大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python）
目前因为岗位需要，目前在学习模块一二，模块三正常是大数据分析师进行处理！Hadoop平台适用于对非结构化数据的分析，如图片检索，文本检索等，以及通过各类挖掘算法实现对有关业务数据的预测分析功能。
Hadoop具有的亮点，例如： 1）分布式文件系统：非结构化数据（文本）存储能力，如HDFS； 2）NoSQL数据库：提供海量数据存储库，满足海量数据点查询使用需要； 3）全文索引库：面向全文查询提供分布式索引处理和存储能力，如Solr组件； 4）分布式关系型数据库（hive）分布式数据库：面向数据库应用，提供分布式数据库存储能力； 。。。。。。 有兴趣的话研究一下hive和hbase的相同和不同点
计算分析能力是整个大数据分析处理平台的核心，就是数据挖掘也是先通过编写计算算法，嵌入平台进行数据的时间粒度的计算。 常用的模块使用类： 1）查询检索：基于NOSQL的KV查询（Hbase/Redis）、SQL引擎查询（SQL/Elk等）、全文检索（Solr）。 2）分析挖掘：离线、内存迭代分析挖掘能力；如MR/Spark/算法模型（MLlib）挖掘分析。 3）流处理：流处理提供基于分布式计算；treaming和Storm能力。 4）文件管理：基于大数据分析处理平台的非结构化文件提供基于Hbase或HDFS在线文件管理。
目前成熟计算技术 1)离线批处理计算：MapReduce:HQL 2)内存迭代计算:spark：Scala 3)流式计算：Storm：CQL
MR是一种可用于数据处理的编程模型，实现该离线任务可以通过各种语言实现 java、Python、c++等等。 在MapReduce流程中，map的输出经过shuffle过程聚集成后会交给reduce。所以从设计好的reduce输入可以反推出map的输出key应为数据，value任意。继续反推，map输出数据的key为数据，而在这个实例中每个数据代表输入文件中的一行内容，所以map阶段要完成的任务就是在采用Hadoop默认的作业输入方式之后，将value设置为key，并直接输出（输出中的value任意）。map中的结果经过shuffle过程之后交给reduce。reduce阶段不会管每个key有多少个value，它直接将输入的key复制为输出的key，并输出就可以了（输出中的value被设置成空了）。
对于单一的业务处理，可以通过编写健壮的代码进行定时MR的JOB任务进行相应数据的结算。若业务繁杂，需要定时获取多种数据采集分析，则通过代码实现各个JOB维护成本太高。在Hadoop2.0完美解决该问题，采用HQL自动生成数据的mapreduce任务。 Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段： （1）Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree； （2）遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock； （3）遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree； （4）逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量； （5）遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务； （6）物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。 若需要更深入的了解可以观看：https://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html
MR离线数据分析核心部分：业务分析中各个指标进行并行结算，一次结算多次调用。设计思路类似于数据建模，将一个需求进行拆分成易于维护的JOB，避免各个指标之间的耦合。 例如我要分析VIP一些行为：
支付、浏览。
它们共性是每个VIP的ID,我先通过检索统计VIPusers（hive的数据仓库特性导致用户状态表中各个情况数据都会保存在同一张hive表中，我们需要进行当期VIP用户的统计）。再统计相应的指标数据。若业务增加新的指标
VIPusers操作失败统计
，我可以直接引用相应时间粒度下的VIPusers用户数据进行指标开发。
HQL和mysql创建表和数据操作类似（SQL语句），注意点是，表数据的分区和桶概念，hive的Thrift，和优化调整（主要是减少JOB即MR任务数和JOIN优化）
