编辑导语：大数据近些年来是一个十分火热的话题，关于大数据的文章也是数不胜数。本文作者通过梳理自己看过的大数据相关的资料和书籍，为我们介绍了从“小数据”演化为“大数据”的过程是怎样的？并且分享了一些数据技术以及工具。

对于大数据，叮当一直都很感兴趣，最近正好在看数据相关的书和资料，就把这些东西梳理了一下。本文将用4张逻辑图为主线，简单介绍一个产品从“小数据”演化为“大数据”的过程，及可能用到的工具。

本文核心逻辑：

一、一个简陋版互联技术架构

假设我们要搭建一个小网站，在不使用成熟SaaS产品的前提下，我们的产品里面最少要有以下两个部分：

1. 客户端

可以是APP，小程序，甚至是一个Web网站，作为入口给我们的用户访问。

2. 服务端

服务端包括应用服务器和数据库，应用服务器用来部署应用端程序，处理前端请求，并进行服务响应；数据库用来存储数据，服务器通过专门与数据库交互的程序对数据库进行读写操作（如：SQL）。

1. 我们是如何与技术系统交互的？

假设一个场景：张三打开了一个小网站，打开后出现了登录界面，张三输入自己的账号和密码之后点击“登录”，这时客户端会发送给服务端一个请求，查询一下数据库里有没有张三的账号信息。

如果数据库有的话张三就能登录成功，可以使用小网站了；如果数据库没有张三的账号信息，可能就会引导张三先进行注册，注册成功后数据库中的用户表中就会新增一条张三的信息，张三就能愉快的使用小网站了。

我们通过客户端入口与这个系统交互，我们通过操作客户端界面，对服务端进行请求拉取服务器&数据库中的信息，给予我们反馈。

2. 服务器与数据库有什么区别？

一般我们常称为“服务器”的全称叫“应用服务器”，数据库全称叫“数据库服务器”，它们都是服务器，只是由于应用环境的不同，需要的性能不同做了区分。

数据库服务器的处理器性能要求比较高，因为其要进行频繁的操作，内存要求大，加快数据存取速度，应用服务器相对而言要求低一些。

3. 常用数据库有哪些？

常用数据库主要有“关系型数据库”和“非关系型数据库”：

1）关系型数据库

折射现实中的实体关系，将现实中的实体关系拆分维度，通过关系模型表达出来（表及表与表之间的关系），常用的有MySQL(开源数据库）、SQL Server（微软家的）、Oracle（甲骨文家的，有完善的数据管理功能可以实现数据仓库操作）。

2）非关系型数据库

一种相对松散且可以不按严格结构规范进行存储的数据库，一边叫NoSQL（常用的有mongoDB、 CouchDB，在MongoDB中使用键值对的方式表示和存储数据，键值类似关系型数据库表中的字段名对应的值，在MngoDB中，使用JSON格式的数据进行数据表示和存储）。

二、随着用户增长技术架构的升级

小网站的用户逐渐越来越多，小网站变成了大网站，单个服务器的负载很快就到了极限，这时就需要增加多台服务器，组成服务器组，同时引入负载均衡服务器，对流量进行动态分配。

由于数据是互联网产品的核心资产，为了保证系统数据的安全性，还需要增加数据备份服务器，多台数据库服务器同时运行，这样哪怕一个数据库出问题了，也不会影响业务正常运转。

三、数据仓库的诞生

随着产品用户量越来越大，市场竞争也更加激烈，迫切需要更加准确的战略决策信息，数据库中的数据虽然对于产品的运营非常有用，但由于结构复杂，数据脏乱，难以理解，缺少历史，大规模查询等问题对商业决策和目标制定的作用甚微。

在更好的发挥数据价值，1990数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）提出了“数据仓库”的概念，构建一种对历史数据进行存储和分析的数据系统，支撑企业的商业分析与战略决策。

1. 数据仓库的实现原理是什么？

数据仓库的数据来源通常是历史业务数据（订单数据、商品数据、用户数据、操作日志、行为数据……），这些数据统一汇总存储至企业数据仓库，通过对仓库里的综合数据进行有目的的分析支撑业务决策。

2. 数据库与数据仓库有什么区别？

数据库是对实时数据进行存储和事务性处理的系统，而数据仓库则是为了分析而设计。

3. 数据仓库与大数据仓库有什么区别？

数据仓库与大数据仓库的区别：大数据=海量数据+处理技术+平台工具+场景应用，数据仓库是一个数据开发过程，其区别主要体现在：商业价值、处理对象、生产工具三个方面。

1）商业价值

都是业务驱动的，有明确的业务场景需求，通过海量数据分析为业务提供决策依据，“传统数仓”出现更早，场景单一保守（报表，BI）；而大数据技术更成熟成本更低，应用场景更多（用户画像、推荐、风控、搜索……）

2）处理对象

都是对数据进行获取、加工、管理、治理、应用处理，但大数据处理数据类型更多样化，传统数仓基本只擅长处理结构化和半结构化的数据。

3）生产工具

“传统数仓”一般采购国外知名厂商成熟方案，价格昂贵可拓展性差，“大数据”则有成套的开源技术。

建设方法：大数据技术沿用了“传统数仓的数据建设理论，但由于在处理技术上新增了非结构化数据，生产工具上新增了流式计算（比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多）。

四、大数据技术架构

1. 什么是大数据？

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模（一般以TB为起始单位）、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征——麦肯锡全球研究

根据“海量的数据规模”、“快速的数据流转”、“多样的数据类型”、“价值密度低”去看，符合这些特点的大都是平台型公司，有海量用户产生内容。

Facebook基础设施工程副总裁杰·帕里克(Jay Parikh)曾透露，Facebook每天处理的数据量多达500TB（1TB=1000GB）。

2. 什么是分布式计算？

看完上面，你可能会想，像Facebook每天500TB的数据量要用什么样的技术才能处理呢？

这就要引入“分布式计算”了，既然单个数据库的计算能力有限，那我们就把大量的数据分割成多个小块，由多台计算机分工完成，然后将结果汇总，这些执行分布式计算的计算机叫做集群。

如果还不理解的话我们举个栗子：假期要结束了张三还有有10份作业没写，他找了5个同学，每个同学写2份，最后汇总给张三。

大数据时代存储计算的经典模型，Apache基金会名下的Hadhoop系统，核心就是采用的分布式计算架构，也是Yahoo、IBM、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、华为、百度、腾讯等公司，都采用技术架构（下方逻辑图中黄框部分都是Hadoop生态的成员）。

3. 大数据架构与模块主要有哪些？

大数据架构主要可以分为：数据采集，数据存储，计算查询，数据服务，数据应用5个环节。

1）数据采集

通过采集工具把结构化数据进行采集、分发、校验、清洗转换；非结构化数据通过爬取，分词，信息抽取，文本分类，存入数据仓库中。

2）数据存储

一般分3层，最底层的式ODS（操作数据）层，直接存放业务系统抽取过来的数据，将不同业务系统中的数据汇聚在一起；中间是DW（数据仓库）层，存放按照主题建立的各种数据模型；最上层是DM（数据集市）层，基于DW层上的基础数据整合汇总成分析某一个主题域的报表数据。

3）计算查询

根据具体的需求选择对应的解决方案：离线、非实时、静态数据的可以用批处理方案；非离线、实时、动态数据、低延迟的场景可用流处理方案。

4）数据服务

通过API把数仓中海量的数据高效便捷的开放出去支撑业务，发挥数据价值。

5）数据应用

基于数据仓库中结构清晰的数据高效的构建BI系统支撑业务决策；根据海量的数据构建以标签树为核心的用户画像系统，为个性化推荐、搜索等业务模块提供支撑。

4. 大数据采集模块

一般应用于公司日志平台，将数据缓存在某个地方，供后续的计算流程进行使用 针对不同数据源（APP，服务器，日志，业务表，各种API接口，数据文件……）有各自的采集方式。

目前市面上针对日志采集的有 Flume、Logstash、Kafka……

1）Flume

是一款 Cloudera 开发的实时采集日志引擎，主打高并发、高速度、分布式海量日志采集，支持在日志系统中定制各类数据发送，支持对数据简单处理并写给各种数据接受方，主要特点：

• 侧重数据传输，有内部机制确保不会丢数据，用于重要日志场景；
• 由java开发，没有丰富的插件，主要靠二次开发；
• 配置繁琐，对外暴露监控端口有数据。最初定位是把数据传入HDFS中，跟侧重于数据传输和安全，需要更多二次开发配置。

2）Logstash

是 Elastic旗下的一个开源数据收集引擎，可动态的统一不同的数据源的数据至目的地，搭配 ElasticSearch 进行分析，Kibana 进行页面展示，主要特点：

• 内部没有一个persist queue（存留队列），异常情况可能会丢失部分数据；
• 由ruby编写，需要ruby环境，插件很多；
• 配置简单，偏重数据前期处理，分析方便 侧重对日志数据进行预处理为后续解析做铺垫，搭配ELK技术栈使用简单。

3）Kafka

最初是由领英开发，2012 年开源由Apache Incubato孵化出站。以为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台，适合作为企业级基础设施来处理流式数据 （本质是：按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列）。

4）Sqoop

与上面的日志采集工具不同，Sqoop的主要功能是为 Hadoop 提供了方便的 RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向 HBase 中迁移变的非常方便。

5. 大数据存储&资源管理模块

在数据量小的时候一般用单机数据库（如：MySQL) 但当数据量大到一定程度就必须采用分布式系统了，Apache基金会名下的Hadhoop系统是大数据时代存储计算的经典模型。

1）HDFS

是 Hadoop里的分布式文件系统，为HBase 和 Hive提供了高可靠性的底层存储支持。

2）HBase

是Hadoop数据库，作为基于非关系型数据库运行在HDFS上，具备HDFS缺乏的随机读写能力，比较适合实时分析。

3）Yarn

是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

6. 大数据计算查询模块

这里首先要介绍一下批处理和流处理的区别：

• 批计算：离线场景、静态数据、非实时、高延迟（场景：数据分析，离线报表……）
• 流计算：实时场景，动态数据，实时，低延迟（场景：实时推荐，业务监控……）

大数据常用的计算查询引擎主要有：Hive、Spark、Presto、Presto、Kylin、Druid……

1）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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，其优点是学习成本低。

2）Spark

Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的专门用于大数据量下的迭代式计算，是为了跟 Hadoop 配合：

• 批处理模式下的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark 与 MapReduce 不同，它将数据处理工作全部在内存中进行，提高计算性能；
• 流处理模式下，Spark 主要通过 Spark Streaming 实现了一种叫做微批（Micro-batch）的概念可以将数据流视作一系列非常小的“批”，借此即可通过批处理引擎的原生语义进行处理；
• Spark适合多样化工作负载处理任务的场景，在批处理方面适合众数吞吐率而非延迟的工作负载，SparkSQL兼容可以把Hive作为数据源spark作为计算引擎。

3）Presto

由 Facebook 开源，是一个分布式数据查询框架，原生集成了 Hive、Hbase 和关系型数据库。但背后的执行模式跟Spark类似，所有的处理都在内存中完成，大部分场景下要比 Hive 快一个数量级。

4）Kylin

Cube 预计算技术是其核心，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。劣势在于每次增减维度必须对 Cube 进行历史数据重算追溯，非常消耗时间。

5）Druid

由 MetaMarket 开源，是一个分布式、面向列式存储的准实时分析数据存储系统，延迟性最细颗粒度可到 5 分钟。它能够在高并发环境下，保证海量数据查询分析性能，同时又提供海量实时数据的查询、分析与可视化功能。

7.  数据可视化模块

1）可视化框架

开源可视化框架：业界比较有名的式Superset和Metabase

Superset的方案更加完善，支持聚合不同数据源形成对应的指标，再通过丰富的图表类型进行可视化，在时间序列分析上比较出色，与Druid深度集成，可快速解析大规模数据集；但不支持分组管理和图表下钻及联动功能，权限管理不友好。

Metabase比较重视非技术人员的使用体验，界面更加美观，权限管理上做的比较完善，无需账号也可以对外共享图表和数据内容；但在时间序列分析上 不支持不同日期对比，还需要自动逸SQL实现，每次查询只能针对一个数据库，操作比较繁琐。

2）可视化软件

商用软件主流的主要有：PowerBI 、Tableau、FineBI

Tableau：操作简单，可视化，基本所有的功能都可以拖拽实现，但价格贵，且数据清洗功能一般，需要有较好的数据仓库支持 ；

FineBI：操作简单，与Tableau类似，但数据清洗能力比Tableau要好，付费方式采用按功能模块收费，永久买断；

PowerBI：可以做复杂报表，筛选、计算逻辑清晰，可自定义，但很多功能要用DAX编程序，托拉拽能实现的功能很有限，不易入门。