大数据技术栈的一些基本概念

今天带大家了解一下我们正在使用的大数据技术栈的一些基本概念。不用担心，这不会花费太多时间，但理解核心思想是必要的。

大数据技术栈，它是用于处理大规模数据的一组技术和工具的组合。这个技术栈包括各种用于存储、处理、分析和可视化大数据的组件和平台。如果您有关于大数据技术栈的具体问题或需要进一步的解释，请留言。

HDFS基础知识

HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一种设计用于运行在许多物理服务器上的分布式文件系统。因此，在HDFS中，文件是一种抽象，它隐藏了在多个节点之间存储和复制数据的复杂性。为什么我们需要HDFS？有一些原因如下：

1. 1.硬件故障：

硬盘驱动器会发生故障。这是我们不得不应对的现实。如果一个文件分布在多个节点之间，个别故障不会影响整个数据。此外，在HDFS中数据是复制的。因此，即使发生硬盘故障，信息仍然可以从其他来源恢复。

1. 2.非常大的文件：

HDFS允许将不太强大的机器构建成一个庞大的系统。例如，如果您有100个每个拥有1TB磁盘存储的节点，那么您就拥有100TB的HDFS空间。如果复制因子等于3，那么可以存储一个大小为33TB的单个文件。

更不用说许多本地文件系统不支持如此大的文件，即使您有足够的磁盘空间也不行。

1. 3.读取速度：

如果您按顺序读取文件，需要时间N。但是，如果文件分为10个块分布在10个节点之间，您可以在N/10的时间内获取其内容！因为每个节点都可以并行读取块。因此，HDFS不仅关乎安全性，还关乎速度。

文章中没有提到网络通信所花费的时间。但即使文件很大，这部分时间只是一个很小的部分。

Apache Hive基础知识

Apache Hive是运行在HDFS上的数据库工具，它允许使用HQL（类似SQL的语言）来查询数据。

常规数据库（例如PostgreSQL、Oracle）充当本地文件系统的抽象层。而Apache Hive充当了对HDFS的抽象层。就是这样。

Apache Spark基础知识

Apache Spark是一个用于操作和转换大量数据的平台。其关键思想是，Apache Spark的工作节点在多个节点上运行，并将中间结果存储在内存中。它是用Scala编写的，同时也支持Java和Python。请看下面的图表，这是Apache Spark批处理作业的常见表示形式。

Apache Spark加载数据来自数据生产者，对数据进行一些操作，然后将结果传送给数据消费者（在我们的情况下，Apache Hive是数据生产者，Aerospike是数据消费者）。Apache Spark应用程序是一个常规的.jar文件，其中包含了转换逻辑。看一下下面的示例：

这个示例描述了Apache Spark的典型工作流程：

1. 1.加载数据：首先，使用sc.textFile("hdfs://raw_data.txt")从HDFS中加载名为raw_data.txt的文本文件的内容。这将创建一个JavaRDD<String>对象，表示文件中的文本数据。
2. 2.数据处理：接下来，我们对加载的文本数据执行一系列操作：
   • flatMap操作将每一行文本拆分成单词，并将这些单词扁平化，以便进一步处理。
   • mapToPair操作将每个单词映射为一个键-值对，其中键是单词本身，值为1，表示每个单词出现一次。
   • reduceByKey操作按键对值进行归约，将相同单词的值相加以计算每个单词的总数。这是一个典型的单词计数操作。
3. 3.保存结果：最后，使用counts.saveAsTextFile("hdfs://words_count.txt")将计算结果保存到HDFS中的words_count.txt文件中。

这个示例展示了Apache Spark的分布式数据处理能力，它可以高效地处理大规模数据集。Apache Spark应用程序通常是包含数据处理逻辑的常规.jar文件，这些逻辑将数据从数据生产者（例如Apache Hive）加载、转换，并将结果传递给数据消费者（例如Aerospike）。

这种能力使Apache Spark成为处理大规模数据和执行复杂数据操作的强大工具，尤其适用于数据分析、机器学习等领域。

这个流程类似于Java Stream API，但不同之处在于每个Lambda表达式都在工作节点上执行。因此，Spark将代码传输到远程机器，执行计算，并返回结果。如果有足够多的工作节点，可以处理以TB甚至ZB为单位的大量数据。

Apache Spark采用将代码传递到数据的方式，这种方法有一些缺点，当我们深入开发时可以进行讨论。

另一个重要的方面是“惰性求值”（laziness）。就像Java Stream API一样，Apache Spark在调用终端操作之前不会启动任何计算。在这种情况下，reduceByKey是终端操作。其他操作构建了流水线规则，但不触发任何计算。这种惰性求值使Spark能够优化计算，仅执行必要的部分，以提高性能和效率。

Apache Spark的工作流程和惰性求值确实与Java Stream API有相似之处，但也有一些关键差异，特别是在分布式环境中运行时。以下是一些关键点：

1. 分布式执行：Apache Spark将计算分发到多个工作节点，每个节点上都会执行代码片段（如Lambda表达式）。这允许并行处理大规模数据集，因为每个节点都可以在本地执行计算。
2. 数据分区：Apache Spark将数据分成多个分区，每个分区在不同的节点上处理。这种分区策略可以确保数据局部性，最大程度地减少了数据传输开销。
3. 惰性求值：与Java Stream API类似，Apache Spark采用了惰性求值的策略。这意味着在遇到终端操作之前，诸如reduceByKey之类的操作不会立即执行。相反，它们构建了计算流水线，直到终端操作触发时才执行实际计算。这有助于优化计算，只执行必要的部分，提高了性能和效率。
4. 并行性：Apache Spark的并行性非常高，如果具有足够数量的工作节点，可以处理大规模数据，甚至达到TB或ZB级别。

至于Apache Spark将代码传输到数据的方法，确实有一些潜在的挑战，包括数据传输和维护复杂性。

在开发和配置Spark应用程序时，需要考虑这些因素，并选择适当的策略来处理数据和计算。这些都是在实际开发和部署中需要仔细考虑的问题。