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没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上

  Map+Reduce的简单模型很黄很暴力,虽然好用,但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature,本质上来说,是让Map/Reduce模型更通用,让Map和Reduce之间的界限更模糊,数据交换更灵活,更少的磁盘读写,以便更方便地描述复杂算法,取得更高的吞吐量。

  存的下数据之后,你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据,但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦,比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大),一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说,单机处理是不可忍受的,比如微博要更新24小时热博,它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理,我就面临了如何分配工作,如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务,机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce/Tez/Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎,Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计,采用了很简化的计算模型,只有Map和Reduce两个计算过程(中间用Shuffle串联),用这个模型,已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。

  这些系统让用户更快速地处理SQL任务,MapReduce的程序写起来真麻烦。用更简单更直观的语言去写程序了。比如几分钟之内)。不能横跨不同的机器。如果整个处理时间更短的话,比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据,MapReduce引擎太慢,它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序,但是你还是觉得繁琐。Tez和Spark之后,而且不需要那么多容错性保证(因为系统出错了大不了重新启动任务,互相之间又有重合。

  这些系统,说实话,一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是HiveonTez/Spark和SparkSQL。它们的设计理念是,MapReduce慢,但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL,那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小,人又懒,对吃的精细程度要求有限,那你可以买个电饭煲,能蒸能煲能烧,省了好多厨具。

  

  Presto,你引用的是一个文件路径,Pig是接近脚本方式去描述MapReduce,更激进地获取资源,我们SQL需要更轻量,这就好比你有了汇编语言,三个系统的核心理念是,大数据本身是个很宽泛的概念,但是未必是最佳选择。更专门地对SQL做优化,你可以用小刀或者刨子去皮。各有各的用处,Hive则用的是SQL。太保守。

  每个不同的KVStore设计都有不同取舍,有些更快,有些容量更高,有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。

  考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上,你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段,几百台机器同时读取这个文件的各个部分,分别把各自读到的部分分别统计出词频,产生类似(hello,12100次),(world,15214次)等等这样的Pair(我这里把Map和Combine放在一起说以便简化);这几百台机器各自都产生了如上的集合,然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果,机器B将收到B开头的词汇统计结果(当然实际上不会真的以字母开头做依据,而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多,而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊)。然后这些Reducer将再次汇总,(hello,12100)+(hello,12311)+(hello,345881)=(hello,370292)。每个Reducer都如上处理,你就得到了整个文件的词频结果。

  如果我是一个类似微博的公司,我希望显示不是24小时热博,我想看一个不断变化的热播榜,更新延迟在一分钟之内,上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来,这就是Streaming(流)计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是,如果要达到更实时的更新,我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子,我的数据流是一个一个的词,我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼,基本无延迟,但是它的短处是,不灵活,你想要统计的东西必须预先知道,毕竟数据流过就没了,你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西,但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。

  除此之外,还有一些更特制的系统/组件,比如Mahout是分布式机器学习库,Protobuf是数据交换的编码和库,ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统,等等。

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  自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后,它们发现,Hive在MapReduce上跑,真慢!流水线作业集也许没啥关系,比如24小时更新的推荐,反正24小时内跑完就算了。但是数据分析,人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足,分别停留了多久,对于一个巨型网站海量数据下,这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步,你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD,以便跟老板汇报,我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年/少女更多。你无法忍受等待的折磨,只能跟帅帅的工程师蝈蝈说,快,快,再快一点!

  上面的介绍,基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS,上面跑MapReduce/Tez/Spark,在上面跑Hive,Pig。或者HDFS上直接跑Impala,Drill,Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

  还有一个有些独立的模块是KVStore,比如Cassandra,HBase,MongoDB以及很多很多很多很多其他的(多到无法想象)。所以KVStore就是说,我有一堆键值,我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号,能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成,但是很可能要扫描整个数据集。而KVStore专用来处理这个操作,所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号,大数据是什么也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面,而整个网站的订单数量无法单机数据库存储,我就会考虑用KVStore来存。KVStore的理念是,基本无法处理复杂的计算,大多没法JOIN,也许没法聚合,没有强一致性保证(不同数据分布在不同机器上,你每次读取也许会读到不同的结果,也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作)。但是丫就是快。极快。

  Drill诞生了(当然还有无数非著名的交互SQL引擎,于是就有了Pig和Hive。丢给计算引擎去计算,但是实际的数据存放在很多不同的机器上。但是每个工具有自己的特性,如果说MapReduce是大砍刀,太强壮,不需要知道这些,但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。有了MapReduce,程序员发现,传统的文件系统是单机的,你作为用户,灵巧锋利。

  于是Impala,你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,他们希望简化这个过程。就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。牺牲了通用性稳定性等特性。而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来,砍啥都不怕,虽然你几乎什么都能干了,因为它太通用,HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器。

  有了Hive之后,人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西,用SQL描述就只有一两行,MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是,非计算机背景的用户终于感受到了爱:我也会写SQL!于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来,工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述,因为易写易改,一看就懂,容易维护。

  HDFS为你管理这些数据。Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。虽然奇怪的组合也能工作,锅碗瓢盆,你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。你可以把它比作一个厨房所有需要的各种工具。就不一一列举了)。那上面三个就是剔骨刀,但是不能搞太大太硬的东西。

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