大数据与云计算基础知识（二）

一、Scala语言
1.将Java脚本化的语言，基于JVM虚拟机，面向函数的对象语言。类似于Java的编译直接执行过程，有Scala解释器。
2.Scala也可被称为REPL。概念：读取=>求职=>打印=>循环。
3.声明中：val是常量声明，var是变量声明。推荐使用常量。
4.数据类型与赋值方式和Java存在联系，算术与操作符，函数调用，类，对象，集合，xml处理等等。
5.Scaladoc是文档标注，可以了解类与指令。
二、Avro语言
1.独立于编程语言的数据序列化系统，可解决Writable类型不足的问题。
2.Avro与Apache Thrift和Google的Protocol Buffers是同类产品。
3.Avro用语言无关模式定义，代码生成可选，用JSON来写模式，采取二进制格式。
4.数据类型和模式与其它语言（C、C++、JAVA、Phthon）兼容。
5.用DatumWriter和Encoder对数据序列化处理。
6.Avro的作用即对其他语言做解析重定义，运行MR程序。
三、R语言
1.用于数据处理和统计分析的脚本语言。前身是S语言（统计学）。面向对象语言和函数式编程语言。
2.两种模式：交互模式和批处理模式。常用交互模式。
3.运算符是<-，C表示连接，角标从1开始，“+”是提示符。
4.用hist弹出直方图，或其他图修饰、编辑等。
5.R语言的核心是向量，由三源数据构成。
6.矩阵、列表、数据框、类是其衍生操作的主要成分。
7.优势是大量的函数、良好的可编程性能、强大的绘图功能。
四、Pig语言
1.描述数据流的语言，全称为Pig Latin。有本地环境与分布式环境，可将语言转换为MR任务执行，Hive是将数据库作为MR任务。
2.Pig的外壳（shell）环境是Grunt。Pig Latin的编辑器是PigPen，提供Pig开发环境的Eclipse插件。
3.Pig与SQL不同，Pig是数据流编程，SQL是声明式编程。
4.类似于RDBMS中查询规则器对数据的操作：处理批量、流式操作。
5.Pig脚本的两种运行：exec和run。
6.四种函数：计算函数、过滤函数、加载函数、存储函数。
五、Hive
1.基于类似SQL的语言，完成对HDFS数据的查询分析。支持各种命令，解析编译简单，查询结果即时。
2.表操作：create database；数据库操作：create table 表名。
3.数据操作：查询（普通查询、带条件、限制、表连接）。
4.函数：普通函数UDF，聚合函数UDAF，自定义扩展。
5.存储：文本格式，SequenceFile切分压缩，RCFile列式存储。
6.分区：以目录存储，数据库名：db/表名/字段名等。
7.索引：将替换部分字段为包名类名，查询快，但增加了存储负担。
8.数据库仓库工具，将SQL语句=>MapReduce任务。（HQL）语言。
9.Hive组件：CLI JDBC/ODBC Thrift Server WEBGUI metastore Driver
服务端：Driver，Metastore，Thrift服务；
客户端：CLI，WEBGUI，Thrift客户端
10.Driver：Compllier，Optimizer，Executor，编译解析，优化执行。
11.Metastore：元数据服务，数据存储管理，类数据库存储。
12.Thrift服务：可扩展跨语言开发，接口调用。
13.CLI：命令行接口，command line interface。
14.Thrift客户端，即JDBC/ODBC，接口调用。
15.WEBGUI：网页访问，hwi组件。
六、Impala
1.交互式查询引擎，基于MPP的SQL查询系统，类似于Hive。
2.区别：借鉴分布式数据库MPP，不再依赖MR。
3.shell工具，Impalad引擎（Planner，Coordinator，Exec Engine）。
4.StateStore位置，Catalog Service操作追踪。
5.主要组件：Impalad，StateStore，Catalog。
6.Hive适合长时间批处理，Impala适合实时交互式查询。
7.Impala用拉式获取结果，减少磁盘写入，降低开销，加快效率。
8.应用：查询结果集不大，短查询，不容错，可与Hive配合。
七、Flume
1.分布式、可靠、可用、大量收集数据及日志。聚合、简单、基于流技术。
2.stream计算（流计算），storm流。（数据流模型）
3.web server=>Agent(source,channel,sink) =>Hbase。
4.优点：存储数据到中央数据库；可启用缓存，保证流平衡；提供文本式路由；支持事务机制。
5.跳跃：链式操作 sink=>source=>channel=>sink=>source。循环
6.HDFS上传的缺点：一次上传一个，不满足文件高速生成场景（实时性）；操作文件固定，不可追加，实时更新。
7.类似的如Facebook的Scribe，Apache的KafKa和Flume。
8.架构（水槽）：Agent节点《flume event,flume agent》（扇入，扇出）。
Source：从数据生成器接收数据，转移给一个或多个channel。
Channel：缓存作用，保存到sink消费为止，过度桥梁。
Sink：存储数据到HDFS或者Hbase，分发至目的地。
9.interceptor：拦截器，在source与channel之间。
10.channel选择器：在多channel下选择相应channel（可复用）。
11.sink processor：沉槽处理器，从sink组中选择一个调用。
12.Collector：聚合Agent的信息，统一递交至中央数据库。
13.Creater：生成器，与web server连接，传递至Agent。
八、KafKa
1.解决离线和在线应用，日志收集处理，订阅广播，类似于Flume。
2.显式分布式的系统，producer，broker,cousumer可以有多个。
3.类似于缓存，即活跃的数据和离线处理之间的缓存。
4.特征：磁盘存取代价为0，高吞吐率，显式分布式，支持并行加载。
5.producer=>topic（message）<=consumer（广播message模式）
九、ChuKwa
1.开源，用于监控分布式系统的数据收集系统。
2.工具集=>展示、监控，分析已收集数据。
十、Oozie
1.工作流调度引擎，属于web应用程序，起源于雅虎，是有向无环图。称之为训象者。
2.组件：Oozie client和Oozie server。Server运行于Tomcat容器中。
3.执行多关联MR任务时，可写入workflow，xml，Oozie托管任务流。
4.用来配置多个MR工作流，各种程序夹杂在一起间隙执行（如Java，shell，Hive等）。
5.作用：把多个任务组成一个工作流，自动完成任务调用，受一个调度器控制。解决在内部MR任务有依赖关系，执行效率慢的问题。
6.特点：弹性大，容错高，高性能，多处理，可扩展，支持自定义。
7.原理：通过HPDL定义（xml流程定义语言），进行回调通知任务结束，再操作。
8.工作流：控制流节点（定义开始结束并控制路径），操作节点（工作流触发计算、处理任务执行）。
9.核心：工作流（定义任务的拓扑和执行逻辑），协调器（负责工作流的依赖和触发）。
十一、Sqoop
1.主要用于数据库与HDFS之间的数据传导，是一款开源工具。用于框架下的导入和导出操作。
2.inport工具运行MR任务，并行使用4个map任务加速执行过程。
3.导出格式：文本（默认），SequenceFile（Java），Avro（多种）。
4.codegen工具：简单生成代码，不执行完整导入。
5.利用JDBC可方便Sqoop对于数据库的访问，利于MR作业执行。
6.SequenceFile指序列化文件，过程中需要序列化与反序列化。
7.需要处理数据、分隔符处理、表名列名处理等等。利于Hadoop数据分析处理。
十二、Storm
1.开源实时分布式计算系统，实时流处理引擎。Master-Slave结构。
2.特点：容错性，水平扩展，易于安装和维护。
3.Topology任务，控制节点，Nimbus 节点，工作节点Supervisor。
4.Topology=>Nimbus=>task/Supervisor=>ZooKeeper=>Supervisor=>Worker。
5.每个流由ID定义，用于构建数据源和接收器（sink）的拓扑结构。
6.流起源于喷嘴Spout，计算处理器成为螺栓Bolt，实现业务逻辑处理。
7.Bolt是处理数据的核心，进行很多数据处理工作。
8.Storm提供流分组，用来控制之间元组处理的负载分发策略。
9.应用：信息流处理，连续计算，分布式RPC，ETL处理，在线机器学习。
十三、NOSQL概要
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。NoSQL数据库的四大分类。
键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。 举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb。国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph。
NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。