大数据分析关键技术38
大数据处理与分析的关键技术研究
大数据处理与分析的关键技术研究随着数字化时代的到来，数据量呈指数级增长。
互联网、无人机、机器人、物联网、传感器、社交媒体等技术的发展和普及，不断产生着海量的数据。
而这些数据蕴含着巨大的价值，但由于数据规模过大，传统的数据处理和分析方法已经无法胜任。
为了更好地挖掘和利用这些数据，研究大数据处理和分析的关键技术就显得尤为重要。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、大数据处理的关键技术1. 分布式存储大数据处理过程中，首先需要解决的是海量数据的存储问题。
传统的关系型数据库已经无法胜任，因此出现了一种新型的分布式存储技术——Hadoop。
Hadoop可以把数据分散到多台服务器上进行存储，实现了海量数据的存储和管理。
2. 并行计算在大数据处理中，数据量巨大，计算任务繁重，为了提高计算效率，必须采用并行计算技术。
MapReduce是一种并行计算模型，具有高可靠性、高可扩展性、可自动并行化等特点。
在Hadoop中，MapReduce可实现大规模数据处理，提高处理效率。
3. 数据压缩大数据处理过程中，数据量大，传输和存储成本高，因此需要进行数据压缩。
Hadoop中采用的是LZO压缩算法，该算法具有快速压缩速度和较高的解压速度，可以有效地减小数据的存储和传输成本。
二、大数据分析的关键技术1. 数据挖掘数据挖掘是一种通过在大数据中发现隐藏模式、关系和趋势的方法。
通过数据挖掘，可以深入了解数据本身的特点和规律，帮助企业发现和利用商业机会。
同时，数据挖掘也可以帮助企业识别和解决潜在的问题，提高企业的决策能力。
2. 机器学习机器学习是一种通过机器自主学习提高自身性能的方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获得数据的特征和规律，并利用这些信息来训练机器，提高其预测和决策能力。
机器学习在大数据分析中具有广泛的应用，可以用于推荐系统、情感分析、预测和分类等方面。
3. 可视化分析可视化分析是一种将大数据转换为易于理解、清晰直观的图形化表达方式。
大数据关键技术
d A l l t h i n g s i n t he i r b e i n大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、大数据采集技术 数据是指通过RFID 射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是当今信息时代的重要产物，它以庞大的数据量、多样的数据类型和高速的数据处理能力为特征，对各个领域的发展起到了重要的推动作用。
而大数据的关键技术则是支撑大数据应用的基础，下面将介绍几个关键技术及其应用场景。
一、数据采集与存储技术数据采集是大数据应用的第一步，而数据存储则是保障数据的可靠性和高效性的重要环节。
在数据采集方面，传感器技术的发展使得各种设备和系统能够实时采集和传输各类数据，如温度、湿度、压力等。
而在数据存储方面，分布式文件系统和分布式数据库技术的应用，能够将海量的数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和访问效率。
二、数据清洗与预处理技术由于大数据的来源多样且数据质量参差不齐，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和可用性。
数据清洗技术主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作，而数据预处理技术则包括数据标准化、特征选择、降维等操作。
这些技术的应用场景包括金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
三、数据挖掘与分析技术数据挖掘是从大数据中发现隐含模式、规律和知识的过程，而数据分析则是对数据进行统计和推理，为决策提供支持。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等方法，而数据分析技术包括统计分析、机器学习、人工智能等方法。
这些技术的应用场景包括市场营销、舆情分析、智能推荐等领域。
四、数据可视化与交互技术大数据的特点是数据量庞大且多样，如何将数据转化为可视化的图表和图像，以方便用户理解和分析，是数据可视化技术的核心任务。
数据可视化技术主要包括图表绘制、地理信息展示、虚拟现实等方法。
此外，交互技术也是数据应用中的重要环节，通过人机交互的方式，使用户能够方便地查询、分析和操作数据。
这些技术的应用场景包括数据报表展示、智慧城市、虚拟现实游戏等领域。
五、数据安全与隐私保护技术随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
数据安全技术主要包括数据加密、访问控制、防火墙等方法，而隐私保护技术则包括数据匿名化、脱敏处理、隐私保护算法等方法。
大数据的关键技术：数据采集，数据存储和管理，数据处理和分析，数据隐私和安全
⼤数据的关键技术：数据采集，数据存储和管理，数据处理和分
析，数据隐私和安全
分布四个部分
1. 数据采集
通过爬⾍⼯具，ETL⼯具获取数据，然后经过清洗、转换和集成将数据加载到数据仓库或者数据集市中。
extract, transform,load
2. 数据存储和管理
典型的存储地⽅：⽂件系统和数据库
由于海量的数据导致单机存储的⽅式不够⽤，转⽽存到多个机器上（甚⾄上百台机器）：分布式⽂件系统和分布式数据库（分布式存储技术）
原有的关系型数据库也不能⽀持现有的海量数据，现在以Nosql为基础的⾮关系型数据库存储了⼤概90%的数据量。
3. 数据处理和分析
原有的单机计算⽅式已经解决不了那么海量的数据了，如何实现实时⾼效的计算（分布式处理技术）
现在分布式架构的mapreduce、saprk等可以解决⼤数据的计算问题
4. 数据隐私和安全
由于数据源的多样性，诞⽣了
隐私数据保护体系
数据安全保护体系
这四个部分最重要的是第2和第3部分
第2的分布式存储技术--------------将数据分布式的存储
google公司提出GFS
hadoop中的HDFS
第3的分布式处理技术------------在多台机器上计算同⼀个任务（数据在哪台机器上，就在哪台机器上进⾏计算）
google公司提出MAPReduce
hadoop开源实现了
可以看出hadoop包含了两块，存储⽅式HDFS，处理⽅式mapreduce。
大数据处理的关键技术
超人学院：大数据处理的关键技术大数据技术,从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。
目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来,而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。
大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理（数据清理、数据集成、数据变换等）、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等）。
该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理，最终以有价值的信息形式到达用户的手中。
在数据分析中，云技术与传统方法之间进行联合，使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。
一、数据的采集技术数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或传感器形式等）的各种类型的结构化、半结构化的数据,并允许用户通过这些数据来进行简单的查询和处理工作。
二、数据集成与处理技术数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群中,以便对数据进行集中的处理。
该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆.三、大数据存储及管理技术数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。
为适应大数据环境下爆发式增长的数据量，大数据采用由成千上万台廉价PC来存储数据方案，以降低成本，同时提供高扩展性。
考虑到系统由大量廉价易损的硬件组成，为了保证文件整体可靠性，大数据通常对同一份数据在不同节点上存储多份副本，同时，为了保障海量数据的读写能力，大数据借助分布式存储架构提供高吐量的数据访问.超人学院主要培训内容Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System是较为有名的大数据文件存储技术。
HDFS是GFS的开源实现，它们均采用分布式存储的方式存储数据（将文件块复制在几个不同的节储节点上）.在实现原理上，它们均采用主从控制模式(主节点存储元数据、接收应用请求并且根据请求类型进行应答，从节点则负责存储数据)。
阐述大数据的关键技术
阐述大数据的关键技术大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。
这种数据可以是结构化的，比如数据库里的表格，也可以是非结构化的，比如社交媒体上的文字或图片。
大数据通常涉及数据挖掘、存储、处理、分析等方面的技术。
下面将详细介绍几个关键的大数据技术：1.分布式存储与计算：大数据的第一个关键技术是分布式存储与计算。
由于大数据的规模极大，传统的存储和计算方法无法满足需求。
因此，分布式存储与计算技术被引入。
这种技术利用多台计算机协同工作，每台计算机处理一部分数据，大大提高了数据处理速度。
例如，Hadoop和Spark 等框架就是这种技术的典型代表。
2.数据挖掘与机器学习：大数据的另一个关键技术是数据挖掘和机器学习。
在大数据时代，我们需要从海量数据中提取有价值的信息，这就需要使用数据挖掘和机器学习的方法。
这些方法可以自动地发现数据中的模式和规律，从而为决策提供支持。
例如，深度学习、神经网络等技术就是常用的机器学习方法。
3.数据库技术：虽然传统的关系型数据库在处理大数据时面临挑战，但是一些新型的数据库技术，如NoSQL数据库，能够更好地处理大数据。
NoSQL数据库可以处理海量的数据，并且不需要严格的结构化查询语言，因此更加灵活。
例如，MongoDB、Cassandra等就是常见的NoSQL数据库。
4.数据处理与分析：大数据的处理和分析是一个复杂的过程，涉及到数据的清洗、转换、聚合等多个步骤。
这些步骤需要使用一些专门的技术和工具，比如数据管道、数据处理算法等。
通过这些技术和工具，我们可以将原始的数据转化为有价值的信息。
5.可视化技术：可视化是展示大数据的一种重要手段。
通过图形、图表等方式，我们可以将复杂的数据以易于理解的形式呈现出来。
这可以帮助我们更好地理解和分析数据。
例如，Tableau、PowerBI等工具就是常用的数据可视化工具。
6.隐私保护与安全：随着大数据的使用越来越广泛，隐私保护和安全问题也变得越来越重要。
数据科学与大数据分析考试 选择题 58题
1. 在数据科学中，哪个步骤通常是数据处理的第一步？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集2. 下列哪种方法不是数据清洗的一部分？A. 处理缺失值B. 数据标准化C. 数据加密D. 去除异常值3. 在大数据分析中，Hadoop主要用于哪种处理？A. 实时数据处理B. 批处理C. 流处理D. 图形处理4. 下列哪个不是大数据的4V特征之一？A. 速度B. 多样性C. 价值D. 可视化5. 在数据科学项目中，哪个角色负责数据的可视化工作？A. 数据工程师B. 数据分析师C. 数据科学家D. 数据可视化专家6. 下列哪种算法是监督学习的一种？A. K-均值聚类B. 决策树C. 主成分分析D. 关联规则学习7. 在机器学习中，过拟合是指模型在哪种数据上表现不佳？A. 训练数据B. 测试数据C. 验证数据D. 新数据8. 下列哪个工具常用于大数据分析？A. ExcelB. RC. SQL ServerD. Access9. 在数据分析中，PCA（主成分分析）主要用于什么？A. 数据降维B. 数据加密C. 数据清洗D. 数据标准化10. 下列哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 键值存储B. 文档存储C. 关系数据库D. 图形数据库11. 在数据科学中，交叉验证主要用于什么？A. 数据清洗B. 模型选择C. 数据收集D. 数据可视化12. 下列哪个是深度学习的应用？A. 图像识别B. 数据清洗C. 数据标准化D. 数据收集13. 在数据分析中，ETL代表什么？A. Extract, Transform, LoadB. Encrypt, Transfer, LoadC. Extract, Transfer, LoadD. Encrypt, Transform, Load14. 下列哪个不是数据仓库的特点？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 实时性15. 在数据科学中，A/B测试主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 模型验证D. 产品优化16. 下列哪个是数据科学中的关键技能？A. 烹饪B. 编程C. 园艺D. 绘画17. 在数据分析中，ROC曲线主要用于什么？A. 数据清洗B. 模型评估C. 数据收集D. 数据可视化18. 下列哪个是大数据分析中的关键技术？A. 云计算B. 本地存储C. 单机计算D. 手工计算19. 在数据科学中，特征选择主要用于什么？A. 数据清洗B. 模型简化C. 数据收集D. 数据可视化20. 下列哪个不是数据科学中的常用编程语言？A. PythonB. RC. JavaD. HTML21. 在数据分析中，SQL主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据查询C. 数据收集D. 数据可视化22. 下列哪个是数据科学中的关键工具？A. 锤子B. 螺丝刀C. Jupyter NotebookD. 画笔23. 在数据分析中，Pandas是哪个编程语言的库？A. PythonB. RC. JavaD. C++24. 下列哪个不是数据科学中的常用算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法25. 在数据分析中，SVM代表什么？A. 支持向量机B. 简单向量机C. 超级向量机D. 系统向量机26. 下列哪个是数据科学中的关键概念？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集27. 在数据分析中，K-均值聚类主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集28. 下列哪个不是数据科学中的常用工具？A. TableauB. ExcelC. PhotoshopD. Power BI29. 在数据分析中，随机森林主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集30. 下列哪个是数据科学中的关键技术？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集31. 在数据分析中，时间序列分析主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预测D. 数据收集32. 下列哪个不是数据科学中的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法33. 在数据分析中，关联规则学习主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据关联34. 下列哪个是数据科学中的关键工具？A. 锤子B. 螺丝刀C. Jupyter NotebookD. 画笔35. 在数据分析中，Pandas是哪个编程语言的库？A. PythonB. RC. JavaD. C++36. 下列哪个不是数据科学中的常用算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法37. 在数据分析中，SVM代表什么？A. 支持向量机B. 简单向量机C. 超级向量机D. 系统向量机38. 下列哪个是数据科学中的关键概念？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集39. 在数据分析中，K-均值聚类主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集40. 下列哪个不是数据科学中的常用工具？A. TableauB. ExcelC. PhotoshopD. Power BI41. 在数据分析中，随机森林主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集42. 下列哪个是数据科学中的关键技术？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集43. 在数据分析中，时间序列分析主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预测D. 数据收集44. 下列哪个不是数据科学中的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法45. 在数据分析中，关联规则学习主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据关联46. 下列哪个是数据科学中的关键工具？A. 锤子B. 螺丝刀C. Jupyter NotebookD. 画笔47. 在数据分析中，Pandas是哪个编程语言的库？A. PythonB. RC. JavaD. C++48. 下列哪个不是数据科学中的常用算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法49. 在数据分析中，SVM代表什么？A. 支持向量机B. 简单向量机C. 超级向量机D. 系统向量机50. 下列哪个是数据科学中的关键概念？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集51. 在数据分析中，K-均值聚类主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集52. 下列哪个不是数据科学中的常用工具？A. TableauB. ExcelC. PhotoshopD. Power BI53. 在数据分析中，随机森林主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据收集54. 下列哪个是数据科学中的关键技术？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据建模D. 数据收集55. 在数据分析中，时间序列分析主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预测D. 数据收集56. 下列哪个不是数据科学中的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. 贪心算法57. 在数据分析中，关联规则学习主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据分类D. 数据关联58. 下列哪个是数据科学中的关键工具？A. 锤子B. 螺丝刀C. Jupyter NotebookD. 画笔答案1. A2. C3. B4. D5. D6. B7. D8. B9. A10. C11. B12. A13. A14. D15. D16. B17. B18. A19. B20. D21. B22. C23. A24. D25. A26. C27. C28. C29. C30. C31. C32. D33. D34. C35. A36. D37. A38. C39. C40. C41. C42. C43. C44. D45. D46. C47. A48. D49. A50. C51. C52. C53. C54. C55. C56. D57. D58. C。
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Impala相对于Hive的优势
中间结 果
作业调 度
作业分 发
数据访 问
代码实 现
Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间 隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
SQL Syntax
Parallel Compute Framework
SQL Syntax+ Compute Framework
Resource Management
Storage
Distribute File System
Column Database
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大数据分析关键技术38
批量处理
大数据分析关键技术38
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2020/11/15
大数据分析关键技术38
• 概述 • 即席查询 • 批量处理 • 流式计算
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大数据计算分析模式分类
数据承载
响应时间
适用场景
即席查询 Ad-Hoc Query
批量处理 Batch Processing
Map/Reduce
即席查询
实时性：高
即席查询
即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成 相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是用 户自定义查询条件。
Meta Data
Batch Processing
Ad-Hoc Query
流式计算 Stream Computing
磁盘
磁盘
内存 (事件窗口 非全量数据)
秒级 (准实时)
分钟级至小时级 (准实时)
秒级 (实时)
自然人交互式 经营分析
事前/事后 大批量数据处理
实时事件分析 实时风险干预
针对不同的业务领域，需要采用不同的数据计算分析方式，快速发现数据价值。
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大数据分析关键技术38
实时性：低
批量处理 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行批量计算。概念Map和Reduce当前的主流
实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce函数，用来保 证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
形成这种模型的原因是：数据的分布式存储、计算资源的分布式、并行计算减少计算时长。
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Hale Waihona Puke Hive架构SQL
JDBC
WUI
Thrift Server
Meta Store
Driver (Compiler, Optimizer, Executor)
Hive (Over Hadoop 0.20.X)
Job Tracker
Name Node
• ThriftServer：JDBC通过ThriftServer 连接到Hive。ThriftServer连接 MetaStore来读取hive的元数据信息。
Impala借鉴了MPP并行数据库的思想，可以做更多的查询优化，从而省掉不必要的 shuffle、sort等开销。
Input Adapter
NoSQL
Engine Cluster
Cluster Management
Rule Repository
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• 概述 • 即席查询 • 批量处理 • 流式计算
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Impala架构
SQL
JDBC
Common HiveQL & Interface
• MetaStore：在关系型数据库中存放表 /分区/列元数据，可以低延迟的快速的 访问到需要的元数据信息。
• Driver/QueryCompiler/ExecutionEn gine:客户端提交的HiveSQL首先进入 Driver，然后Driver会为此次HiveSQL 的执行创建一个Session，Driver维护 整个session的生命周期。Driver首先 将HiveSQL传送给QueryCompiler， 然后由QueryCompiler来对用户提交 的HiveSQL进行编译/检查/优化并最终 生成MapReduce任务。
Column Database
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流式计算
实时性：高
流式计算
流数据的实时计算注重对流数据的快速高效处理、计算和分析。其特点是计算过程数据不落地，所有 数据在内存中完成。其计算模型是根据规则生成容器，当数据流经过容器时，实时产生分析结果。
Output Adapter
Data
HDFS DN
HBase
Impala Node
Impalad
Query Planner Query Coordinator Query Exec Engine
Data
HDFS DN
HBase
Impala Node
Local Direct Reads
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Thrift
大数据分析关键技术38
• ExecutionEngine会与Hadoop进行交 互，将 MapReduce任务交给Hadoop 来执行，并从Hadoop取得最终的执行 结果，并返回给用户。
Data
HDFS DN
Task Tracker
Hadoop
解析HiveSQL之后生成所MapReduce 任务，在运行中访问元数据信息时，将直接 读取生成的物理计划时产生的plan.xml，此 文 件 会 被 放 入 Hadoop 的 分 布 式 缓 存 中 ， ， MapReduce任务可以从分布式缓存中获得相 应的元数据。
Batch Processing
Ad-Hoc Query
Meta Data
SQL Syntax
Parallel Compute Framework
SQL Syntax+ Compute Framework
Resource Management
Storage
Distribute File System
Hive MetaStore
HDFS NN
MetaData
State Store
Impalad
Query Planner Query Coordinator Query Exec Engine
Data
HDFS DN
HBase
Impala Node
Impalad
Query Planner Query Coordinator Query Exec Engine