多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构VIP免费

目录：什么是大数据Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。大数据的4V特征-来源公司的“大数据”随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如：1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G；2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T;……三国里的“大数据”“草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。Google分布式计算的三驾马车GoogleFileSystem用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。Hadoop体系架构Hadoop核心设计HDFS介绍-文件读流程Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的DataNode的信息。Client读取文件信息。HDFS介绍-文件写流程Client向NameNode发起文件写入的请求。NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。MapReduce——映射、化简编程模型输入数据->Map分解任务->执行并返回结果->Reduce汇总结果->输出结果Hbase——分布式数据存储系统Client：使用HBaseRPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况HMaster:管理用户对表的增删改查操作HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个TableHStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件还有哪些NoSQL产品？为什么要使用NoSQL？一个高并发网站的DB进化史关系模型>聚合数据模型的转换-基本变换关系模型>聚合数据模型的转换-内嵌变换关系模型>聚合数据模型的转换-分割变换关系模型>聚合数据模型的转换-内联变换Hadoop2.0MapReduce：JobTracker：协调作业的运行。TaskTracker：运行作业划分后的任务。大数据的技术领域腾讯大数据现状（资料来自2014.4.11腾讯分享日大会）腾讯大数据平台产品架构腾讯大数据平台与业务平台的关系公司数据处理平台的基础架构公司大数据平台架构图应用一数据分析应用二视频存储应用三离线日志分析应用五在线数据分析参考资料：京东基于Samza的流式计算实践