大数据生态圈及其衍生物
大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过 Hadoop 生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。
这个圈子里的工具，就像是我们厨房里的各种厨具——各自都有不同的用处，但也有一部分功能重合，比如盆和豌都可以用来喝汤，削皮刀和菜刀都可以用来去皮。
但是，盆用来喝汤未免奇怪，削皮刀切菜也是万万不能。即使你强行要创造一些奇异的组合，即使最终完成工作，却不一定是最快、最好的选择。
对传统的单机文件系统来说，横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。而通过 HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)，你可以通过横跨上千甚至上万台机器来完成大量数据得存储，同时这些数据全部都能归属在同一个文件系统之下。你可以通过引用一个文件路径获取存储在许多台机器上的数据文件。作为一个使用者，你完全不用去计较文件具体存储的位置，这个文件系统会为你搞定一切。
我们当然不是为了搜集数据而进行存储，我们还要用数据做一些事情。虽然我们通过 HDFS 存下了横跨上千台机器的数据，我们依然面临一个问题——这些数据过于庞大，如果只交给一台机器处理，我们可能得等上几周甚至更长。这些可能以 T 甚至于 P 来计量单位的数据，只靠一台机器真的能跑到地老天荒。
对于很多公司，这是无法接受的事情——我们都知道有各种热度排行，加入一台机器处理这个数据、计算热度、进行发布，可能一周之后出来结果，但大家早已经不关心了。
所以使用大量机器进行处理是必然的选择。在大量机器处理过程中，必须处理一些事务：任务分配、紧急情况处理、信息互通等等，这时候必须引入 MapReduce / Tez / Spark 。这其中，前者可以成为计算引擎的第一代产品，后两者则是经过优化后的下一代。MapReduce 采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程，但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。
什么是 Map? 什么是 Reduce?
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 MapReduce 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 Reduce 处理。Reducer 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 Reducer 将再次汇总，(hello，12100)+(hello，12311)+(hello，345881)= (hello，370292)。每个 Reducer 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+Reduce 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/Reduce 模型更通用，让 Map 和 Reduce 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 MapReduce，Tez 和 Spark 之后，程序员发现，MapReduce 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 MapReduce，Hive 则用的是 SQL。它们把脚本和 SQL 语言翻译成 MapReduce 程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的 MapReduce 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，MapReduce 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 MapReduce 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，MapReduce 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 MapReduce 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，MapReduce 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 MapReduce/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。
来源：大数据观察
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.