据库、NoSQL、平面文件、XML文件、机器日志、图片、音视频等等，而且每天都会产生新的数据格式和数据源。
  

• Veracity —— 真实性

  诸如软硬件异常、应用系统bug、人为错误等都会使数据不正确。大数据处理中应该分析并过滤掉这些有偏差的、伪造的、异常的部分，防止脏数据损害到数据准确性。

• 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
• 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
• 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron、Flink
• K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
• 资源管理：YARN、Mesos
• 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
• 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
• 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、分布式协调服务：Zookeeper、Kylin、Druid
• 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
• 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
• 数据同步：Sqoop
• 任务调度：Oozie