我眼中的大数据

作为当代互联网的热词之一，每当我们提到大数据，我们到底是在说什么呢？

对于公司老板而言：大数据意味着在拿项目时，PPT上高大上的代名词、稳定投资人的财富标签；

对于程序员而言：大数据意味着用一种全新的、分布式的、便捷高效的数据处理手段；

对于吃瓜群众而言：大数据是洪水猛兽，是无处不在的，窃取他们隐私的黑科技。

本文将以一个程序员视角，来谈谈我对大数据的理解。

自从2010年，苹果的iPhone4问世，标志着移动互联网的时代正式拉开序幕，进入移动互联网时代后，各种软件、APP每时每刻都在源源不断地产生数据。

以前，RDBMS（关系型数据库）能解决所有问题，普通中小公司用MySQL、PostgreSQL，而国企，不差钱的大公司则用Oracle、Teradata、DB2、SQLserver。但是很快，这些爆发式激增的数据很快就超过了传统方式的处理能力上限，急需一种新的、容易扩展、成本低廉的、能迎合巨量数据并行处理的新技术。

这里的处理，是对数据计算和存储的统称。

彼时，随着Google发表的3篇论文被公开，大数据技术第一次以开源的方式出现在大众视野，首次映入大家眼帘的即大名鼎鼎的Hadoop。

Google在2003年到2006年间发表的3篇论文分别为：《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》、《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》和《The Google File System》。介绍了Google如何对大规模数据进行存储和分析，这三篇论文开启了工业界的大数据革命，被称为Google的三驾马车，也是后来Hadoop的开山鼻祖。

Hadoop不是某个单一技术的软件，它是一个大数据处理系统和生态的总称，Hadoop最初出现在大众视野中时，指的是：HDFS文件系统+MapReduce计算引擎+HBASE数据库。

Hadoop是一个能够满足数据读取、数据计算、结果存储的完整生态组合。有了它，就可以实现一个最小规模的大数据解决方案。

那么Hadoop为什么可以成为大数据技术的事实标准呢？

核心原因为：解耦+分治+低成本。

Hadoop如何做到解耦？

我们知道，传统的RDBMS之所以可以做任何数据处理的事情，原因在于它集数据计算、数据存储于一体。使用者只需要将原始数据保存到一张数据源表中，后续再根据自己的业务需求写SQL将结果再次保存到另一张表中就可以了，这是传统数据库最常见的数据处理模型。

所有这些数据处理动作全部在数据库内部完成，虽然架构简单，但是一旦其中的任何一个环节出现问题，就可能导致整个系统的崩溃...

传统数据库的数据处理流程

而大数据技术则不是，同样一个数据处理动作，它将其拆解为数据源读取、数据计算和最后结果存储3个独立的部分，且这3个独立的部分分别由3个独立运行的软件来完成。比如Hadoop系统中，从HDFS读取原始数据，再用MapReduce计算引擎进行计算，最后用HBASE来存储计算后的结果。

Hadoop系统数据处理流程

Hadoop如何做到分治？

【分治】是大数据技术的核心思想，是大数据技术的灵魂，当下所有的大数据技术，无论是存储系统还是计算系统，无一例外都遵从了【分治】这个原则。

简单点理解就是：一个人搞不定的事情，那就多找几个人一起来同时帮你搞定。

将一份大数据集拆分成多个小数据集并行处理

大数据嘛，就是一份量很大的数据，一台机器因为能力有限（受限于单台机器的硬件），无法一次性处理所有的数据量。

怎么办？那就多台机器一起并行帮你处理呗。

拿Hadoop来说，数据从HDFS读取是分治的——同时存储在多台机器上；

通过MapReduce计算引擎来计算是分治的——多台机器一起计算，每台机器计算一小部分；

最后将结果保存到HBASE也是分治的——结果会分布存储到多台机器中；

Hadoop如何做到低成本？

软件的低成本：首先Hadoop是开源的，不要钱的，所有的源代码向任何使用者公开，你随时可以查看，学习，甚至如果你愿意，还可以向其贡献自己的源代码大数据标准，以丰富这个软件的功能。要知道，这个跟那些传统商业软件Oracle、Teradata、DB2动辄每年上百万的软件费用比，简直不要太香。

硬件的低成本：传统的数据库厂商一般在出售自己数据库产品时，都会绑定自己的硬件，比如以前的Oracle、Teradata、DB2数据库很多只能运行在特定的服务器上，如小型机、大型机等。这些服务器的价格也是动辄百万起步，让很多互联网公司望而却步。而Hadoop恰恰摒弃了这些限制，只要服务器满足x86架构（最新版的Hadoop也适配ARM架构了），就可以部署安装，且适配几乎所有操作系统，对于成本控制严格的创业公司来说，这一点极其友好。

大数据技术无论在技术实现上还是在成本要求上都具有极大优势，因此很快就席卷了整个互联网技术领地。现在，你很难看到一个完全没有使用大数据技术的IT公司或者团队。

继Hadoop之后，更多优秀的大数据技术的软件陆续推出，为大家熟知的有：hive、spark、Flink、storm、zookeeper、kafka、solr、Elasticsearch、Impala... 等等。

而这些软件，随着使用者的人数和背后社区支持力度的不同，有些一时风光无两，而有的已经逐渐退出了历史舞台，也许这就是开源软件的宿命，而作为程序员的我们，也只能紧跟时代浪潮，时刻保持学习的心态，才能不被这股狂风巨浪拍死在沙滩上...

（编辑：温州站长网）

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