学习某一项技术，一定要了解它的来龙去脉，才能把握到它的本质以及它的未来。

一、大数据技术发展史：大数据的前世今生

        在2004年，Google前后发表了三篇论文，即大数据技术的“三驾马车”：分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。分别是一个文件系统、一个计算框架和一个数据库系统。其本质思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。这样就不需要追求单个服务器的性能了。

        Doug Cutting阅读论文后在自己的产品上实现了GFS、MapReduce的功能，后面在2006年将这些大数据技术分离出来作为一个单独的技术，这就是Hadoop，包括了分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。（PS:Hadoop的代码都是一些最基础的JAVA代码，理应要去研读掌握）

       Yahoo很快运用起了Hadoop，这时发现用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是开发了类SQL的Pig。后面在2010年Facebook又发布了Hive，其支持SQL语法进行大数据计算（可以把SQL语句转化为MapReduce程序）。

        随后Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系渐成：专门将关系数据库中的数据导入导出到 Hadoop 平台的 Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的 Flume；MapReduce 工作流调度引擎 Oozie 等。

        在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理就是由MapReduce完成，这显得太臃肿，于是在2012年有了一个新项目Yarn，把MapReduce两个功能分离出一个，现在，Yarn成为了大数据平台上最主流的资源调度系统。

        同在2012年，伯克利AMP实验室的马铁博士发现MapReduce进行机器学习的性能很差，因为机器学习要迭代很多次，但MapReduce每执行一次计算都要重启一次作业，于是开发了Spark，后面逐渐替代了MapReduce。

        像MapReduce、Spark这类计算框架都被称作批处理计算，又被称为大数据离线计算。但还有另一类应用场景，如何城市监控等，这时候就有了Storm、Flink、Spark Streaming等大数据流计算框架，流计算又称作大数据实时计算。其中Flink同时支持批处理计算和流式计算、

        除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统主要处理的也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。在2011年,涌现出HBase、Cassandra等优秀产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。

        此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度 MapReduce 和 Spark 作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。因此大数据技术体系如下图所示：

 

        

二、大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能

 

        搜索引擎时代 （代表产品：Hadoop） ==> 数据仓库时代（代表产品：Hive） ==> 数据挖掘时代==>机器学习时代

 

 

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三、参考文献

李智慧，极客时间《从0开始学习大数据》1-3讲