米博体育：合于大数据的完美解说

　　Variety 数据类型多，大数据包含多种数据维度 比如 日志、视频、图片

　　Value 价值密度低，商业价值高 比如监控视频，其中关键1-2秒可能具有极高的价值

　　ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换

　　目前数据主流框架是ETL，重抽取和加载，轻转换，搭建的数据平台属于轻量级

　　ELT架构，在提取完成之后，数据加载会立即开始，更省时，数据变换这个过程根据后续使用需求在 SQL 中进行，而不是在加载阶段

　　目前关系型数据库在DBMS中占据主流地位，常用的关系型数据库有Oracle、MySQL和SQL Server

　　SQL是与数据直接打交道的语言，是与前端、后端语言进行交互的“中台”语言

　　除了关系型数据库还有文档型数据库MongoDB、键值型数据库Redis、列存储数据库Cassandra等

　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

　　Hive 是读时模式，保存表数据时不会对数据进行校验，而在读数据时将校验不符合格式的数据设置为NULL

　　记录业务发生，比如购买行为，发生后，要记录是谁在什么时候做了什么事，数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作

　　OLAP需要将不同的数据源 = 数据集成 = 数据清洗 = 数据仓库，然后由数据仓库统一提供OLAP分析

　　Batch Layer（批处理层），对离线的历史数据进行预计算，能让下游进行快速查询。因为基于完整的数据集，准确性能得到保证。可以用Hadoop、Spark 和 Flink 等计算框架

　　Speed Layer（加速处理层），处理实时的增量数据，加速层的数据不如批处理层完整和准确，但重点在于低延迟。可以用 Spark streaming、Storm 和 Flink 等计框架算

　　Serving Layer（合并层），将历史数据计算与实时数据计算合并，输出到数据库，供下游分析

　　一个文件系统，外加一个离线处理框架MapReduce，由于提供的上层api不太友好，加上MapReduce 处理框架比较慢，基本上都用作文件系统

　　本身是一个执行引擎，不保存数据，所以需要外部的文件系统（通常会基于hadoop）提出了内存计算的概念，即尽可能把数据放到内存中，还提供了良好的上层使用接口，包括spl语句（spark sql）处理数据十分方便。相比 Hadoop MapReduce 获得了百倍的性能提升，基本上用它来做离线数据处理

　　分布式实时计算框架，具有超高的性能，支持Flink流式计算与Storm性能差不多，支持毫秒级计算

　　本文主要讲解了大数据的概念和基础知识，米博体育帮助读者对大数据有一个基本了解。实践部分可以看之前干货：《分布式机器学习原理及实战(Pyspark)》