程序员分享大数据生态组件

㈠ 如何进入大数据领域，学习路线是什么

分享大数据学习路线：

第一阶段为javaSE+MYSQL+JDBC

主要学习一些Java语言的概念，如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、ku，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

㈡ 好程序员分享Python之五分钟了解Django框架设计

Python编程语言的持续火爆，在最新Tiobe编程语言排行榜中位列第五，热度持续增加，尤其是在 AI 和 大数据时代，Python是 AI 和大数据时代的第一开发语言。这已经是一个不争的事实了，唯一的悬念就是谁能坐上第二把交椅了。
问题1:什么是软件框架? 举个简单的例子，对于一个公司来说，公司中有各个职能部门，每个部门各司其职，通过部门之间的配合来完成工作，这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说，公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说，软件框架是由其中的各个模块组成的，每个模块负责特定的功能，模块与模块之间相互协作来完成软件开发。 一个公司，它是针对某一市场而成立的，而软件框架的设计，也是针对某一类软件问题而设计的，其目的主要是提高软件开发效率
问题2：Django的简介和设计思想? Django是用python语言写的开源web开发框架，并遵循MVC设计。劳伦斯出版集团为了开发以新闻内容为主的网站，而开发出来了这个框架，于2005年7月在BSD许可证下发布。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用，多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方插件，你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发原则。
问题3：MVC简介 MVC的全拼为Model-View-Controller，最早在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设计模式，是为了将传统的输入(input)、处理(processing)、输出(output)任务运用到图形化用户交互模型中而设计的。 现MVC是一种架构设计模式，是一种设计理念。是为了达到分层设计的目的，从而使代码解耦，便于维护和代码的复用。MVC是3个单词的缩写，全称：Model-View-Controller(模型-视图-控制器)。MVC就是提供一种规则，让你把相同类型的代码放在一起，这样就形成了层次，从而达到分层解耦、复用、便于测试和维护的目的。
当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model，主要封装对数据库层的访问，对数据库中的数据进行增、删、改、查操作。 V全拼为View，用于封装结果，生成页面展示的html内容。 C全拼为Controller，用于接收请求，处理业务逻辑，与Model和View交互，返回结果
问题4：Django框架遵循MVC设计，并且有一个专有名词：MVT MVT各部分的功能: M全拼为Model，与MVC中的M功能相同，负责和数据库交互，进行数据处理。 V全拼为View，与MVC中的C功能相同，接收请求，进行业务处理，返回应答。 T全拼为Template，与MVC中的V功能相同，负责封装构造要返回的html。

㈢ 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

㈣ 大数据开发怎么学习

按照下面五个阶段开始学习，循序渐进!
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
(1)Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类困枯歼与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

需要大数据学习教程，关汪冲注我主页有资料
(2) HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
(3)JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
(1)分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)
(2)storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四败老、 大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
以上就是分享的大数据自学课程，祝愿每一位小伙伴都能成为真正的大数据技术人才!
学习大数据，就来北京尚学堂，多年的大数据授课经验，扎实的课程理论助你在大数据方面快人一步。

㈤ 2021年最受程序员欢迎的开发工具TOP 50名单出炉-

对于每一个开发者而言，开发工具就相当于他们的武器，选择一个合适的工具能够帮助我们在工作时事半功倍，在互联网逐渐发展成熟的今天，越来越多的开发工具供我们选择，但其中总有一些更好用的，如何选择成为了一大难题。

从而颁布了2021年StackShare第八届顶级工具奖，快来看看有没有你青睐的开发工具吧。

年度最佳新兴工具

1.FastAPI

FastAPI 是一个使用 Python3.6+ 构建 Web API 的高性能框架。根据框架创建者的说法，FastAPI 性能与 NodeJS 或 Golang 相当。

2.GitHub Copilot

作为一款 AI 结对编程工具，Copilot 的主要定位是提供类似 IntelliSense/IntelliCode 的代码补全与建议功能，但在实际表现上有望超越同样由微软合作伙伴 OpenAI 开发的 Codex AI 系统。

3.FiglamFigma

Figma 是一个 基于浏览器 的协作式 UI 设计工具，从推出至今越来越受到 UI 设计师的青睐，也有很多的设计团队投入了Figma 的怀抱，

4.Logtail

Logtail是日志服务提供的日志采集Agent，用于采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。本文介绍Logtail的功能、优势、使用限制及配置流程等信息。

5.Coder

开发人员工作区平台·

6.Charts.csscss

Charts.css 是用于数据可视化的开源 CSS 框架，帮助用户理解数据，帮助开发人员使用简单的 CSS 类将数据转换为漂亮的图表。·

7.Counter

简单并且免费的网络分析·

8.React Query

React Query是一个库，可为任何类型的异步数据提供ReactJS状态管理功能。根据他们的官方文件，·

9.vscode.dev

将VS Code引入浏览器，构建一个可以在浏览器中完全无服务器运行的开发工具。

10.BookStack

BookStack 是一个开源的、基于 Laravel + Vue.js 构建的知识管理和服务平台。具有简单但功能强大的所见即所得编辑器，允许团队轻松创建详细且有用的文档。·

11.ThunderClient

Thunder Client 为我们提供了一款轻量级、易用、整洁、简单的 Rest API 客户端扩展。·我们可以利用 Thunder Client 在编辑器内快速测试代码库的 API 端点，从而最大限度地减少页面的切换。它可以替代 Postman，作为常用的无脚本测试工具。

12.Quod AI

Quod AI Code Search是一个由人工智能驱动的Chrome扩展，可以自动从Git存储库或Jira问题中搜索代码。

它使用问题的标题和描述，并自动在你的Git存储库中找到匹配的内容。

13.Dendron

Dendron 是典型的开源社区编程思维的解决方案，虽然初看起来有一点学习曲线，但从根本上是给了使用者最大的自由发挥空间，同时又提供了最强大和最彻底的工具生态支持。·

14.Notion API

把概念和你每天使用的工具联系起来·

15.Github1s

只需1秒，就可以用VS Code方式来看GitHub代码。·

16.Ocean

容器的无服务器基础架构引擎·

17.Magic

快速构建应用程序，可定制，无密码登录

·

18.Jina

更简单的一种在云上构建神经搜索的方法，

19.Focalboard

一款开源、本地存储、免费的类 Notion 应用Focalboard 的自我定位是“Trello、Notion 和 Asana 的开源、自托管替代品”。·

20.zx

更好地编写脚本的工具（By Google）

21.OpenSearh

OpenSearch是阿里云开放搜索简称，为解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。·

22.Querybook

一个可以发现、创建和共享数据分析、查询以及表的大数据IDE（通过Pinterest），

23.MangoDB

MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库

24.TooIJet

Retool的开源替代品·

25.Kitemaker

Kitemaker是为团队而非经理创建的超快速问题跟踪器。为远程团队创建的Jira的快速替代方案·

26.Appflowy

Appflowy 是一款使用 Flutter 和 Rust 构建的开源笔记软件，它支持Windows、macOS和Linux，可以免费下载使用

27.Kubegres

Kubegres 是一个 Kubernetes Operator，用来部署并维护 PostgreSql 集群，提供开箱即用的数据复制和故障转移功能，简化 PostgreSql 集群生命周期管理，降低数据复制的复杂性

28.Lightning Web Components

Lightning Web Components,业内简称LWC,是Salesforce于Spring 19发布的一款新型Lightning Component，快速的企业级Web组件基础

29.Judo

用无代码构建原生应用体验

30.Apache APISIX

Apache APISIX Apache APISIX是一个动态、实时、高性能的API网关。提供了丰富的流量管理功能，如负载均衡、动态上游、canary释放、断路、认证、可观察性等。

31.Control

提供免费的加速、自动化安全性以及SOC2合规

32.Remix

专注于Web技术和现代 用户体验的框架

33.NocoDB

免费并且开源的Airtable替代方案

34.JetBrainsQodana

评估你拥有的、合同或购买的代码的完整性

35.TabnineAI

只能代码编写

36.Coolify

一个开源的，自适应的Heroku和Netlify的替代品

37.Penpot

开源设计和原型平台

38.Portman

Postman介绍：postman是一个开源的接口测试工具，无论是做单个接口的测试还是整套测试脚本的拨测都非常方便。

39.Devops Stack

持续部署Kubernetes环境

40.Slidev

面向开发人员的演示幻灯片

41.ReScript

ReScript 是一门针对 JavaScript 程序员的新语言，特别是对 TypeScript 和 Flow 的类型安全感兴趣的程序员。ReScript 的语法和 JavaScript 非常相似

42.Fig

自定完成终端

43.FlutterFlow

Flutterflow 是一个在线低码平台,使人们在视觉上以人们在视觉上构建本机移动应用程序。

44.Porter

运行在你自己的云中的Heroku

45.SigmaOS

在 SigmaOS 中，你会看到完全不同的浏览器布局，它更像是一个工作台

46.VictoeiaMetrics DB

快速、低成本的监控解决方案和时间序列数据库

47.CloudflarePages

JAMstack平台为前端开发者提供协作和部署网站的平台

48. Devbook

面向开发者的搜索引擎

49.Front Matter

直接在VS Code中管理静态站点

50.Supacase UI

用于企业仪表的React组件库

以上可以说是集结了开发行业中的所有“神器”，不仅能助力程序员高效工作，也是今后走向开发岗位小伙伴们的加薪工具。小伙伴可以从中挑选适合自己的工具~

㈥ 一文看懂大数据的技术生态圈

一文看懂大数据的技术生态圈

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。

大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Rece？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非着名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。

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