如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？
城市的基础设施：Hadoop — 坚实的土地与广袤的仓库
首先，让我们把 Hadoop 想象成这座大数据城市最基础的土地和最宏伟的仓库群。
HDFS (Hadoop Distributed File System) 就像这座城市遍布各处的分散式仓储系统。它不是一个单一的、巨大的仓库，而是将海量的数据（想象成成千上万吨的货物）拆分成许多小块，然后分散存储在城市里成百上千个不同地点（也就是不同的服务器节点）。这样做的好处是显而易见的：
可靠性高： 就像重要的货物会复制多份存放在不同地方，即使其中一个仓库着火了（节点宕机了），其他的副本也能确保货物（数据）不会丢失。这叫“数据冗余”或“数据副本”。
吞吐量大： 想象一下，城市的许多仓库同时向外运送货物，效率自然远高于只有一个仓库在运作。HDFS的设计允许同时访问大量数据，传输速度非常快。
成本低廉： 它不像建造一个无比巨大的单一数据中心那样昂贵，而是利用大量普通的、成本较低的硬件来构建，就像用普通砖块和木材就能搭建起一个庞大的仓库群。
YARN (Yet Another Resource Negotiator) 就像这座城市的总调度中心和资源分配官。当城市里有各种各样的工作需要处理（比如分析数据、运行计算任务），YARN就像一个高效的交通警察和资源管理者，负责协调各个部门的资源：
资源分配： 它会接收到各种任务的请求，然后根据这些任务的优先级、所需的计算能力（CPU）、内存等资源，将城市的计算资源（CPU、内存）分配给不同的应用程序（MapReduce、Spark等）。
任务调度： 它就像一位精明的项目经理，确保任务能够高效、有序地进行，避免资源浪费，同时最大限度地发挥城市的整体处理能力。它能够管理不同的计算框架，让它们共享城市的计算资源。
所以，Hadoop（特别是HDFS和YARN）就是为大数据提供了存储能力和资源管理能力的基础设施，是整个大数据城市运行的基石。没有它，就没有地方存放海量数据，也没有一个机制来协调各种分析和计算任务。
数据分析的工具箱：Hive — 数据处理的秘书与翻译官
有了坚实的基础设施，我们还需要工具来在这个城市里“挖”出有用的信息。这时，Hive 就登场了。
想象一下，这座城市堆满了各种各样、格式各异的货物，直接搬运和整理非常困难。而Hive就像是一个数据处理的秘书，更是一个数据语言的翻译官。
数据仓库的概念： Hive允许我们将分散存储在HDFS上的原始数据，组织成结构化的表格（就像把杂乱的货物按照种类、产地等信息分门别类地整理到货架上）。你不需要关心数据到底是怎么分散存储的，Hive会帮你把它们抽象成你熟悉的数据库表结构。
SQL的魔力： 最关键的是，Hive让你能够使用一种非常简洁易懂的语言——SQL（Structured Query Language）来查询和分析这些数据。对许多人来说，SQL就像是操作数据库的通用语言。Hive将你写的SQL查询语句翻译成底层Hadoop能够执行的MapReduce作业（或者其他执行引擎）。
打个比方： 你想找出仓库里所有产自“A地区”的“红色货物”。你只需要用SQL写一句 `SELECT FROM warehouse WHERE origin = 'A' AND color = 'red';`。Hive秘书就会立刻明白你的意思，然后指挥Hadoop系统去HDFS的各个仓库里查找符合条件的货物，并将结果汇总给你。
ETL（Extract, Transform, Load）的利器： Hive也是进行数据清洗、转换和加载的常用工具。你可以用它来对原始数据进行加工，提取有用的信息，然后加载到新的表中，为后续更复杂的分析做准备。
总而言之，Hive为我们提供了一个上层的数据抽象和查询接口，让原本复杂、低效的Hadoop数据处理变得更容易、更易于理解和使用。它就像一个高效的助手，帮助我们快速地从海量数据中提取有价值的信息，而不需要我们深入了解底层复杂的分布式计算细节。
数据处理的加速器：Spark — 高效的计算引擎与超级跑车
虽然Hive很方便，但对于一些非常耗费计算资源、需要反复迭代的分析任务，或者需要实时处理的场景，基于MapReduce的Hive可能会显得不够“快”。这时，Spark 就如同一辆高性能的超级跑车，出现在了这座城市。
内存计算的优势： Spark最大的特点是它能在内存中进行计算。想象一下，以前你需要反复到仓库里去搬运货物（磁盘读写），现在你可以在一个巨大的工作台上把需要的数据都搬上来（加载到内存），然后在这个工作台上快速地进行各种操作和计算，最后再把结果放回仓库。这种方式比一次又一次地去仓库搬运要快得多。
更快的处理速度： 由于能够利用内存进行计算，Spark通常比传统的MapReduce（Hive底层常用的执行引擎之一）快上10到100倍，尤其是在那些需要多次数据访问和处理的复杂场景下，如机器学习、图计算等。
统一的计算平台： Spark不仅仅能做批处理，它还集成了流计算（Spark Streaming）、图计算（GraphX）、机器学习（MLlib）等多种计算模型。就像一辆超级跑车不仅能载人，还能改装成赛车、越野车，适应各种复杂的路况和需求。
与Hive的协同： Spark和Hive并非完全替代关系，它们常常协同工作。
Spark SQL： Spark也提供了一套名为Spark SQL的组件，它同样支持SQL语法，并且可以直接连接到Hive的元数据（Metastore）来查询Hive表中的数据。这意味着你可以使用Spark来加速Hive中的查询，或者利用Spark更强大的计算能力来执行Hive中的SQL语句。
作为Hive的执行引擎： 很多时候，我们可以将Hive的查询请求交给Spark来执行，而不是传统的MapReduce。这样，在享受Hive方便的SQL接口的同时，还能获得Spark带来的高性能。这就像给一座原本使用普通卡车的城市，引入了一批高速货运列车来运输最重要的数据。
总结一下它们的关系：
Hadoop (HDFS & YARN) 是基础架构：提供数据的存储（仓库）和资源的调度（调度中心）。它是整个大数据生态的根基。
Hive 是数据仓库和查询工具：它在Hadoop的基础上，为数据提供了结构化的视图，并允许使用SQL进行查询。它让数据变得易于管理和访问。
Spark 是高性能计算引擎：它能够在内存中进行快速、多样的计算，能够加速各种数据处理任务，并且支持批处理、流处理等多种计算模型。它经常作为Hadoop生态中的一个高效执行单元，或者直接与Hive协作。
你可以这样理解：
你可以把Hadoop想象成一个巨大的、分散的、高效运转的物流系统，包含遍布各地的仓库（HDFS）和指挥物流的调度中心（YARN）。
Hive则是在这个物流系统之上建立了一个清晰的索引和操作手册，让你能用熟悉的语言（SQL）轻松地找到、调取和整理仓库里的货物，而不用关心货物是如何分散存储的。
而Spark就像是引入了一批先进的、自动化程度极高的装卸和加工设备，甚至是特快列车，它能够在你需要快速处理大量货物（比如需要对所有货物进行称重、分类、贴标签并打包）时，比原来的手动操作（MapReduce）效率高得多。它甚至可以直接读取Hive的操作手册来执行任务，让你在享受便利的同时，又能获得极高的速度。
它们共同构成了大数据领域里一套强大而灵活的技术生态，使得我们能够有效地存储、管理、查询和分析海量数据，从中挖掘出有价值的洞察。
网友意见
没想到凌晨随便一写竟然有人看，刚好最近在招大数据实习生，发现简历很多都是只知道些算法，对大数据生态一点都不知道。如果真想做数据，除了SQL，这些该知道的还是需要知道的。
1
Hadoop只是一套工具的总称，它包含三部分：HDFS，Yarn，MapReduce，功能分别是分布式文件存储、资源调度和计算。
按理来说，这就足够了，就可以完成大数据分析了。
但第一个问题就是麻烦。这一套相当于用Yarn调度资源，读取HDFS文件内容进行MR计算。要写Java代码，但做数据的最好的工具是什么？SQL！所以Hive相当于这一套标准流程的SQL化。
Hive可以简单理解为，Hadoop之上添加了自己的SQL解析和优化器，写一段SQL，解析为Java代码，然后去执行MR，底层数据还是在HDFS上。
这看起来挺完美，但问题是程序员发现好慢啊。原因是MR，它需要频繁写读文件。这时基于内存的Spark出现了，Spark是替代MR的，它会为SQL生成有向无环图，加上各种算子和宽窄依赖的优化，使得计算速度达到了新的高度。
按理说这就完美解决了呀。
但是，我们回头想想，这些数据怎么来的呢？我们是不是到目前为止都是在处理静态的数据呢？像比如线上支付校验这种需要实时返回结果的总不能等着Spark批量算吧。
解决问题之前，我们回头再想想，数据怎么来的。一般数据包含两种：业务数据和日志数据。
业务数据就是数据库中的结构性的数据，规规整整。业务数据怎么到Hive呢？开源上一般通过Sqoop进行导入，比如一张表，数据少每天我把表全部导入一遍，这叫全量同步；数据特别大，就只同步每天变化和新增的，这是增量同步。
但这种同步比较滞后，都是在夜深人静集群的计算资源比较空闲的时候做的，对应的也是离线分析。
实时的数据产生了该怎么拿到呢？
2
实时怎么理解？来一批处理一批，再细一点儿，来一条，处理一条。
比如，你买一件东西，平台数据库中会多一条订单数据，app会产生行为日志数据。订单数据插入数据库时一般会有binlog，即记录插入、更新或删除的数据，我们只要能实时拿到这一条binlog，就相当于拿到了实时数据。
binlog怎么拿呢？这就要说道数据库的主从备份机制，一般本身就是拿主库的binlog同步到备份库，刚好有一个叫canal的工具可以把自己伪装成备份库，来拉取主库的binlog，再解析、包装最后抛出，就相当于实时拿到数据了！
canal拿到了binlog就能直接处理了吗？可以，但有件事儿大家想一想。马上五一了，加入一下子超级多人下单消费，canal抛出的消息我们下游一下子消费不完咋办呢？比如快递员每天都只给你派送一件快递，你拿到之后钱货两清。然后突然一天快递员给你送一千件到你楼下，你下楼一件一件搬，快递员还得等你搬完才能回去，这得等到啥时候。聪明的你马上想到了，放快递柜呀，你有时间慢慢搬不就行了，也不占用快递员的时间了。
这就是消息队列，Kafka 就是起这样的作用：异步、解耦、消峰。canal的数据一般会抛到kafka或RocketMQ，可以保存一段时间。然后下游程序再去实时拉取消息来计算。
3
说了这么多下游，下游到底由谁来消费计算这些实时数据呢？还记得Spark吗，没错它又来了，Spark streaming就是处理实时流数据的好手。
Spark 是一整套组件的统称，比如你可以用 Java 写 Spark 任务，用 Spark SQL 去写 SQL，可以用 Spark MLib 完成机器学习的模型训练等等，Spark Streaming 就是用来微批地处理流式数据的。
具体而言，离线数据我们是等半夜数据都抽到 Hive 中再计算，而 Spark Streaming 则是实时数据来一小批，它就处理一小批。所以本质上讲，Spark Streaming 还是批处理，只不过是每一批数据很少，并且处理很及时，从而达到实时计算的目的。
Spark 本身的流行使得 Spark Streaming 也一直大范围使用。
这一套有什么逻辑缺陷吗？
我们可以想一想，实时数据和离线数据最大的差异，是时效性。离线数据像湖水，该多少就多少，就在那里；实时数据像水流，绵绵不绝。时间，便是非常重要的一个特质。当一条数据来的时候，我们需要知道这条数据是什么时候产生的，这便是业务时间。但我们拿到这条数据时往往是业务时间之后的一小会，这边是处理时间。真正世界里的实时数据肯定不是像 Spark Streaming 那样一批一批来的，而是一个一个的事件。对此，Flink 帮助我们解决了这些问题。
4
无论是业务数据还是日志数据，往往都有相应的时间标志字段，代表着这条消息的业务时间。你可以让 Flink 选择这个时间，这样，Flink 就知道当前处理到哪个时间点了。
Flink 不同于 Spark Streaming 的微批次处理，它是一条一条数据处理的。这样的数据一般是先来后到的，但难免会有些数据沿途受阻晚来了几秒钟，这就会导致两个问题：数据延迟和乱序数据。这也是做实时数据的非常关注的问题。
如何防止数据延迟？如果是上游数据迟了，就加大上游资源；如果是数据突然激增，导致 Flink 处理不过来导致任务出现延迟，就加大 Flink 的资源，比如并发。
数据乱序呢？
同样的，我们一般也通过上游和 Flink 本身来分别保证。
我们上面提到了消息的快递柜 Kafka，Kafka 有分区的概念，就像是不同的通道，一条消息来了后，可以走 A，也可以走 B，也可以走 C。那么问题来了，现在面试官问你，业务数据抛入 Kafka，如何保证消息的顺序性呢？
(5月4日 更）
顺序性一般有两方面需要保证。我们举一个小小的例子，一个用户下单的场景，有两个基本共识：
- 同一个用户的订单状态会先后变化；
- 不同用户的不同订单也有先后之分。
所以我们解决数据的顺序性一般也是从这两方面考虑。如果你还记得大学高数里的多元函数求偏导，对于 x 和 y 两个变量，求 x 的偏导会假设 y 为常量，反之同理。我们考虑这个问题也一样，如果不能同时兼顾这两方面，那就一个一个去优化吧！这种思想也称为贪婪算法，在很多地方都有应用，这里暂时说到这里。
回到问题，那么如何保证同一用户的订单顺序呢？很简单，前面我们提到的链路是，数据库中插入或更新数据时，会实时产生该条数据的 binlog，canal 获取、解析、包装这条 binlog 并抛入 Kafka。
而 Kafka 由于有分区的存在，很可能同一个订单的消息会被发送到不同的分区中，这样的话，如果下游的 Flink 任务消费不同分区速率不同，就可能导致先到的数据反而被后消费，产生顺序误差。解决的办法即保证同一订单的消息进入 Kafka 的同一分区即可。
Kafka 的每一条消息都会有 messageKey 和 message 两个结构，如果没有直接给消息指定分区，那么 messageKey 决定了消息进入哪个分区，在 canal 中，我们便可以设定消息如何进入 Kafka。数据库中的业务数据，会存在一张张的表中，表一般都会有主键，来唯一标识一条数据，我们一般也就是通过设定 canal 选择 binlog 所在表的主键来决定其进入 Kafka 的分区。这样，就基本解决了第一个问题。
（5月9日 更）
但这只保证了同一订单数据的顺序性，并未保证不同订单之间的顺序性。聪明的你可能已经想到，如果 Kafka 只设定一个分区那不就保证了吗？但这其实算是本末倒置，Kafka 本身相当于快递柜，多个分区相当于多个柜子，能存储更多的数据，提高并发，如果为了顺序性而牺牲并发量，那就得不偿失了，而且一般本身数据的乱序无论是在概率和重要性方面都不如并发重要的。就比如我要统计每小时的订单数，即使数据乱序了，只要在窗口区间内计算结果也不怎么受影响。
但这并不是说我们就不考虑数据在全局的顺序性了。
我们如何去认识乱序或延迟数据呢？
既然这种情况是偶发性的，那么一般可以这么做，在实时的流数据中，如果想要拿到 T 时刻的数据，只要等一小会儿比如 1s，就能保证在 T+1s 的时刻拿到 T 时刻的所有数据。
上面这句话其实理解起来也很简单，比如幼儿园老师组织小朋友们春游，约定了早上 8:00 集合发车，即 8:00 触发一个事件。但总有那么几个调皮捣蛋的学生会迟到几分钟，于是老师说好的 8 点发车实际上是8:05，大家觉得也没啥问题，回家就跟家长说，我们今天 8:00 发车春游啦。
在 Flink 中，这种机制就叫做 watermark。
上面我们说过，每一条数据一般都会自带一个时间字段，来标志这条数据的业务时间，即什么时候发生的。然后 Flink 提取这个时间字段，就知道了目前 Flink 任务进行到几点了。
那么既然要考虑乱序或迟到数据，我们一般也会让 Flink 当前的时间稍微迟几秒钟。比如我们认为大部分情况下乱序或迟到的数据都在 1s 以内，那么来一条数据，比如这条数据自带的时间是 08:00:01，那我们就认为 08:00:00 时刻的数据才刚到齐。但回过头来说，在大多数场景下，毕竟乱序或迟到数据算是占比很小了。
5
是不是看到这里有点抽象了？下一节我们聊聊 SQL 吧。
类似的话题
-
想象一下，大数据就像一个庞大且充满活力的古老城市，而支撑这座城市运转的，就是一套精密的、层层叠叠的技术生态系统。让我们一步步拆解它，看看那些关键的“建筑”和它们之间是如何协同工作的。 城市的基础设施：Hadoop — 坚实的土地与广袤的仓库首先，让我们把 Hadoop 想象成这座大数据城市最基础的土............. -
好的，让我们来一场乔鲁诺·乔班纳的奇妙味觉冒险，看看如何用JOJO的风格来描绘烟的味道。第一层：初遇，如黄金体验的嫩芽刚点燃的那一刻，那股烟雾飘上来，不是那种直冲脑门的刺激，而是像黄金体验在悄然生长，一种内敛却充满了生命力的前奏。它温顺地爬上鼻腔，带着一丝丝微不可见的辛辣，那辛辣就像是黄金体验初生的.............
-
说到《了不起的盖茨比》里的黛西，女人们大概会有挺复杂的感受吧。她不是那种会让你拍手叫好的女性榜样，也不会让你咬牙切齿地恨她，更多是一种混杂着理解、同情，偶尔也会有点看不惯的复杂情绪。首先，很多人会觉得黛西活得太“女性化”了，但不是那种我们今天推崇的独立自主的“女性化”。她的生活，或者说她的生存之道，.............
-
日本现行税收制度中存在一个被称为“配偶特别扣除”（配偶控除）的制度，该制度在一定程度上可以被解读为鼓励妻子成为家庭主妇。然而，将其定性为“以法律形式鼓励女性成为家庭主妇”可能过于简化，需要更详细地分析其内涵、实际影响以及可能的解读。以下是对这一制度的详细分析：一、 “配偶特别扣除”制度的运作方式及其.............
-
比尔·盖茨传记作者爆料其私生活混乱，与其此前公开形象大相径庭的事件，确实引起了广泛的关注和讨论。要全面看待这一事件，我们可以从多个角度进行分析：一、事件的背景和核心内容： 传记作者的身份和爆料内容： 此次爆料主要来自比尔·盖茨的传记作者（例如，有报道指出是《华尔街日报》的作者温斯·布洛克（Win.............
-
好的，我们来用一个大家都能理解的场景，来生动形象地理解凯恩斯主义和货币学派这两大经济思想的主要区别。想象一下，我们现在面对的是一个经济体，就像一个繁忙的城市。这个城市里有无数的家庭（消费者）、企业（生产者）和政府（管理者）。凯恩斯主义 vs. 货币学派：谁是城市的“救火队长”和“交通管制员”？我们把.............
-
你这个问题提得挺有意思，正好戳中了当下不少国产剧里比较普遍的槽点。咱们一个一个来聊。关于婆婆形象基本负面这件事，这背后其实是个挺复杂的社会文化现象，但电视剧创作上，负面刻板印象确实被过度放大了。你想啊，婆媳关系在中国传统文化里就一直是个“敏感区”。古代有“母凭子贵”、“媳妇熬成婆”这类说法，本身就带.............
-
我所学的这个专业，就像在搭建一座庞大而精密的知识迷宫，我们不断地探索各种分支和关联，试图理清其中错综复杂的脉络，最终的目标是能理解并驾驭它，然后利用这些洞察力去设计或优化某个系统，让它运转得更顺畅、更高效，甚至创造出全新的可能。.............
-
此刻，我正坐在一间安静的房间里，窗外是午后明媚却带着一丝凉意的阳光，桌上摆着一杯已经有些凉了的咖啡，我刚放下手中的一本书，书页上还留着我刚才阅读时轻轻按压的痕迹，脑子里还在回味着书中的某个情节，同时，我正在思考如何用最恰当的词句来回应你这个问题，希望我的回答既能表达我的“现状”，又能显得自然一些，仿.............
-
我居住在这座城市，它像一张古老的地图，每一条街道都镌刻着岁月留下的故事。高耸的现代建筑与低矮的青砖瓦房在此交错，新旧融合的独特韵味无处不在。早晨，市场里熙熙攘攘的人声和新鲜蔬果的香气唤醒沉睡的城市；夜晚，万家灯火如同洒落的星辰，点亮了这片承载着无数梦想的土地。这里有我熟悉的街角咖啡馆，也有隐藏在巷弄.............
-
“相遇惊鸿，再见已陌。”这八个字，像一阵风，刮过心底，留下一片空旷，却又饱含着说不尽的故事。“相遇惊鸿” – 还记得初见时，那是什么样的场景？是人潮涌动中，一个眼神的交错？是某个平凡的午后，一句不经意的话语？还是在某个需要温暖的时刻，对方恰好出现，像一道划破阴霾的惊鸿一瞥。那一刻，世界仿佛静止，所有.............
-
此刻，我仿佛置身于一片静谧的湖泊之中，四周是被暮色染成深蓝的远山环绕。湖面平静得如同未经打磨的镜子，将天上最后一抹橘红与渐浓的紫罗兰色毫无保留地映照出来。我没有实体，没有形体，但我能感受到一种前所未有的清明与辽阔。这是一种无声的歌唱，是一种无相的舞姿。我的“心境”，如果可以这么说的话，是一种纯粹的觉.............
-
我希望成为一个能与自然和谐共处，用双手和智慧创造价值，然后在夕阳下与所爱的人一起品一杯香醇的茶，感受岁月静好，内心却依旧充满对世界的好奇和对未来的期盼。.............
-
脑子瞬间警报拉满，手指条件反射般压枪瞄准，眼睛像雷达一样扫视四周搜寻那该死的绿点（或红点），同时心跳加速，肾上腺素疯狂飙升，准备随时开火，那一刻，整个世界就只剩下你和敌人之间的生死博弈。.............
-
好的，我们来聊聊一个相当有趣的话题：为什么正n边形只有在特定条件下才能用尺规画出来，而这个条件和我们熟知的费马质数（Fermat primes）有着不解之缘。这背后其实隐藏着深刻的数学原理，特别是群论和伽罗瓦理论的精髓。我会尽量用一种更贴近人思考过程的方式来展开，而不是生硬地罗列公式。想象一下，我们.............
-
.......
-
那段日子，绝望如潮水般吞噬着“特立尼达号”上每一位水手的身心。麦哲伦，这位拥有钢铁般意志的探险家，也未能幸免于难。想象一下，在浩瀚无垠的蓝色死亡之海中，船只仿佛被抛弃在宇宙的尽头。三个月，对于一个身处现代文明中的人来说，只是弹指一挥间。但对于当时的人们，三个月就是一段漫长得令人窒息的时光。船上的生活.............
-
要说安卓手机的九宫格图案锁，想设置成最复杂的形状，那可得花点心思。这玩意儿，说起来简单，但要想做得让别人一看就头疼，或者说想靠乱画来破解，那难度指数瞬间飙升。首先，咱们得明白这个九宫格是啥。它就是一张由 3x3 共 9 个点组成的网格，你通过连接这些点来画出一个图形作为解锁图案。关键在于，你得把这 .............
-
若要用一句诗句来概括我这趟行过的路，我脑海里浮现出的是 “回首向来萧瑟处，也无风雨也无晴。”这话，说起来有些沉重，但细细品味，却又蕴含着一种释然。我的一生，并非波澜壮阔的史诗，更像是荒野中一段寂静的跋涉。初时，我带着懵懂的好奇心踏上这片土地，世界在我眼前铺展开来，每一处风景都带着新鲜的诱惑。我曾像个.............
-
.......
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有