前言：大数据相关的技术名词特别多，这些技术栈之间的关系是什么，对初学者来说很难找到抓手。我一开始从后端转大数据的时候有点懵逼，整体接触了一遍之后才把大数据技术栈给弄明白了。

---

一、大数据技术栈

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

1.1、基础编程语言

大数据框架大多采用 Java 语言进行开发，并且几乎全部的框架都会提供 Java API 。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，Scala 是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在 Java 虚拟机上，可以 与所有的 Java 类库无缝协作，著名的 Kafka 就是采用 Scala 语言进行开发的。 为什么需要学习 Scala 语言 ？ 这是因为当前最火的计算框架 Flink 和 Spark 都提供了 Scala 语言的接口，使用它进行开发，比使用 Java 8 所需要的代码更少，且 Spark 就是使用 Scala 语言进行编写的， 学习 Scala 可以帮助你更深入的理解 Spark。这里说明一下，如果你的时间有限，不一定要学完 Scala 才去学习大数据框架。Scala 确实足够的精简和灵活，但其在语言复杂度上略大于 Java，例如隐式转换和隐式参数等概念在初次涉及时会 比较难以理解，所以你可以在了解 Spark 后再去学习 Scala，因为类似隐式转换等概念在 Spark 源码中有大量的运用。

1.2、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。

1.3、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，Click House、redis。

1.4、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。

1.5、数据计算

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

1.6、大数据辅助中间件

• 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、大数据框架分类