本文共 1828 字，大约阅读时间需要 6 分钟。
随着大数据技术的快速发展，技术栈的选择和搭建成为了大数据平台建设的核心环节。本文将从采集层、存储层、计算层以及工具层等多个维度，详细介绍大数据平台的主要技术组件。
采集层是大数据平台的入口，也是数据流向数据仓库或处理系统的第一步。在Hadoop和关系型数据库之间转换数据的核心任务落在这一层。
Hadoop的核心设计：HDFS（Hadoop Distributed File System）为海量数据提供存储，MapReduce则为海量数据提供计算能力。两者的配合使得Hadoop成为大数据处理的基础平台。
Flume：作为一个分布式的高可用性数据收集、聚集和移动工具，Flume广泛应用于从其他系统（如Web服务器）收集日志数据，并将其写入Hadoop的HDFS中。
数据抽取与传输：数据抽取是ETL（Extract, Transform, Load）流程的关键步骤。从RDBMS或日志服务器等外部系统中抽取数据并存入数据仓库，常用的工具包括MySQL Binlog、Canal、Logstash等。其中，Logstash是一款开源的数据处理管道工具，支持从多个来源采集数据，转换后发送到目标存储系统。
消息队列：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ等消息队列工具用于处理高效的数据传输和实时计算场景。Kafka在大数据平台中的应用尤为广泛，常用于处理实时数据流。
存储层是大数据平台的核心组件，负责存储和管理海量数据。常用的存储系统包括HBase、Alluxio、TiDB、Ceph、Kudu等。
HBase：作为Hadoop的分布式数据库，HBase支持键值存储，适合处理高并发的实时数据查询需求。
Alluxio：Alluxio是一个以内存为中心的分布式存储系统，通过内存加速远程数据访问，适合需要快速响应的场景。
TiDB：由PingCap开源，TiDB是一个分布式的NewSQL关系型数据库，支持事务、分析和流式工作负载，是大数据存储的有力选择。
Ceph：作为一个开源的分布式存储系统，Ceph提供了块存储、分布式文件存储和对象存储三大功能，是集各种存储能力于一身的中间件。
Kudu：由Cloudera开源，Kudu是一个运行在Hadoop平台上的列式存储系统，擅长处理快速变化数据，提供高吞吐率和稳定性，适合大规模数据仓库。
计算层是数据处理的核心，负责对存储的数据进行分析和计算。常用的计算框架包括Hive、Kylin、Spark、Storm、Flink等。
Hive：作为Hadoop的数据仓库框架，Hive支持基于SQL的查询语言（HiveQL），适合对大规模数据进行统计和分析。其它同类产品包括Kylin、Drill、Flink等，提供更高效的数据处理能力。
Spark：Spark是一个分布式计算框架，支持对大数据集进行批量处理和流处理，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。
Storm：Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统，适用于流数据处理和分布式RPC场景。
Flink：Apache Flink是一款面向状态和数据流的分布式处理引擎，支持在内存中高效运行，适合处理复杂的时序数据和流式计算。
TensorFlow：作为一个开源的高性能数值计算库，TensorFlow广泛应用于机器学习和深度学习领域，支持分布式计算和多种硬件加速。
工具层和服务层为大数据平台提供必要的管理和可视化支持，包括数据分析、监控和管理等功能。
Jupyter Notebook：作为一个开源的交互式数据分析工具，Jupyter Notebook支持代码运行、数据可视化和文档编写，广泛应用于数据清洗、机器学习等领域。
Apache Kylin：作为一个分布式分析引擎，Kylin提供Hadoop/Spark上的SQL查询接口和多维分析能力，支持在亚秒内查询大规模数据。
Presto：由Facebook开源，Presto是一个高效的数据分析工具，支持快速查询大规模数据，兼顾HDFS和其他数据源的访问。
资源调度与管理：YARN、Mesos、Kubernetes等资源调度工具负责集群资源的管理和任务的分发，确保数据处理任务的高效运行。
转载地址：http://fphfk.baihongyu.com/