2017-11-09 13:12:25 712浏览
随着大数据技术的到来，导致越来越多人想要学习大数据技术，而创建大数据平台是个系统性的工程，并不像简简单单开发一款APP一样，你要深度的了解当前的环境以后的发展，那么，下面请小讲来为大家详细的介绍一下关于扣丁学堂剖析大数据培训之如何创建一个大数据平台吧。
1、linux系统安装
一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。
2、分布式计算平台/组件安装
目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先说下使用开源组件的优点：
1)使用者众多，很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方)。
2)开源组件一般免费，学习和维护相对方便。
3)开源组件一般会持续更新，提供必要的更新服务『当然还需要手动做更新操作』。
4)因为代码开源，若出bug可自由对源码作修改维护。
再简略讲讲各组件的功能。分布式集群的资源管理器一般用Yarn，『全名是YetAnotherResourceNegotiator』。常用的分布式数据数据『仓』库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。ElasticSearch是一个分布式的搜索引擎。针对分析，目前最火的是Spark『此处忽略其他，如基础的MapReduce和Flink』。Spark在core上面有MLlib，SparkStreaming、SparkQL和GraphX等库，可以满足几乎所有常见数据分析需求。值得一提的是，上面提到的组件，如何将其有机结合起来，完成某个任务，不是一个简单的工作，可能会非常耗时。
3、数据导入
数据导入的工具是Sqoop。用它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台『一般主要导入到Hive，也可将数据导入到Hbase』。
4、数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到HiveSQL，SparkQL和Impala。
数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在MLlib里面，调用比较方便。
5、结果可视化及输出API
可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。在这里，要基于大数据平台做展示，会需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms级别』的行查找。ElasticSearch可以实现列索引，提供快速列查找。
平台搭建主要问题：
1、稳定性Stability
理论上来说，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器做数据及程序运行备份以确保系统稳定。但也由于大数据平台部署于多台机器上，配置不合适，也可能成为最大的问题。曾经遇到的一个问题是Hbase经常挂掉，主要原因是采购的硬盘质量较差。硬盘损坏有时会到导致Hbase同步出现问题，因而导致Hbase服务停止。由于硬盘质量较差，隔三差五会出现服务停止现象，耗费大量时间。结论：大数据平台相对于超算确实廉价，但是配置还是必须高于家用电脑的。
2、可扩展性Scalability
如何快速扩展已有大数据平台，在其基础上扩充新的机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际2B的应用中，有时需要增减机器来满足新的需求。如何在保留原有功能的情况下，快速扩充平台是实际应用中的常见问题。
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