大数据产品架构师培训：大数据产品架构技术解析

在大数据行业领域，随着大数据在不断地深入，岗位也越来越细分，在数据处理的各个环节上，都有专门负责的岗位，主攻某个环节当中的主流技术，解决大数据系统平台开发当中的具体问题。今天的大数据产品架构师培训分享，我们主要来简单了解一下大数据产品架构技术。

大数据产品架构，从本质上来说，是需要对大数据技术框架做到足够的了解的，这样才能在工作当中根据企业的实际数据业务需求，给出合理的大数据解决方案。


这里我们主要汇总一下主流的大数据技术框架——

一、Hadoop生态

1、分布式储存基石：HDFS

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，以流式数据访问模式来存储超大文件，对Hadoop集群大批量数据存取提供稳定的支持。

2、分布式计算基础：MapReduce

MapReduce既是Hadoop的计算框架，也是一种编程模型，主要应用于海量数据的并行计算。

3、Hadoop集群资源管家：YARN

YARN在Hadoop集群中充当资源管理和任务调度的框架，负责为上层应用提供统一的资源管理和调度。

二、离线数据处理

1、离线日志收集利器：Flume

Apache Flume是一个分布式，可靠且可用的系统，可以有效地从许多不同的源收集，聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储。

2、离线批处理必备工具：Hive

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）。

3、速度更快的Hive：Impala

Impala是Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍。

4、更快更强更好用的MR：Spark

Spark在行业当中被视为Hadoop当中足以取代MapReduce的计算框架，Spark能够运行在现有Hadoop集群之上，但需要依赖于YARN对于资源的调度能力。

三、实时数据处理

1、流数据集成神器：kafka

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），支持多分区、多副本，基于Zookeeper的分布式消息流平台。

2、实时计算引擎：spark streaming

Spark Streaming是Spark中最常用的组件之一，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。

3、海量数据高速存取数据库：HBase

Hbase是一个高可靠性，高性能，面向列，非关系型的数据库（类似redis），可伸缩的分布式存储系统，可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群。

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