随着Hadoop/Spark技术的蓬勃发展，用于解决大数据分析的技术平台开始涌现。Hadoop/Spark凭借性能强劲、高度容错、调度灵活等技术优势已渐渐成为主流技术，业界大部分厂商都提供了基于Hadoop/Spark的技术方案和产品。

在使用Hadoop/Spark作为大数据计算平台的解决方案中，有两种主流的编程模型，一类是基于Hadoop/Spark API或者衍生出来的语言，另一种是基于SQL语言。SQL作为数据库领域的事实标准语言，相比较用API（如MapReduce API，Spark API等）来构建大数据分析的解决方案有着先天的优势：一是产业链完善，各种报表工具、ETL工具等可以很好的对接；二是用SQL开发有更低的技术门槛；三是能够降低原有系统的迁移成本等。因此，SQL语言渐渐成为大数据分析的主流技术标准之一。

让我们首先回头看看Hadoop/Spark的发展史。

Hadoop生态圈基本上是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把生态圈比作一个厨房所需要的各种工具：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，你也可以用小刀或者刨子去皮。每个工具都有自己的特性，也能组合起来工作，但要达到最佳效果，则需要一番努力。

如何存储大数据

传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed File System）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。比如你说我要获取路径为“/hdfs/tmp/file1”的数据，你可以只用引用一个文件路径，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为你透明地管理这些分布式的数据。

存下数据之后，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。如果只让一台机器读取成T上P的数据，很多时候需要好几天甚至好几周的时间。因此，对于很多应用场景来说，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MapReduce/Tez/Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Reduce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。

Map与Reduce

如果要统计一个存储在类似HDFS上的巨大文本文件，想知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。在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；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。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。

Map + Reduce的简单模型虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，同时速度更快，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。

SQL

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，真的真的很慢！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某一页面驻足，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。于是Impala，Presto，Drill等诞生了。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。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。

上述这些系统一直没有达到人们期望的需求，因此，又有两个新的解决方案出来了，他们就是Hive on Tez/Spark和Spark SQL。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。

上面的这些介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce/Tez/Spark，再往上跑Hive，Pig；或者HDFS上直接跑Impala，Drill和Presto。这解决了中低速数据处理的要求。

NoSQL

那如果我要更高速的处理呢？比如一个类似微博的公司，我希望显示的不是一个24小时的热博，而是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，应该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。流计算很厉害，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。

除了上述围绕SQL的技术路线，还有一个与SQL对应的技术路线，这就是NoSQL。

由于传统的关系数据库所固有的局限性，如峰值性能、伸缩性、容错性、可扩展性差等特性，很难满足海量数据的柔性管理需求。为此，面向海量数据管理的新模式NoSQL出现了。

NoSQL是指那些非关系型的、分布式的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统，并分为key-value 存储、文档数据库和图数据库这3类。其中，key-value存储备受关注，已成为NoSQL 的代名词。典型的NoSQL产品有Google的BigTable、基于HDFS的HBase、Amazon的Dynamo、Apache的Cassandra、MongoDB和Redis等。

key-value 存储就是说，我有一堆键值，我能很快速地获取与这个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MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而key-value 存储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，这时就可以考虑用key-value 存储技术来存。key-value存储的理念是，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）。

NoSQL典型地遵循CAP理论和BASE原则。CAP理论可简单描述为：一个分布式系统不能同时满足一致性（consistency）、可用性（availability）和分区容错性（partition tolerance）这3 个需求，最多只能同时满足两个。因此，大部分key-value 数据库系统都会根据自己的设计目的进行相应的选择，如Cassandra，Dynamo满足AP；BigTable，MongoDB满足CP；而关系数据库，如Mysql和Postgres满足AC。

BASE即Basically Available（基本可用）、Soft state（柔性状态）和Eventually consistent（最终一致）的缩写。Basically Available是指可以容忍系统的短期不可用，并不强调全天候服务；Soft state是指状态可以有一段时间不同步，存在异步的情况；Eventually consistent是指最终数据一致，而不是严格的时时一致。因此，目前NoSQL数据库大多是针对其应用场景的特点，遵循BASE设计原则，更加强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。

NewSQL

NoSQL对海量数据的存储管理能力强大，但是对ACID和SQL支持不佳。而RDBMS虽然有着ACID和SQL但是对海量数据比较乏力。这种情况下，NewSQL就运应而生。NewSQL是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。

NewSQL系统虽然在的内部结构变化很大，但是它们有两个显着的共同特点：它们都支持关系数据模型、它们都使用SQL作为其主要的接口。

NewSQL系统包括：Clustrix、GenieDB、ScalArc、Schooner、VoltDB、RethinkDB、ScaleDB、Akiban、CodeFutures、ScaleBase、Translattice和NimbusDB，以及Drizzle、带有NDB的MySQL集群和带有Handler Socket的MySQL。相关的“NewSQL作为一种服务”类别则包括亚马逊关系数据库服务，微软的SQL Azure等。

因此，没有任何一款可以应对所有的应用场景，应该根据应用场景选择对的技术。

总结

大数据生态圈和SQL/NoSQL/NewSQL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。