走进大数据开源项目

港控/mmm° 2022-06-07 08:08 302阅读 0赞

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*2015-11-05 翁岩青*[大数据社区][Link 1]

最近大数据领域最火的消息莫过于Pivotal兑现了其年初对于开源其大数据核心产品GemFire，HAWQ，Greemplum DB的承诺 。这个消息也让Pivotal在国内技术社区风风光光的火了一把，程序猿们可以看到真正的企业级数据仓库是如何设计和实现的。

与此同时，开源社区中也存在很多类似的优秀大数据相关项目，涵盖了分布式数据存储与计算，数据处理，数据仓库，机器学习等与数据有关的方方面面，下面就让我们看看开源社区中的这些大数据项目典型代表。

首先，说起大数据开源项目，第一个必须要提的当然就是Apache Hadoop下的三个子项目Apache HDFS，Apache MapReduce，Apache YARN，这基本上可以认为是大数据处理的国际标准，是整个大数据生态系统的基石。

**分布式存储**

在分布式存储领域，可以按存储模型分为文件系统，KV存储，Columnar存储，Document存储，Graph存储。

分布式文件系统是整个分布式存储的最底层，鼻祖正是Google大名鼎鼎的GFS。Apache HDFS是GFS的开源版本，应该不用再介绍了。RedHat GlusterFS作为Linux社区老大的产品，也是值得一看的。

KV存储是最简单的存储模型，比较典型的系统包括Amazon DynamoDB, Memcached，Redis,BerkeleyDB, Google LevelDB

Columnar存储是KV存储的直接扩展，Value对应Column family或是Column Map。这类系统最基本的是Apache HBase，Google早期三架马车之一BigTable开源版本，类似的还有ApacheCassandra，Hypertable, Facebook HydraBase。

Document存储主要有MongoDB, Facebook Apollo等。Graph存储系统大部分基于Google的Pregel，主要开源实现有：Apache Giraph，Apache Spark Bagel，Phoebus。另外Google也开源了自家的Graph数据库Cayley。

**分布式计算**

分布式计算方面，主要体现在各种计算框架，数据处理模型，典型代表有Apache MapReduce，最经典的大数据处理引擎。Apache Spark，目前最火的大数据处理引擎，速度相比MapReduce有数量级的提升，基于Spark也构建了一整套生态系统，SQL，Streaming，Machine Learning，Graph。其他的项目包括Apache Storm，Apache Pig，Apache Tez，Apache S4, OpenMPI等。

**分布式任务调度**

分布式任务调度与集群管理，这类系统主要实现分布式任务管理，资源调度，集群管理等基础任务，包括Apache YARN,Apache Aurora,Apache Falcon,Apache Oozie,Linkedin Azkaban,Apache Ambari,Apache Bigtop, Apache Mesos等。

SQL与SQL-like处理，这类系统正是Pivotal开源的主要产品形态，基本上是在分布式系统上搭建SQL查询引擎，有传统的MPP SQL数据库，SQL-on-Hadoop，也有SQL-like类的大数据查询系统。包括Greenplum DB，Apache Hive, Apache HAWQ，Cloudera Impala,SparkSQL，Apache Phoenix，Apache Drill， SharkSQL，Facebook PrestoDB，CockroachDB等。这类系统现今也越来越多向云端发展，包括Amazon Redshift，Google BigQuery，Snowflake等，遗憾的是这类云端产品由于安全性问题大多没有选择开源。

**分布式服务及数据处理（包括各种日志处理）**

分布式服务及数据处理领域，主要包括数据获取，日志处理，消息服务等分布式编程必要的组件。主要有Apache Zookeeper, Apache Flume, Apache Kafka, Apache Sqoop, Cloudera Morphlines, Facebook Scribe, Logstash,Linkedin Gobblin等。

**分布式服务之上服务**

在分布式存储、计算、数据处理以及各类基础组件之上，各类分布式应用层出不穷，比如机器学习应用相关的Apache Mahout, Cloudera Oryx, Spark MLlib, MLbase，搜索应用相关的Apache Solr，ElasticSearch，HBase Coprocessor, Facebook Unicorn，应该说有了这些分布式基础组件的支持，构建新的分布式应用变得方便很多。

**数据可视化**

在大数据的海洋中，如何更直观对数据进行探索和可视化也是目前最值得关注的方向，这类开源项目包括D3,Chart.js, Arbor, DC.js, Sigma.js, Zeppelin等，熟悉前端技术的攻城师可以分分钟利用这些优秀的library将大数据直接以图表形式展示给人们。

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以下为个人评价：

1、当前的数据仓库产品，又发生了较大变化，kylin和durid的成熟，为OLAP提供了更好的解决方案，另外在数据分析中spark也愈发成熟

2、MADlib已经成为apache的顶级项目，另外HAWQ也发布到了2.2.0.0，相信很快会成为顶级项目，推荐博客:[http://blog.csdn.net/wzy0623][http_blog.csdn.net_wzy0623]

3、GemFire是个不错的东东，抽空研究下，其版权属于Pivotal(EMC与VMware/GE合资公司)，Redis的创始人Salvatore Sanfilippo 现在也供职于Pivotal。当前主要应用银行、社保、12306等交易系统。

4、各大厂家的大数据解决方案，见：[http://www.donews.com/net/201301/1730996.shtm][http_www.donews.com_net_201301_1730996.shtm]，稍微老了一点，国内的可以看知乎上的说明：[https://www.zhihu.com/question/29548293][https_www.zhihu.com_question_29548293]

[http_mp.weixin.qq.com_s_nUiEDyfeu_md828Sr7dxng]: http://mp.weixin.qq.com/s/nUiEDyfeu_md828Sr7dxng
[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s/nUiEDyfeu_md828Sr7dxng##
[http_blog.csdn.net_wzy0623]: http://blog.csdn.net/wzy0623
[http_www.donews.com_net_201301_1730996.shtm]: http://www.donews.com/net/201301/1730996.shtm
[https_www.zhihu.com_question_29548293]: https://www.zhihu.com/question/29548293