隨著業(yè)務數(shù)據(jù)量的增多，需要進行訓練和清洗的數(shù)據(jù)會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監(jiān)控。
Oozie是用于Hadoop平臺的一種流調度引擎，提供了RESTful API接口來接受用戶的提交請求(提交流作業(yè))，當提交了workflow后，由流引擎負責workflow的執(zhí)行以及狀態(tài)的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(yè)(MR作業(yè))，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以異步方式將作業(yè)(MR作業(yè))提交給Hadoop。這也是為什么當調用Oozie的RESTful接口提交作業(yè)之后能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業(yè)執(zhí)行完成(因為有些大作業(yè)可能會執(zhí)行很久(幾個小時甚至幾天))。Oozie在后臺以異步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執(zhí)行。
Azkaban也是一種流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數(shù)的狀態(tài)信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，括project的管理、認證、調度以及對流執(zhí)行過程中的監(jiān)控等;Azkaban Executor Server用來調度流和任務，記錄流或者任務的日志。
流計算任務的處理平臺Sloth，是網易首個自研流計算平臺，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平臺，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節(jié)省技術方面(開發(fā)、運維)的投入，幫助用戶專注于解決產品本身的流計算需求。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數(shù)據(jù)存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫。HBase是一種Key/Value系統(tǒng)，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器，來增加計算和存儲能力。
Phoenix，相當于一個Java中間件，幫助開發(fā)工程師能夠像使用JDBC訪問關系型數(shù)據(jù)庫一樣訪問NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase。
Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統(tǒng)一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節(jié)點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。
Mesos是一款開源的集群管理軟件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm和Kafka等應用架構。
Redis是一種速度非常快的非關系數(shù)據(jù)庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數(shù)據(jù)持久化到硬盤中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。
Atlas是一個位于應用程序與MySQL之間的中間件。在后端DB看來，Atlas相當于連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當于一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現(xiàn)了MySQL的客戶端和服務端協(xié)議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節(jié)，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動后會創(chuàng)建多個線程，其中一個為主線程，其余為線程。主線程負責監(jiān)聽所有的客戶端連接請求，線程只監(jiān)聽主線程的命令請求。
Kudu是圍繞Hadoop生態(tài)圈建立的存儲引擎，Kudu擁有和Hadoop生態(tài)圈共同的設計理念，它運行在普通的服務器上、可分布式規(guī)?；渴稹⒉⑶覞M足工業(yè)界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數(shù)據(jù)分析能力。Kudu不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數(shù)據(jù)分析的要求。Kudu的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數(shù)據(jù)分析，用于數(shù)據(jù)可能會存在變化的時序數(shù)據(jù)應用等。
在數(shù)據(jù)存儲過程中，涉及到的數(shù)據(jù)表都是成千上百列，含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數(shù)據(jù)進行壓縮。Parquet可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁盤上的存儲。
Hive是為大數(shù)據(jù)批量處理而生的，Hive的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫(MySql、Oracle)在大數(shù)據(jù)處理上的瓶頸。Hive將執(zhí)行計劃分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapReduce，則會有更多的寫中間結果。由于MapReduce執(zhí)行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執(zhí)行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創(chuàng)建表，導入數(shù)據(jù)，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。
Impala是對Hive的一個補充，可以實現(xiàn)高效的SQL查詢。使用Impala來實現(xiàn)SQL on Hadoop，用來進行大數(shù)據(jù)實時查詢分析。通過熟悉的傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的SQL風格來操作大數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過使用與商用并行關系數(shù)據(jù)庫中類似的分布式查詢引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成)，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統(tǒng)計函數(shù)查詢數(shù)據(jù)，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執(zhí)行計劃樹，而不是一連串的MapReduce任務，相比Hive沒了MapReduce啟動時間。
Hive適合于長時間的批處理查詢分析，而Impala適合于實時交互式SQL查詢，Impala給數(shù)據(jù)人員提供了快速實驗，驗證想法的大數(shù)據(jù)分析工具，可以先使用Hive進行數(shù)據(jù)轉換處理，之后使用Impala在Hive處理好后的數(shù)據(jù)集上進行快速的數(shù)據(jù)分析?？偟膩碚f：Impala把執(zhí)行計劃表現(xiàn)為一棵完整的執(zhí)行計劃樹，可以更自然地分發(fā)執(zhí)行計劃到各個Impalad執(zhí)行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->reduce模式，以此Impala有更好的并發(fā)性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。
Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark啟用了內存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代負載。Spark是在Scala語言中實現(xiàn)的，它將Scala用作其應用程序框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。
Nutch是一個開源Java實現(xiàn)的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，括全文搜索和Web爬蟲。
Solr用Java編寫、運行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個獨立的企業(yè)級搜索應用的全文搜索服務器。它對外提供類似于Web-service的API接口，用戶可以通過http請求，向搜索引擎服務器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，并得到XML格式的返回結果。
Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服務器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數(shù)據(jù)。設計用于云計算中，能夠達到實時搜索，穩(wěn)定，可靠，快速，安裝使用方便。
還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創(chuàng)建一些可伸縮的機器學習算法，供開發(fā)人員在Apache的許可下免費使用;深度學習框架Caffe以及使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值計算的開源軟件庫TensorFlow等，常用的機器學習算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網絡、協(xié)同過濾等。
Flume NG作為實時日志收集系統(tǒng)，支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)，同時，對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent含Source，Channel和Sink，source用來消費(收集)數(shù)據(jù)源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數(shù)據(jù)，讀取成功之后會刪除channel中的信息。
NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數(shù)據(jù)運河系統(tǒng)，是網易針對結構化數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)實時遷移、同步和訂閱的平臺化解決方案。它整合了網易過去在數(shù)據(jù)傳輸領域的各種工具和經驗，將單機數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、OLAP系統(tǒng)以及下游應用通過數(shù)據(jù)鏈路串在一起。除了保障高效的數(shù)據(jù)傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平臺化的設計哲學。
Logstash是開源的服務器端數(shù)據(jù)處理管道，能夠同時從多個來源采集數(shù)據(jù)、轉換數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到您最喜歡的“存儲庫”中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數(shù)據(jù)來源捕捉事件，能夠以連續(xù)的流式傳輸方式，輕松地從您的日志、指標、Web應用、數(shù)據(jù)存儲以及各種AWS服務采集數(shù)據(jù)。
Sqoop，用來將關系型數(shù)據(jù)庫和Hadoop中的數(shù)據(jù)進行相互轉移的工具，可以將一個關系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中的數(shù)據(jù)導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數(shù)據(jù)導入到關系型數(shù)據(jù)庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop啟用了一個MapReduce作業(yè)(極其容錯的分布式并行計算)來執(zhí)行任務。Sqoop的另一大優(yōu)勢是其傳輸大量結構化或半結構化數(shù)據(jù)的過程是完全自動化的。
流式計算是行業(yè)研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數(shù)據(jù)源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在于社交網站、新聞等的數(shù)據(jù)信息流進行快速的處理并反饋，目前大數(shù)據(jù)流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。
Strom集群結構是有一個主節(jié)點(nimbus)和多個節(jié)點(supervisor)組成的主從結構，主節(jié)點通過配置靜態(tài)指定或者在運行時動態(tài)選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態(tài)變更通知和監(jiān)控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協(xié)調和監(jiān)控集群上運行的topology(括topology的發(fā)布、任務指派、事件處理時重新指派任務等)。supervisor進程等待nimbus分配任務后生成并監(jiān)控worker(jvm進程)執(zhí)行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出(或被kill掉)，supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。
當使用上游模塊的數(shù)據(jù)進行計算、統(tǒng)計、分析時，就可以使用消息系統(tǒng)，尤其是分布式消息系統(tǒng)。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數(shù)據(jù)實時備份到另一個數(shù)據(jù)中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納;Kafka發(fā)布消息的程序稱為producer，也叫生產者，預訂topics并消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者;當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中producer通過網絡將消息發(fā)送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發(fā)生變化時進行rebalance。Producer使用push模式將消息發(fā)布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱并消費消息。大數(shù)據(jù)技術學習交流kou裙，數(shù)字515數(shù)字269數(shù)字485，Kafka可以和Flume一起，如果需要將流式數(shù)據(jù)從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數(shù)據(jù)到Hadoop。
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協(xié)調服務，提供數(shù)據(jù)同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那么對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的了數(shù)據(jù)的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監(jiān)控集群中機器的變化，實現(xiàn)了類似于心跳機制的功能。
