1.2.2　大数据数据架构

起初数据仓库主要还是构建在关系型数据库之上例如Oracle、Mysql等数据库，但是随着企业数据量的增长关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，因此越来越多的企业开始选择基于Hadoop构建企业级大数据平台同时众多Sql-On-Hadoop技术方案的提出，也让企业在Hadoop上构建不同类型的数据应用变得简單而高效例如通过使用Apache Hive进行数据ETL处理，通过使用Apache Impala进行实时交互性查询等

大数据技术的兴起，让企业能够更加灵活高效地使用自己的业務数据从数据中提取出更多重要的价值，并将数据分析和挖掘出来的结果应用在企业的决策、营销、管理等应用领域但不可避免的是，随着越来越多新技术的引入与使用企业内部一套大数据管理平台可能会借助众多开源技术组件实现。例如在构建企业数据仓库的过程Φ数据往往都是周期性的从业务系统中同步到大数据平台，完成一系列ETL转换动作之后最终形成数据集市等应用。但是对于一些时间要求比较高的应用例如实时报表统计，则必须有非常低的延时展示统计结果为此业界提出一套Lambda架构方案来处理不同类型的数据。例图1-3所礻大数据平台中包含批量计算的Batch Layer和实时计算的Speed Layer，通过在一套平台中将批计算和流计算整合在一起例如使用Hadoop MapReduce进行批量数据的处理，使用Apache Storm進行实时数据的处理这种架构在一定程度上解决了不同计算类型的问题，但是带来的问题是框架太多会导致平台复杂度过高、运维成本高等在一套资源管理平台中管理不同类型的计算框架使用也是非常困难的事情。总而言之Lambda架构是构建大数据应用程序的一种很有效的解决方案，但是还不是最完美的方案

后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理從而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。但因为Spark本身是基于批处理模式的原因并不能完美且高效地处理原生的数据流，因此对流式计算支持的相对较弱可以说Spark的出现本质上是在一定程度上对Hadoop架构进行了一定的升级和优化。

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大数据能力的核心是对数据的掌控和应用

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　　第二：大数据的数据量应足够大，一般是P级数据的时间跨度应足够长，以真正实现从微观数据到宏观规律的跃迁

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