導(dǎo)讀：本系列文章將從最簡(jiǎn)單的概念開始，逐步講解推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程和最新實(shí)踐。以產(chǎn)品經(jīng)理的視角，闡述推薦系統(tǒng)涉及的算法，技術(shù)和架構(gòu)。本章將系統(tǒng)性地介紹推薦系統(tǒng)的基石之一：大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)智能時(shí)代的“鐵公基”，是一系列計(jì)算和存儲(chǔ)的基礎(chǔ)設(shè)施。推薦系統(tǒng)也是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的，大量的數(shù)據(jù)挖掘和模型訓(xùn)練都離不開大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)這個(gè)名詞起的很好，對(duì)于非技術(shù)人員來(lái)說(shuō)也能get到大的含義：數(shù)據(jù)量大，算力強(qiáng)大。但是這強(qiáng)大的能力是怎么來(lái)的？大數(shù)據(jù)生態(tài)體系架構(gòu)是怎么分工的？不具體做過(guò)的同學(xué)并不清楚。今天就繼續(xù)站在產(chǎn)品經(jīng)理的角度深入淺出地來(lái)講述這些問(wèn)題。其實(shí)不一定是產(chǎn)品經(jīng)理，對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的同學(xué)都可以看看。本文比較長(zhǎng)，如果時(shí)間不夠，建議先mark下。

一、大數(shù)據(jù)的誕生與分布式

在大數(shù)據(jù)技術(shù)誕生之前，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理大半壁江山都是Oracle和MySql和等數(shù)據(jù)庫(kù)軟件的。這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的文件系統(tǒng)是單機(jī)的，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)只能在一臺(tái)機(jī)器上跑。它們?cè)谔幚沓蒚B（1024GB）甚至上PB(1024TB)級(jí)別數(shù)據(jù)時(shí)就會(huì)特別吃力。

第一個(gè)解決了這個(gè)問(wèn)題的公司是谷歌。谷歌解決這個(gè)問(wèn)題的思路就是分布式。谷歌分別于2003-2004年發(fā)表了三篇重量級(jí)的論文，奠定了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，谷歌通過(guò)論文公布了以下三個(gè)工具如何創(chuàng)造：

1. 分布式文件系統(tǒng)：Google File System

2. 分布式并行計(jì)算框架：Google MapReduce

3. 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：BigTable

這個(gè)就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的開始。從谷歌的這個(gè)原點(diǎn)開始，大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，形成了今天的全貌?？梢杂靡韵氯齻€(gè)分類來(lái)去解構(gòu)整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)：

1. 分布式存儲(chǔ)：把文件切成多份，分布地存儲(chǔ)到多臺(tái)機(jī)器上。常用的組件有：HDFS,HBase等。

2. 分布式計(jì)算：把數(shù)據(jù)計(jì)算的任務(wù)切分成多個(gè)，分配到多臺(tái)機(jī)器上計(jì)算。常用的組件有：MapReduce，Spark，Storm，F(xiàn)link等。

3. 分布式工具：數(shù)據(jù)輔助類工具，資源調(diào)度管理工具等。常見的組件有：YARN，Hive，F(xiàn)lume，Sqoop，Elastic Search，ZooKeeper等。

大數(shù)據(jù)整個(gè)生態(tài)體系非常龐大，相關(guān)的產(chǎn)品不勝枚舉，讓人看著眼花繚亂，有種物種大爆發(fā)的感覺。但是也并非無(wú)跡可尋。我們理解大數(shù)據(jù)生態(tài)，從這三個(gè)方面去理解就會(huì)輕松很多。本文也是嚴(yán)格按照這個(gè)方式來(lái)講述。

二、本文講述需要用的數(shù)據(jù)表

鑒于大數(shù)據(jù)生態(tài)過(guò)于龐大復(fù)雜，為了使得文章更加淺顯易懂，本文不對(duì)技術(shù)概念做過(guò)多的描述，而是直接到操作層面，以圖示的方式講解。因?yàn)橐v述的是數(shù)據(jù)系統(tǒng)，我這里建一張數(shù)據(jù)表USER，用這張數(shù)據(jù)表在各個(gè)系統(tǒng)中處理過(guò)程來(lái)給大家講述大數(shù)據(jù)各個(gè)組件的工作原理和機(jī)制。

三、Hadoop

整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)生態(tài)圈中，谷歌是超級(jí)績(jī)優(yōu)生。每次發(fā)表論文，都會(huì)引起眾多人員前來(lái)“抄作業(yè)”。Hadoop之父Doug Cutting和他的團(tuán)隊(duì)就是其中一個(gè)。他花了兩年的業(yè)余時(shí)間，照著谷歌的論文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，并用自己兒子的大象毛絨玩具的名字給這個(gè)系統(tǒng)命名為Hadoop。Hadoop的Logo也是個(gè)頭大象。

后來(lái)到了2006年，Hadoop被引入Apache基金會(huì)，成為一個(gè)開源的頂級(jí)項(xiàng)目。隨著Hadoop的不斷發(fā)展，在Hadoop項(xiàng)目中，誕生了HBase，Hive，Pig，Zookeeper等子項(xiàng)目，并先后被Apache基金會(huì)將其獨(dú)立升級(jí)成為頂級(jí)項(xiàng)目。同時(shí)，Apache基金會(huì)也不斷兼收并蓄其他大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，基本把絕大多數(shù)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目都收入麾下，大有天下武功出少林的味道。大數(shù)據(jù)各種開源組件中，Apache旗下的才是少林正宗。

閑話不多說(shuō)。我們來(lái)講Hadoop。

現(xiàn)在的Hadoop主要分三個(gè)部分：

1. 分布式存儲(chǔ)：HDFS(Hadoop Distributed File System)，一個(gè)高可靠、高吞吐量的分布式文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

2. 分布式計(jì)算：MapReduce，一個(gè)分布式離線并行計(jì)算計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)海量計(jì)算。

3. 分布式工具：YARN，一個(gè)集群資源調(diào)度管理的框架，實(shí)現(xiàn)硬件資源的調(diào)配。

四、圖解分布式

這里先具象的解釋下，什么是大數(shù)據(jù)的分布式長(zhǎng)什么樣？

我們?cè)诎惭bHadoop的時(shí)候，要把同一個(gè)Hadoop的軟件安裝包，安裝在三臺(tái)以上不同的機(jī)器上。安裝好后，我們就可以得到一個(gè)Hadoop分布式集群。

如下圖，我們將Hadoop的三個(gè)組件，安裝在集群每一臺(tái)機(jī)器上，這個(gè)集群有七臺(tái)機(jī)器。每一臺(tái)機(jī)器叫一個(gè)節(jié)點(diǎn)。這七個(gè)節(jié)點(diǎn)中，要選出一個(gè)做老大，我們有什么事情先找這個(gè)老大，這個(gè)就是主節(jié)點(diǎn)。因?yàn)橹鞴?jié)點(diǎn)很重要，它要是掛了，整個(gè)集群就掛了。所以一般主節(jié)點(diǎn)配置兩臺(tái)，一臺(tái)備份。其他五個(gè)節(jié)點(diǎn)叫做從節(jié)點(diǎn)。在Hadoop中，主節(jié)點(diǎn)命名為Master，從節(jié)點(diǎn)為Slave。

五、分布式文件系統(tǒng)：HDFS

下面將Hadoop的第一個(gè)組件HDFS。HDFS作為分布式的文件系統(tǒng)，它是以文本的方式來(lái)保存數(shù)據(jù)的，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)一般會(huì)跟我們的TXT文件那樣。一個(gè)文件會(huì)被按照設(shè)定，切分成不同的數(shù)據(jù)塊，然后每個(gè)數(shù)據(jù)塊會(huì)被復(fù)制成多份，然后分布式地存到不同的節(jié)點(diǎn)中。HDFS把集群節(jié)點(diǎn)分成兩類：NameNode和DataNode。

• NameNode可以理解成數(shù)據(jù)目錄，它記錄了每個(gè)數(shù)據(jù)塊在哪臺(tái)機(jī)器的哪個(gè)位置。這個(gè)功能由主節(jié)點(diǎn)承擔(dān)。

• DataNode顧名思義就是存數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)了。

下面以USER數(shù)據(jù)表為例，舉例說(shuō)明HDFS的運(yùn)作過(guò)程。實(shí)際的系統(tǒng)中，因?yàn)镹ameNode負(fù)荷比較重，會(huì)設(shè)置一個(gè)SecondaryNameNode來(lái)協(xié)助NameNode的工作（注意是協(xié)助，而不是備份）。

上圖中：

1. HDFS先把深藍(lán)色的文本數(shù)據(jù)切分成三份。每份數(shù)據(jù)按照系統(tǒng)設(shè)定，如64MB或128MB一塊。

2. 將三份數(shù)據(jù)塊復(fù)制成三份，這樣就有九份數(shù)據(jù)。

3. 把上一步得到的九份數(shù)據(jù)劃分到不同的DataNode中，并建好目錄。

4. 按照儲(chǔ)存分配，把各個(gè)數(shù)據(jù)塊保存。

HDFS優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)容量大，是大數(shù)據(jù)最主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。很多其他組件都是建立在HDFS的基礎(chǔ)上，應(yīng)用非常廣泛。

HDFS的缺點(diǎn)：它是個(gè)文件系統(tǒng)，而不是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，不能像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)那樣建立索引等工具提升處理速度和定位到數(shù)據(jù)位置。因?yàn)閿?shù)據(jù)記錄的形式是一行一行的字符串，沒(méi)辦法定位，不支持對(duì)數(shù)據(jù)的直接修改。

六、分布式離線計(jì)算引擎：MapReduce

MapReduce是專門負(fù)責(zé)分布式計(jì)算的，它是是一個(gè)組合詞，可以分成兩個(gè)部分：Map和Reduce。

簡(jiǎn)單的說(shuō)，Map就是把要計(jì)算的數(shù)據(jù)分解成多個(gè)計(jì)算任務(wù)，而Reduce則是Map過(guò)程得到的結(jié)果進(jìn)行匯總。假設(shè)現(xiàn)在我們要計(jì)算在USER表中，男女各有多少人。MapReduce計(jì)算詳細(xì)過(guò)程如下：

上圖中：

1. Splitting階段，把數(shù)據(jù)分成三塊。Splitting一般就是在HDFS存儲(chǔ)時(shí)的切分的基礎(chǔ)上再次切分。

2. Mapper則為每個(gè)切分的數(shù)據(jù)塊建一個(gè)Mapping任務(wù)，逐條地計(jì)算每條數(shù)據(jù)的結(jié)果，然后在磁盤中存起來(lái)。

3. Shuffling也就是將Mapping階段的結(jié)果進(jìn)行分揀，shuffle任務(wù)要等Mapping完全完成后才能開展。

4. Reducing就是將分揀好的數(shù)據(jù)，進(jìn)行匯總。

通過(guò)這種方式，MapReduce獲得了強(qiáng)大的運(yùn)算能力。

MapReduce優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算能力強(qiáng)大，運(yùn)算耗費(fèi)成本低廉，在運(yùn)算能力一般的機(jī)器上也能運(yùn)行。

MapReduce缺點(diǎn)：它誕生的年代，內(nèi)存還很貴，在計(jì)算的過(guò)程中，中間結(jié)果要不斷存入磁盤中，以減少內(nèi)存的壓力，但是這樣導(dǎo)致了MapReduce運(yùn)算速度比較慢。另外就是代碼不簡(jiǎn)潔，學(xué)習(xí)曲線比較陡，后面在HIVE部分會(huì)講述。

七、資源管理調(diào)度系統(tǒng)：YARN

YARN的全稱是Yet Another Resource Negotiator，直譯就是另一種資源協(xié)調(diào)者。

看名字就知道，他是Hadoop中其中一種資源調(diào)度器。它的最重要的組件是ResourceManager，通過(guò)這個(gè)組件，YARN可以為我們的MapReduce任務(wù)進(jìn)行資源分配，分配的資源就是一個(gè)個(gè)的計(jì)算容器，每個(gè)計(jì)算的任務(wù)就在這個(gè)容器中跑。由于優(yōu)秀，后來(lái)YARN進(jìn)一步被發(fā)揚(yáng)光大，成了Hadoop以外的很多大數(shù)據(jù)組件的資源調(diào)度框架。

八、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具：HIVE

在MapReduce的中，處理數(shù)據(jù)作業(yè)的程序是要通過(guò)JAVA來(lái)實(shí)現(xiàn)的。但是JAVA在寫MapReduce的過(guò)程并不簡(jiǎn)潔。像我們前面提到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表中男女人數(shù)這個(gè)簡(jiǎn)單的操作，需要嚴(yán)格按照Input到Reducing這五步來(lái)實(shí)現(xiàn)，代碼一般長(zhǎng)達(dá)上百行。

但是統(tǒng)計(jì)這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果，對(duì)于SQL來(lái)說(shuō)，就是一句話的事：SELECT sex，COUNT(1) FROM USER GROUP BY sex。

為了不再寫又長(zhǎng)又煩的JAVA，Hive應(yīng)運(yùn)而生。Hive組件就主要做的事情是，將SQL代碼轉(zhuǎn)譯成MapReduce。然后放入YARN構(gòu)建的容器里面跑出結(jié)果。

這樣，我們要統(tǒng)計(jì)USER表中的男女人數(shù)的時(shí)候，就不用寫JAVA實(shí)現(xiàn)也能調(diào)動(dòng)MapReduce了。這里我們畫圖說(shuō)明一下：

另外，Hive除了轉(zhuǎn)譯SQL的功能外，它也可以用來(lái)建數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)擁有的能力它都有，而且還可以處理大量的數(shù)據(jù)。所以一般還會(huì)將Hive用來(lái)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要功能，就是把歷史數(shù)據(jù)都存進(jìn)去，可以反復(fù)地統(tǒng)計(jì)計(jì)算使用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最主要的特征就是數(shù)據(jù)量特別大。

由于它是構(gòu)建于HADOOP的基礎(chǔ)上，Hive可計(jì)算的容量大，運(yùn)算能力強(qiáng)，但是速度不快。Hive也不能直接修改數(shù)據(jù)。對(duì)Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)的修改操作非常費(fèi)時(shí)。

最后，介紹一下Hive和MySql的區(qū)別：

• MySql是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它適合用于聯(lián)機(jī)事務(wù)數(shù)據(jù)管理。如用戶注冊(cè)，修改昵稱等數(shù)據(jù)操作，可以讓用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)快速地增刪改查。

• HIVE是建立的HADOOP基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。它適合計(jì)算大容量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，因?yàn)橛?jì)算速度比較慢，不能用來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)的事務(wù)性場(chǎng)景。

九、DAG計(jì)算引擎：SPARK

Spark是分布式計(jì)算引擎，是大數(shù)據(jù)生態(tài)體系中的一個(gè)速度快，功能強(qiáng)大的一個(gè)組件。Spark整個(gè)框架非常龐大，提供能非常豐富的離線計(jì)算和流式計(jì)算能力。

本小節(jié)先介紹Spark的離線計(jì)算功能。

得益于摩爾定律下的硬件基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)，內(nèi)存變得越來(lái)越便宜，與MapReduce主要把中間結(jié)果不斷寫入磁盤不同，Spark主要把數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中計(jì)算。這樣Spark在速度上比起MapReduce有上千倍的提升。

當(dāng)內(nèi)存不足的時(shí)候，Spark也會(huì)需要將中間結(jié)果存入磁盤。但是在這種情況下，Spark在速度上比起MapReduce也有上百倍的提升。因?yàn)镾park提供了RDD，DataFrame，DataSet這樣的數(shù)據(jù)表工具，并為這些數(shù)據(jù)表提供了一系列高效計(jì)算的算子，有效提升了速度。多個(gè)算子疊加就成了一個(gè)DAG(Directed Acyclic Graph)，所以Spark也被成為DAG計(jì)算引擎。

下面介紹Spark的計(jì)算流程。

因?yàn)镽DD，DataFrame，DataSet都是類似關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)表，流程機(jī)制都差不多，這里選用DataFrame來(lái)解釋。當(dāng)Spark處理USER表的數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)經(jīng)過(guò)以下過(guò)程：

上圖中：

1. 數(shù)據(jù)讀取：數(shù)據(jù)讀取可以從文本，HDFS，HIVE，JSON等多種格式中讀取。

2. 轉(zhuǎn)換成DataFrame：把讀取的數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)換成Spark的內(nèi)置格式DataFrame，并上圖中命名為USER_DF。有了DataFrame就可以直接對(duì)它進(jìn)行算子操作。上圖中用到的groupby()和count()都是算子。算子的作用就是執(zhí)行某類計(jì)算的操作。

3. groupby算子運(yùn)算：groupby就是分組的算子。它實(shí)現(xiàn)了按照男女對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分組，得到一個(gè)分組后的新DataFrame，上圖中命名為GROUPBY_DF。每次算子運(yùn)算后，都得到一個(gè)新的DataFrame。

4. count算子運(yùn)算：從上一步的結(jié)果中，再次進(jìn)行個(gè)數(shù)計(jì)算，得出最后結(jié)果RESULT_DF。

多個(gè)算子混合后，就形成了一個(gè)DAG，上面的操作，會(huì)形成以下的DAG。Spark通過(guò)構(gòu)建DAG，然后下發(fā)給從節(jié)點(diǎn)計(jì)算。

同時(shí)這個(gè)計(jì)算過(guò)程也是像MapReduce那樣，將計(jì)算任務(wù)分解成Map和Reduce兩個(gè)階段，分布式地在多臺(tái)機(jī)器中計(jì)算，這里不再描述。

十、離線計(jì)算和流式計(jì)算

MapReduce和Spark都是離線計(jì)算的代表。離線計(jì)算就是計(jì)算前已經(jīng)有了所有需要計(jì)算的數(shù)據(jù)，且每次計(jì)算都是所有的數(shù)據(jù)都參與的運(yùn)算。因?yàn)槊看味际且徽鷶?shù)據(jù)做計(jì)算，所以離線計(jì)算一般又叫批量計(jì)算。

但是日常的事務(wù)中，有很多場(chǎng)景是需要不斷實(shí)時(shí)的更新數(shù)據(jù)的。

假設(shè)我們的USER表，現(xiàn)在因?yàn)橛袀€(gè)新用戶注冊(cè)，多了一條用戶數(shù)據(jù)“蔡九，女，27”。離線計(jì)算就要把新數(shù)據(jù)匯總，然后再進(jìn)行計(jì)算：

增加一條用戶日志，就要對(duì)全部的進(jìn)行計(jì)算，在數(shù)據(jù)量非常龐大的時(shí)候，這根本是不可能的事情。所以我們還要另外一種計(jì)算方式，那就是流式計(jì)算。流式計(jì)算因其實(shí)時(shí)性，又常被叫做在線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算。

以下是流式計(jì)算的過(guò)程，同樣的新增數(shù)據(jù)，流失計(jì)算只要對(duì)新增數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，然后匯總更新：

流式計(jì)算引擎有：SPARK streaming，Storm和Flink。它們都可以提供流式計(jì)算的服務(wù)，但是有些不同。

• SPARK streaming是使用微批的方式計(jì)算流數(shù)據(jù)。微批就是小批量的意思。SPARK streaming并不是一條一條地計(jì)算新數(shù)據(jù)流，而且小批量的計(jì)算。比如幾分鐘算一次，或者幾十條算一次。像割韭菜那樣，等長(zhǎng)夠高了，再收割，一茬又一茬。

• Storm和Flink就是來(lái)一條計(jì)算一條地處理數(shù)據(jù)流了。像流水線作業(yè)那樣，不斷地逐個(gè)逐個(gè)處理。值得一提的是，最近兩年Flink很火，在推薦系統(tǒng)上被廣泛用來(lái)計(jì)算如用戶畫像等實(shí)時(shí)性較高的數(shù)據(jù)。

十一、分布式結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)系統(tǒng)：HBASE

前面說(shuō)到谷歌三篇關(guān)于大數(shù)據(jù)的論文，這里再補(bǔ)充一下它們后來(lái)的演變結(jié)果：

1. 分布式文件系統(tǒng)：Google File System，演變成Hadoop的HDFS。

2. 分布式并行計(jì)算框架：Google MapReduce，演變成Hadoop的MapReduce。

3. 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：BigTable，演變成了另外一個(gè)大名鼎鼎的HBase。

這就是HBase的誕生。

HBase是一個(gè)NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)。它在整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)中的定位是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的操作：查詢，更新，刪除和插入。前面說(shuō)到HIVE是能處理大量數(shù)據(jù)，但是速度慢且不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，而MySql等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)快但是運(yùn)算能力不足。HBase的出現(xiàn)，就是為了解決這些問(wèn)題。

NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)的意思就是不支持SQL語(yǔ)句的數(shù)據(jù)庫(kù)。HBase有以下特征：

• HBase最終存儲(chǔ)是基于HDFS的，有存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)能力。

• HBase的增刪改查是分布式的，也就是一次修改，是多個(gè)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的修改。

• HBase的表結(jié)構(gòu)跟關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是不一樣的。

• HBase有很快的讀取響應(yīng)速度。

為了方便理解，我們直接畫圖看HBase怎么工作。如何把我們的USER數(shù)據(jù)表放入HBase后，它是長(zhǎng)成這樣子的：

其中：

• rowkey是行鍵，是每行數(shù)據(jù)的編號(hào)。

• Users_info叫做列族，是保存數(shù)據(jù)的表頭。

• HBASE中，每個(gè)數(shù)據(jù)都被保存成為key:value的鍵值對(duì)，每個(gè)鍵值對(duì)叫做cell（單元格）。如name:張三就是一個(gè)cell。

MySql中，修改數(shù)據(jù)就會(huì)覆蓋掉舊數(shù)據(jù)。但是在HBase中，同個(gè)鍵值對(duì)可以保留多個(gè)數(shù)據(jù)版本。這個(gè)版本會(huì)以時(shí)間戳的形式來(lái)標(biāo)記。如張三，有一天改名叫張三豐了，它并不會(huì)覆蓋掉原有的張三，而是兩個(gè)版本都保存起來(lái)。如下如所示：

HBase有強(qiáng)大的讀取和增刪改查能力，加上可以保存不同時(shí)間的數(shù)據(jù)版本，在推薦系統(tǒng)中，用戶畫像的結(jié)果數(shù)據(jù)，離線召回，近線召回等數(shù)據(jù)，都是保存在HBase中。另外，HBase可以做到快速響應(yīng)，推薦系統(tǒng)中需要快速讀取的數(shù)據(jù)，都可以存在HBase中。

十二、數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)的誕生，并不是取代掉傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而是變成一種補(bǔ)充。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存不下的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)來(lái)存。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)算不了的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)來(lái)算。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)只是把現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)中，做存儲(chǔ)和計(jì)算，對(duì)已有的業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)架構(gòu)并沒(méi)有什么影響。

將數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)，一般用到兩個(gè)工具：Sqoop，F(xiàn)lume。其實(shí)不同公司使用的數(shù)據(jù)采集工具不一樣，這里只是簡(jiǎn)單的介紹。

關(guān)系型數(shù)據(jù)是我們最常見的一種數(shù)據(jù)。Sqoop是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)流動(dòng)的一個(gè)橋梁。它可以用來(lái)將MySql和Oracle的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS，HBASE中?；蛘邔⒋髷?shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入MySql或Oracle。

另外一種常見的數(shù)據(jù)是來(lái)自于日志系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。在生產(chǎn)環(huán)境中，我們的搜索，推薦，廣告服務(wù)每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的流式日志。這些日志數(shù)據(jù)格式不一，形態(tài)各異。他們都是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)一般都是以文本的方式保存在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。對(duì)于推薦系統(tǒng)而言，最重要用戶的埋點(diǎn)行為數(shù)據(jù)就存在日志中。而對(duì)于這些非關(guān)系型數(shù)據(jù)，我們需要采集到大數(shù)據(jù)的時(shí)候，就需要用到Flume。Flume可以采集批量數(shù)據(jù)也可以采集流數(shù)據(jù)。

這兩個(gè)工具知道作用即可，不用深究太多。

十三、分布式消息隊(duì)列：KAFKA

采用Sqoop或者Flume做數(shù)據(jù)采集的時(shí)候，可以說(shuō)是一對(duì)一的直采專線服務(wù)模式。我們把生產(chǎn)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)叫生產(chǎn)者，消費(fèi)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)叫消費(fèi)者。隨著系統(tǒng)的發(fā)展，一般生產(chǎn)者和消費(fèi)者都會(huì)越來(lái)越多，全部一對(duì)一直采，連接數(shù)就會(huì)指數(shù)上升，且難以維護(hù)。如果生產(chǎn)者的數(shù)據(jù)沒(méi)能及時(shí)被消費(fèi)者接收或者丟包，數(shù)據(jù)就會(huì)丟失。

為了解決這些問(wèn)題，Kafka被創(chuàng)造了出來(lái)。

通過(guò)Kafka，生產(chǎn)者只要把數(shù)據(jù)打包好，標(biāo)記好Topic，扔到Kafka的消息隊(duì)列上就可以了。而消費(fèi)者，只要做的事情就是訂閱該生產(chǎn)者的Topic。當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，Kafka就會(huì)告知消費(fèi)者去取。

數(shù)據(jù)會(huì)被暫時(shí)保存在Kafka的硬盤中一段時(shí)間（一般7天），消費(fèi)者隨時(shí)可以來(lái)取。被保存的一系列數(shù)據(jù)塊，就是一個(gè)個(gè)按時(shí)間排序的消息隊(duì)列。同樣的，Kakfa也是分布式的，它會(huì)被安裝在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，數(shù)據(jù)也會(huì)被保存在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中。

十四、Lambda架構(gòu)

能看到這里，你已經(jīng)很不容易了。前面已經(jīng)將本文需要介紹的大數(shù)據(jù)組件講完了。

大數(shù)據(jù)實(shí)在是太龐大了，而且各司其職，分工得特別細(xì)。這么多大數(shù)據(jù)的框架，有離線計(jì)算和流式計(jì)算，不同的分布式存儲(chǔ)和不同的分布式工具，這些框架是怎么構(gòu)建成一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的呢？

這就要介紹大數(shù)據(jù)的Lambda架構(gòu)。

Lambda架構(gòu)算大數(shù)據(jù)系統(tǒng)里面舉足輕重的架構(gòu)，數(shù)據(jù)通道分為兩條分支：實(shí)時(shí)流和離線。實(shí)時(shí)流依照流式架構(gòu)，保障了其實(shí)時(shí)性，而離線則以批處理方式為主，保障了最終一致性。適用于同時(shí)存在實(shí)時(shí)和離線需求的情況。抽象掉所有的框架，可以把Lambda架構(gòu)簡(jiǎn)化成如下方式：

推薦系統(tǒng)是個(gè)存儲(chǔ)和算力消耗的大戶，它需要離線計(jì)算，對(duì)時(shí)間不敏感的數(shù)據(jù)進(jìn)行大批量的計(jì)算。也需要實(shí)時(shí)流式計(jì)算，對(duì)用戶畫像，物品畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新。把本章中說(shuō)到的大數(shù)據(jù)的各個(gè)框架組件按照Lambda架構(gòu)的方式組建后，我們可以得到下圖。

實(shí)際的情況比上圖還要更復(fù)雜些，但是對(duì)于本文來(lái)說(shuō)，借用機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ)，再?gòu)?fù)雜就要“過(guò)擬合”了，適當(dāng)?shù)腄ropOut可以防止過(guò)擬合。扔掉一些，可能是更好的。

總結(jié)

千言萬(wàn)語(yǔ)，匯總成一句話：大數(shù)據(jù)是由分布式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算和輔助性組件構(gòu)成一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系。它有幾個(gè)要知識(shí)點(diǎn)：

1. 要理解分布式存儲(chǔ)的機(jī)制。因?yàn)閿?shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)的最終載體是最簡(jiǎn)單文本數(shù)據(jù)，沒(méi)有很多花里胡哨的東西。這些文本數(shù)據(jù)被切割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，分布式地保存在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中。

2. 要理解分布式計(jì)算中的MapReduce機(jī)制。理解HIVE的工作機(jī)制。理解什么是離線計(jì)算，什么是流式計(jì)算。

3. 最后，可以的話，記住Lambda架構(gòu)。

寫在最后的話

大數(shù)據(jù)太多知識(shí)點(diǎn)了，受篇幅所限，這次只選擇性地介紹推薦系統(tǒng)需要用到的大數(shù)據(jù)開源類組件。這個(gè)生態(tài)體系還在不斷的發(fā)展中，我也還在路上。不足之處，還請(qǐng)各路高手不吝指教。

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