前言

经常有初学者问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。。。。。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。

其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。

第一章：初识Hadoop

1.1.学会百度与Google

不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。

Google首选，翻不过去的，就用百度吧。

1.2 参考资料首选官方文档

特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。

相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。

1.3 先让Hadoop跑起来

Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

Hadoop 1.0、Hadoop 2.0 MapReduce、HDFSNameNode、DataNode JobTracker、TaskTracker Yarn、ResourceManager、NodeManager

自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.

1.4 试试使用Hadoop

HDFS目录操作命令；

上传、下载文件命令；

提交运行MapReduce示例程序；

打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。

知道Hadoop的系统日志在哪里。

1.5 你该了解它们的原理了

MapReduce：如何分而治之；

HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；

Yarn到底是什么，它能干什么；

NameNode到底在干些什么；

ResourceManager到底在干些什么；

1.6 自己写一个MapReduce程序

请仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，打包并提交到Hadoop运行。

你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。

第二章：更高效的WordCount

2.1 学点SQL吧

你知道数据库吗？你会写SQL吗？如果不会，请学点SQL吧。

2.2 SQL版WordCount

在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？给你看看我的:SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，我这一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

2.3 SQL On Hadoop之Hive

什么是Hive？官方给的解释是：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.

为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。

2.4 安装配置Hive

请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。

2.5 试试使用Hive

请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。

2.6 Hive是怎么工作的

明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？

2.7 学会Hive的基本命令

创建、删除表；加载数据列表；下载Hive表的数据；请参考1.2，学习更多关于Hive的语法和命令。

第三章：把别处的数据搞到Hadoop上

3.1 HDFS PUT命令

这个在前面你应该已经使用过了。

put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。

建议熟练掌握。

3.2 HDFS API

HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo。

3.3 Sqoop

Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。了解Sqoop常用的配置参数和方法。使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；

3.4 Flume

Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。

下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；

第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去

前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？

其实，此处的方法和第三章基本一致的。

4.1 HDFS GET命令

把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

4.2 HDFS API

同3.2.

4.3 Sqoop

同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；

第五章：快一点吧，我的SQL

其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。

因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.

这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1.

我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：

1. 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；

2. Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；

5.1 关于Spark和SparkSQL

什么是Spark，什么是SparkSQL。Spark有的核心概念及名词解释。SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。SparkSQL为什么比Hive跑的快。

5.2 如何部署和运行SparkSQL

Spark有哪些部署模式？如何在Yarn上运行SparkSQL？使用SparkSQL查询Hive中的表。

第六章：一夫多妻制

请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。

为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。

6.1 关于Kafka

什么是Kafka？

Kafka的核心概念及名词解释。

6.2 如何部署和使用Kafka

使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。

第七章：越来越多的分析任务

不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。

7.1 Apache Oozie

1. Oozie是什么？有哪些功能？2. Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？3. Oozie可以支持哪些任务触发方式？4. 安装配置Oozie。

7.2 其他开源的任务调度系统

Azkaban：：：

在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。

8.1 Storm

1. 什么是Storm？有哪些可能的应用场景？2. Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？3. Storm的简单安装和部署。4. 自己编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。

8.2 Spark Streaming

1. 什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？2. Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？3. 使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。

如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的：

至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。

第九章：我的数据要对外

通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面：

1. 离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；

离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。

1. 实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。

根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

1. OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。

2. 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。

第十章：牛逼高大上的机器学习

关于这块，我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。数学专业毕业的我非常惭愧，很后悔当时没有好好学数学。

在我们的业务中，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类：

1. 分类问题：包括二分类和多分类，二分类就是解决了预测的问题，就像预测一封邮件是否垃圾邮件；多分类解决的是文本的分类；

2. 聚类问题：从用户搜索过的关键词，对用户进行大概的归类。

3. 推荐问题：根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。

大多数行业，使用机器学习解决的，也就是这几类问题。