【大数据开发】数据开发必要知识及框架流程图-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【大数据开发】数据开发必要知识及框架流程图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

废话不多说先上图

大数据开发流程图,hadoop,hive,flink,hdfs,大数据,Powered by 金山文档

大数据开发常见框架

数据传输组件：

①Kafka是用Scala编写的分布式消息处理平台。

②Logstash是用JRuby编写的一种分布式日志收集框架。

③Flume是用Java编写的分布式实时日志收集框架。

数据存储组件：

HDFS (Hadoop Distributed File System)用Java编写，是谷歌的GFS（Google File S ystem）的一种开源实现。

Redis是用ANSIC编写的一种基于内存的Key-Value键值对数据库。

HBase是用Java 编写的分布式列式数据库。

Hive是用Java编写的，他是建立在Hadoop之上的分布式数据仓库。

Elasticsearch是以Apache Lucene为核心打造的分布式全文搜索引擎。

数据计算组件：

Hadoop是主要核心MapReduce和HDFS，Yarn，common可利用分布式架构来存储海量数据，以及实现分布式的计算。（加黑最重要）

Storm是用Clojure语言编写的分布式实时流处理系统。

Spark是用Scala语言编写的分布式数据处理平台。

大数据处理流程图

是不是把框架看的很明白；

详解

1.数据保存到数据库中，分为关系型数据库（常用mysql）以及非关系型数据库（Hbase分布式列式数据库），redis键值对数据库，以及clickhouse列式数据库。

2.数据采集工具：实时产生的日志或者文件视频等数据、以及已经存储到数据库里的数据需要查询出来进行计算，涉及到的一些工具，例如sqoop能够将关系型数据库的数据和HDFS分布式文件存储系统进行转换。DataX不仅可以对关系型数据库，也可以对非关系型数据库的数据进行离线同步以及采集功能。

Flume一般针对日志文件进行收集，消息队列可以缓存队列进行缓冲数据。

CDC工具：例如Flink CDC可以将数据库中数据增删改查的变更捕获到，然后写入到消息队列例如kafka中，然后Flink计算框架进行处理计算。

3.数据存储：HDFS，因为一般数据库存储是存到安装数据库的机器上，只能向上扩展，但是hdfs采用分布式存储，其中hbase数据库就是基于hdfs文件存储的列式数据库。

4.数据仓库：HIVE，对不同数据源的所有数据进行处理，挖掘和分析工作。其中数据查询引擎效率不高，所以可以采用presto分布式sql交互式查询引擎。

5.元数据管理和数据治理工具Atlas：hive中的元数据因为有很多库，表，字段，

如何才能更好地管理，将这些元数据做成一个字典形式方便查看，就叫数据字典。

资源管理：yarn可以通过按需进行独立分配资源，

6.数据计算：根据不同的计算模型，处理不同的数据类型（批量和流式数据）进行分为不同的计算框架。

重点：storm、flink

7.部署中CDH：如果hadoop自己部署，会产生版本管理混乱、部署过程繁琐、升级过程复杂的问题，

为什么需要CDH？

假如公司要求给500台机器，进行安装hadoop集群。只给你一天时间，完成以上工作。

或者如果对于以上集群进行hadoop版本升级，你会选择什么升级方案，最少要花费多长时间？

你在过程中会大大考虑新版本的Hadoop，与Hive、Hbase、Flume、Kafka、Spark等等兼容？

CDH通过基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。

最重要的放在最后（针对初学者）

Hadoop（目前是最重要的）

HDFS（Hadoop Distributed File System ），意为：Hadoop分布式文件系统。

源自谷歌的论文：《TheGoogle File System》，由Doug Cutting 设计实现的。

是Apache Hadoop核心组件之一，作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。

HDFS主要是解决大数据如何存储问题的。分布式意味着是HDFS是横跨在多台计算机上的存储系统。

HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，它是高度容错的，适应于具有大数据集的应用程序，它非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)。

HDFS使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。

Flink架构

Flink 是一个分布式的并行流处理系统。简单来说，它会由多个进程构成，这些进程一般会分布运行在不同的机器上。

Flink 可以配置为独立（Standalone）集群运行，也可以方便地跟一些集群资源管理工具集成使用，比如 YARN、 Kubernetes 和 Mesos。 Flink 也不会自己去提供持久化的分布式存储，而是直接利用了已有的分布式文件系统（比如 HDFS）或者对象存储。而对于高可用的配置， Flink 是依靠 ZooKeeper 来完成的。

我们所要重点了解的，就是在 Flink 中有哪些组件，是怎样具体实现一个分布式流处理系统的。

最重要的两大组件：作业管理器（JobManger）和任务管理器（TaskManager）。（大厂都在用）

其他自己可以查阅资料