学习建议：大数据组件那么多，可以重点学习这几个

数据仓库系列文章

经常有同学问我，基于Hadoop生态圈的大数据组件有很多，怎么学的过来呢，毕竟精力有限，我们需要有侧重点，我觉得下面这几个组件至关重要，是基础组件，大部分人都需要会的，其它组件可以用的时候再去查查资料学习。

hadoop
Hbase
Hive
Spark
Flink
Kafka

Hadoop

是大数据的基础组件，很多组件都需要依赖它的分布式存储、计算；主要包括Hdfs、MR、Yarn三部分，这个需要找一些好的资料（我的主页有资料领取方法），好好学学各自的用法，熟练之后，需要了解其背后的原理。

基本的，你得知道hadoop安装方法，cdh/hdp等等，启动后几个后台进程各自的作用，namenode高可用，以及高可用基于zk，namenode对元数据fs_image的保存，还有datanode，jobhistoryserver等。

Hdfs：你需要知道文件的基本操作，命令跟Linux命令差不多，用的时候自然就有机会敲了，上传、下载，回收站，多副本容错（hadoop3的纠删码容错，不使用多副本了，可以节约空间），文件分布式存储的切分，文件存储格式，压缩等待；
MR：主要是要掌握map -> shuffle -> reduce这一套经典编程模型的原理，MR的基本编写方法，以及map切块，reduce输出，mapjoin优化，内存调优等等；
Yarn：作为一个资源调度工具，yarn的资源分配（以container为单位，container指的是包含一点cpu和内存），一些常用参数的配置（比如每个应用最多使用资源，每个container资源，虚拟内存率等等），为了任务之间不互相影响，引入资源调度池，将资源隔离开，任务的调度方式（FIFO，fair，capacity）等 YARN调度器(Scheduler)详解；

Hbase

这是一个基于Hdfs的列式存储的分布式数据库，在企业中使用普遍，需要重点学习其用法、原理和优化；Hbase集群挂掉的一次惊险经历

需要掌握的基本知识，hbase的基本原理，逻辑上的行与列，列式存储，底层数据hfile基于hdfs，并发高，横向扩展。hbase的HMaster和HRegionServer的作用，zk的作用，客户端读写数据的流程，memstore和bucketcache等缓存，region的分裂，建表预分区，rowkey的设计，数据容错HLog等。

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或者Spark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。

hive建表，分区表，外部表；
udf开发和使用，Hiveserver2访问Hive；
关联hbase，使用Spark作为执行引擎等；
join优化；
数据倾斜；
常用窗口函数；
基于Hive搭建数据仓库；

hive

Spark

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark使用Scala开发，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，可以进行微批实时处理；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark架构，DAG调度器，standalone/yarn/Kubernetes 提供资源运行，内存管理；
Spark Core，主要包括SparkContext，RDD、action和transform算子；
SparkStreaming，checkpoint和手动维护offset，消费kafka数据源；
SQL，DataFrame与RDD的转化；
Structured Streaming，有点鸡肋，通常用Flink基于event实时处理；
ML（机器学习），包含了大部分常用的算法，分类、回归、聚类等等；
Graphx，图计算，有些行业需要用，比如社会关系挖掘、诈骗交易等；
SparkR，数据科学工作者使用R进行大规模分布式计算，R很耗内存一直是个诟病；
PySpark，Spark又是很包容的，提供了Python编程的Api；

图9-7-Spark运行基本流程图

Flink

这是个实时数据处理的组件，企业普遍使用，Flink状态管理与状态一致性（长文）。Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

主要包括，

Flink的架构，提交应用在Yarn上面；
DataSet / DataStream / Table Api ；
Flink流式计算，flink对接kafka数据源；
容错，CheckPoint / Savepoint，两阶段提交等；
Source / Sink操作（hbase、mysql、redis）；
WaterMark机制；
窗口函数Window；
不同数据流join操作；
侧输出（乱序、分流）；
Flink异步IO；

Kafka：Apache Kafka® 是一个分布式流处理平台。*可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。可以在流式记录产生时就进行处理。

生产者、消费者，消费者组、broker，leader，flower选举等；
topic，partition，多副本，数据同步，高水位等；
抗峰流，数据生命周期；
数据写入的acks保证，数据的消费语义，数据的全局和局部有序；
kafka性能为什么这么快，顺序写、零拷贝、分区并发、传输压缩、时间轮等，面试常问；
新版本kafka摒弃了zk；

数据仓库

数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策，数据仓库在数据平台中的建设有两个环节：一个是数据仓库的构建，另外一个就是数据仓库的应用。数仓架构发展史

经典的三范式，维表和事实表；
星型模型，雪花模型，星座模型；
范式建模和维度建模；
数仓分层，ods/dwd/dws/dim， ads层，dm层；
数据湖，与数据仓库相比更加灵活和节约成本；

impala

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

clickhouse

ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。

kylin

Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。

Apache Kylin™ 令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。

定义数据集上的一个星形或雪花形模型
在定义的数据表上构建cube
使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果

kylin

**docker / Kubernetes **

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。

kudu

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。

kudu

cdh/hdp

Apache Hadoop的开源协议决定了任何人可以对其进行修改，并作为开源或者商业版发布/销售。故而目前Hadoop发行版非常的多，有华为发行版（收费）、Intel发行版（收费）、Cloudera发行版CDH（免费）、Hortonworks版本HDP(免费),这些发行版都是基于Apache Hadoop衍生出来的。

当然了，还有很多其它的组件，比如sqoop，oozie等等，都有自己的应用场景。