说明

• 本博客每周五更新一次。

• 本文主介绍大数据是什么，现有软件架构和主流框架有哪些，具体应用是什么，还有个人的一些拙见。

• 所有内容理论为主，不牵涉太多专业知识，目标是简单易懂。

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什么是大数据？

• 我常问自己，可一直没有一个很好的答案，直到一次电视综艺节目中，一个企业老板问询大数据求职者时，他的回答让我豁然开朗。
• 大概意思：大数据重点是大，T、P级数据超过了普通单台计算机的存储和计算上限，大数据就是存储和计算海量数据的技术。
• 意思上看这话没毛病，贴合普通人的思维方式，看到的人很快就知道，大数据就是处理海量到无法想象数据的技术。
• 技术角度有点单薄，大数据技术几十个软件系统，不是简单一句话就能概括，当然日常只会使用其中一部分。

大数据平台搭建

• 绝大多数大数据平台基于Apache开源基金会发布的hadoop软件为基础搭建，当前市场上有两个版本，Apache 开源版和Apache 二次开发版，市场上流行平台搭建方式如下。

  • 原生apache版本，免费开源，资料丰富，相关功能组件需要版本适配和优化，没有统一平台化管理软件，技术难度高。
  • cdp
    • cloudera manager(CDH)和hortonworks(HDP)两家大数据平台公司2019年合并为一家公司，两家公司原有CDH和HDP产品是在apache软件基础上开发，有收费和免费版本，默认并适配常用组件，提供统一平台化管理软件，安装通过web页面操作，简单易用。合并后新产品收费。

  • MapR

    • 收费软件，与cdp类似，收费软件。

  • DataSphere Studio（简称DSS）

    • 国内微众银行开发并开源的大数据平台，自研很多中间件。

大数据应用

• 大数据技术普遍应用在传统数据计算和AI网络训练。
• 传统计算主要存在通信和大型互联网公司，计算分析实时和历史数据，实现用户分析和追踪，日常的广告推送和快递提醒，都是大数据的产物，简单的说，所有需要海量数据计算并汇聚结果的地方，都有大数据的参与。
• 近年AI技术蓬勃发展，离不开大数据这片土壤，深度器学习效果，依赖于神经网络结构设计和海量数据训练模型，理论上，神经网络结构完美时，数据量越大场景越多，网络能得到充分优化，计算效果越好。

总结

• 一次偶然机会进入大数据行业，凭着过去自学的零星知识，跌跌撞撞学习成长，几年后，终于有了一些自己的见解，以上内容仅做分享。

• 具体技术细节详见各组件专题博客。