为了方便大家梳理清楚大数据学习路线，本文从以下四个方面来介绍大数据技术：
大数据技术栈
大数据发展史
大数据应用
大数据开发岗位

一、大数据技术栈

之前有同事问我怎么转大数据开发，他在网上搜了一堆大数据相关的技术，但是不知道从哪里开始入门，也不知道要学习哪些技术，这些技术栈之间的关系是什么。我一开始转大数据的时候也有点懵逼，整体接触了一遍之后才把大数据技术栈给弄明白了。

做大数据开发，无非要干四件事情，采集、存储、查询、计算。此外，一些开发必备的基础语言能力是需要的。我按照这几个维度，对大数据常见技术栈做了下划分。

基础能力
java不用说，当今世界使用最广泛的语言，做程序员基本必会的，而且大数据生态很多组建都是通过java开发的。python通常用在爬虫，数据分析，机器学习上，部分大数据组件是python开发的，例如airflow。scala底层还是java，由于spark是scala开发的，且scala也集成了很多spark的算子，所以scala一般用在spark开发上。

数据采集
一般通过filebeat，logstash，kafka，flume做日志采集。一些应用系统的数据，也会通过kafka或者binlog的方式同步到大数据组件做存储。

数据存储
这里的数据存储引擎和传统的关系型数据库有很大的区别。常见分布式存储文件系统有hdfs。此外，对于一些非结构化的数据会通过nosql的方式做存储，常见的nosql存储组件有hbase，redis。

数据查询
常见的有hive、spark sql、presto、kylin、impala、durid、clickhouse、greeplum，每个组件都有自己的查询特性和使用场景。这里不展开篇幅详细介绍了，后面慢慢聊。

数据计算
常见的计算方式有流计算和批处理，按实效性又分离线计算和实时计算。对应的计算组件有storm，spark stream，flink。

其它
分布式协调器：大数据组件为了提高可靠性通常是分布式存储的，这样就涉及到各个组件之间的协调同步。最常见的协调器就是zookeeper。
资源管理器：为了提高计算能力，会对计算资源（CPU，内存，磁盘）做分配，常见的组件有yarn，mesos。
调度管理器：调度管理器管理任务何时执行，周期执行，是否重试等。常见的有airflow，dalphine schduler，oozie，azkaban。

二、大数据技术发展史

学习一门技术，知道会用已经够了，至少能解决问题。但是要想走得更远，还是需要知道一门技术的发展历史，通过发展史可以更深刻的理解为何会产生这门技术，它背后这样设计的原有，它的使用场景。

大数据技术的起源
大数据最早是起源于google。大家都知道google主要是提供网页检索服务，而这项服务依赖两个能力：网页的收集，索引的构建。有了这两个能力，我们才能通过检索服务搜索到互联网上的网页。这些网页和索引都需要大量的存储和计算能力。为了提高这两个能力，谷歌发表了三篇重要的论文。
2003年，分布式文件系统GFS。
2004年，大数据分布式计算框架MapReduce。
2006年，NoSql数据库系统。
这三篇论文奠定了大数据技术的基础。

Hadoop技术
受谷歌论文启发，2004年7月Doug和Mike Cafarella在Nutch（Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能）中实现了类似于GFS的功能，也就是HDFS的前身。2005年2月，Mike Cafarella在Nutch中实现了MapReduce的最初版本。GFS和MapReduce作为hadoop前身，2006年hadoop从Nutch项目中分离出来，贡献给了Apache，至此成为Apache顶级项目。

Yahoo的Pig
2006年，为了让MapReduce技术更好使用，雅虎对MapReduce技术做了封装，开发了一套通过类似于SQL脚本查询的工具Pig，使用Pig写SQL会自动转换成MapReduce来执行，大大优化了MapReduce的使用难度。

Facebook的Hive
2007年，facebook对查询方式做了进一步优化，开发出了一套可以直接使用SQL的工具做大数据查询-HIVE，只要懂得SQL的开发人员都能使用这个组件。

Powerset的HBASE
2007年Powerset的工作人员，通过google的论文开发出了BigTable的java版本，即HBASE。2008年HBASE贡献给了Apache。

Spark的产生
2009年，UC伯克利里面的研究员在使用MapReduce做实验项目时，性能无法满足需求。于是着手开始设计spark，基于内存计算的spark性能要远远高于spark

三、大数据应用

推荐领域：电商购物，猜你喜欢。信息流方面，像头条文章推荐，抖音视频推荐。

风控：仿电信诈骗，黄赌毒识别，反洗钱等等。

医疗：通过用户一些医疗信息做疾病的识别。

智慧城市：自动驾驶，智慧物流，城市交通管理等等。

四、大数据开发岗位

基础组件开发：需要扎实的java或者C++语言能力，对大数据组件有独到认知，能对大数据组件结合公司业务场景做二次封装。

大数据应用开发：开发一些大数据工具，比如标签管理系统，元数据管理系统，埋点系统，爬虫系统等。需要具备扎实的java或者python能力，能熟练使用大数据相关组件。

数仓工程师：一般都是做一些BI报表的开发，数据治理。精通SQL，精通常见的数仓模型。

算法工程师：精通常见机器学习算法，能熟练使用大数据组件。结合公司的业务场景灵活的使用算法能力赋能。

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