流式数据（大数据中的技术概念）

编辑导语：相信大家平时用大数据处理产品时，会被各种的专业技术名词绕晕，然后傻傻分不清。本篇文章中，作者将大数据中常用的一些技术名词作了汇总和分类。感兴趣的小伙伴不妨来看看，说不定会用到哦。

在大数据处理产品中经常会碰到一些技术名词，在这里汇总整理。

一、数据源类型

1. 宽表 VS 窄表

宽表：指字段比较多的数据库表。通常是指业务主体相关的指标、纬度、属性关联在一起的一张数据库表。

广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提供数据挖掘模型训练过程中迭代计算的消息问题。

虽然提高了数据查询效率，但存在大量冗余。

窄表：严格按照数据库设计三范式。减少了数据冗余，但修改一个数据可能需要修改多张表。

数据库设计三范式：

确保每列保持原子性；确保表中的每列都和主键相关；确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。
2. MySQL
MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。是目前最流行的关系型数据库管理系统之一。
3. Oracle
Oracle是一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小微机环境。
它是一种高效率的、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。
4. GBase
GBase 是南大通用数据技术有限公司推出的自主品牌的数据库产品，在国内数据库市场具有较高的品牌知名度。
5. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。
不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
6. FTP
FTP（File Transfer Protocol）是一套网络文件传输标准协议，访问远程资源，实现用户往返传输文件、目录管理以及访问电子邮件等等，即使双方计算机可能配有不同的操作系统和文件存储方式。
7. HDFS
HDFS是一个Hadoop分布式文件系统，HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。
而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
二、数据计算
1. MaxCompute
MaxCompute是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，可以经济并高效的分析处理海量数据。
2. Flink
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。
Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。
3. Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
4. 离线计算 VS 实时计算
离线计算：通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。
离线计算适用于实时性要求不高的场景，比如离线报表、数据分析等。常见计算框架：MapReduce，Spark SQL
实时计算：通常也称为“实时流计算”、“流式计算”，表示那些实时或者低延时的流数据处理过程。
实时计算通常应用在实时性要求高的场景，比如实时ETL、实时监控等。常见计算框架：Spark Streaming，Flink
5. OLTP VS OLAP
OLTP（On-Line Transaction Processing）：可称为在线事务处理，一般应用于在线业务交易系统，比如银行交易、订单交易等。
OLTP的主要特点是能够支持频繁的在线操作（增删改），以及快速的访问查询。
OLAP（On-Line Analytical Processing）：可称为在线分析处理，较多的应用在数据仓库领域，支持复杂查询的数据分析，侧重于为业务提供决策支持。
目前常见是的实时OLAP场景，比如Druid（Apache Druid，不同于阿里Druid）、ClickHouse等存储组件能够较好的满足需求。
三、分布式相关
1. Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
2. HDFS
HDFS是一个Hadoop分布式文件系统。详情在上一小节中已介绍。
3. hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载。
这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
4. MapReduce
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
5. Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
四、数据仓库
1. 简介
数据仓库（全称：Data Warehouse；简称：DW/DWH），是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的。
它是一整套包括了ETL（extract-transform-load）、调度、建模在内的完整的理论体系。
2. 与数据库的差异
数据仓库是专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势。而数据库是用于捕获和存储数据。
3. 分层
ODS（Operation Data Store）：数据源头层，数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层（可理解为原始库），是后续数据仓库加工数据的来源。数据来源：业务库、埋点日志、消息队列。DWD（Data Warehouse Details ）：数据细节层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的。DWB（Data Warehouse Base）：数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层，可理解为知识库字典、常用标准库。DWS（Data Warehouse Service）：数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。ADS（ApplicationData Service）：应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
4. 数据地图
以数据搜索为基础，提供表使用说明、数据类目、数据血缘、字段血缘等工具，帮助数据表的使用者和拥有者更好地管理数据、协作开发。
5. 数据血缘
即数据的来龙去脉，主要包含数据的来源、数据的加工方式、映射关系以及数据出口。
数据血缘属于元数据的一部分，清晰的数据血缘是数据平台维持稳定的基础，更有利于数据变更影响分析以及数据问题排查。
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