大数据框架简介
1.HDFS：服务器的硬盘存储空间交给HDFS去管理
2.YARN服务器的CPU和内存交给YARN去管理（2x）
3.HBase：HBase分布式列式数据库：支不支持transcation rollback，分布式不支持rollback，半实时数据库（数据入库，不一定能查的到，之前能查出来现在也不一定能查出来）

   HBase优势：满足两个条件（集群足够大-内存足够大；查询的条件是rowkey的精确匹配；），不管查询的数据量多大，时间都是毫秒级。
   HBase劣势：对于编程和维护，比较头疼。
   HBASE替代方案：1）redis，有数据压力，不管是不是大数据，都可以使用redis（MongDB存在安全问题）
                     redis主要担心问题，内存爆掉。需要手动干预，写内存清理规则。
                  2）Cassandra（性能）+kylin（用于查询）：Kylin的限制-多张表做JOIN，最多支持到亿级别。cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统;提升存储性能。kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP（联机分析处理））能力以支持超大规模数据。
                  3）Kudu：适用于中小型企业；有HBase的好处，避开了HBase所有缺点。只要符合sql标准，就可以在kudu上直接跑；可以直接把存在oracle和MySQL上的表拿到kudu上。注:如果想用一套集群解决所有问题，就用kudu框架。
   美团是国内应用HBase最好的一家公司

4.Batch（MapReduce)：一个作业涉及到40T数据以上，用MR（Spark经过优化后可以跑80T的数据，80T以上会有局限）

  MR能做的事情：SQL03标准能做的，MR可做；分布式下已经实现的数学模型，MR也能做；

5.Streaming(Storm,Flink,Spark streaming）

  处理速度最快的是Storm，spark streaming抗压性非常好。流对接时用storm

6.In-Memory（Spark）：Spark是分布式内存计算，搭建Spark Server时，需要配内存和CPU。Spark的缺陷，CPU利用率不高（一个任务最多能使用70%）

  实例：一亿条数据，一个字段的模糊查询+排序：关系型数据库20min左右；Spark（20核20G内存），需8s2。

7.Interacting（Tez）：对MR优化，业务较复杂，做一些复杂的存储时，推进使用Tez
8.Pig被淘汰了
9.Hive：底层是MR，给不会大数据，又想玩大数据的人用的。给老DB人员使用的，能写出高质量SQL+语义分析。
10.Mahout：数据建模+AI使用，底层是MR，将MR的缺陷无限制的扩大，主要是注重底层的算法。

          AI不是随便哪个企业都可以上，上了效果也会不佳。
          AI应用较实在的（用户喜好比较假，成果大都不佳）：医疗方面-抗癌药；
          AI招聘人才：以前要求-985数学系本科生；211/985数学相关专业的硕士、博士；其他人-中西方课程相结合（中-求答案；西-求过程和为什么），把所有数学相关课程捡起来；
          AI薪资：30万+，上不封顶；BAT年薪70~80万；

11.Flume：把远程数据，安全拽到中心机房来；flume和kafka
12.Sqoop：底层是MR，Sqoop对Oracle的支持非常差，替代方案dataX(datax是阿里云开源的一个项目，是一个异构数据源离线同步工具)
13.Oozie：调度器
14.ZooKeeper：投票器，分布式锁，协同；部署节点数按基数算，至少3个，用于保证投票。