Hadoop离线数据存储和挖掘架构
前序：
当你把你知道的东西，写下来，让人看明白是一种境界；当你能把自己写下来的东西给人讲明白，又是另一种境界。在这个过程中，我们都需要历练。
基于hadoop集群下海量离线数据存储和挖掘分析架构：
架构图采用主流的Hadoop+Hive+Hbase集群架构平台。最简单的利用，包含了基本的基于hadoop集群下的日志分析过程。但此架构图，又不仅局限于简单的基于日志数据处理。我们可以把它定位到，把基于传统数据挖掘技术，移植到Hadoop集群平台上，提高计算效率，节省时间，降低开发成本。说到这里就必须多说一点，传统数据挖掘和基于Hadoop集群下的数据分析过程有什么区别？
我想这也是一直困扰大家的问题。旁人看热闹，行人看门道。把基于传统数据挖掘的过程移植到hadoop集群中，好在哪儿？问题在于：传统数据挖掘过程，基于单机或放在内存比较大的小型机上去跑数据，去建模型，7-8GB的数据，在参数不多的情况下，建模的过程，我想稍微熟悉建模过程的人，会有一个时间上的概念，10几个小时或者上天已经是好的了。太耗时了，太耽误时间了。而当数据越来越大，就面临这一瓶颈。自此，分布式的概念提出来了，分布式出来了，自然就会引入集群的概念。集群就是一群机器处理一个问题，或集群中不同的机器处理不同阶段的问题。除此时间问题之外，还有什么优势？其实，也一直困扰着我，我一有机会就会向那些大牛去请教，还有什么优点，他们也是堂堂不知其所言。
这里再多说两句还有什么优势：1、非关系型数据（Nosql），类日志文件数据。2、实时性。但这两点又不是传统数据挖掘的核心。其实，一个时间节省的问题，就足可以为之探究了。
这里没有采用现主流基于内存计算引擎Spark集群架构。后续如有涉及，再细讨论。
1、数据存储层
功能：数据收集、处理、存储、装载
包含：数据集成、ETL、数据仓库
工具：Sqoop、Flume、Kettle、Hive。
简介：
(1)Sqoop：数据收集工具，用于把相关数据导入Hadoop集群中。
(2)Flume:分布式日志收集工具，适用于网站、服务器等日志文件的收集。
(3)Kettle：一种开源免费的ETL工具。还有很多收费的ETL工具。在中国这都免费。
(4)Hive：基于Hadoop集群架构下的数据仓库的建立工具。主要是为了，类SQL与SQL之间的转换。
数据存储层，是前提。而前提的前提，就是数据的收集与ETL，在前面的博客中提到前期数据搜集和ETL过程可能会占整个项目工程的75%甚至以上的时间。可见，前期的工作多么的重要，没有前面，后面无从谈起。
2、集群架构层
功能：离线数据分析系统
核心：大数据存储和集群系统：Hive0.12.0 & Hadoop2.2.0 & HBase0.96.1
简介：
(1)Hadoop:开源集群分布式架构平台。2.2.0为最新版本。
(2)HBase：面向列的分布式数据库，适合构建低并发延时性数据服务系统。
(3)HDFS：分布式文件系统，是海量数据存储的标准。
集群架构层：说的是，也是集群平台的核心。我们常说的搭建hadoop平台，一般指的就是Hive+Hadoop+HBase。这需要自己去按照说明文档，在linux下搭建平台。其实，在我们配置Hadoop相关系统文件的时候，我们已经可以测试数据了，我们可以通过上传一个不是很大数据，测试hadoop是否运行成功。HBase+Hive是为大数据处理准备的。这里不介绍如何去配置系统文件，综合网上相关的文档，配置安装应该都没有问题。
目的在于，梳理一下整个大数据挖掘整体的流程。在脑海里梳理一下，有一张架构图。
3、分布式计算引擎层
功能：针对密集型数据计算
核心：Yarn、MapReduce
简介：
(1)Yarn：分布式资源管理框架，也可以理解为管理类MapReduce这种分布式处理平台的框架。
(2)Map/Reduce：基于密集型离线数据分析框架。这区别于现在很火的基于内存数据处理的Spark架构。
这里可能涉及到数据处理的过程，在上一篇博客中，谈到MapReduce的内部机理。其实就是把数据分块分发到不同机器上并发处理数据，最后把处理完的数据整合到一起，输出。其实看似简单，细分到每一块，我们就会看到，数据是如何在单机上去走的。这里逃不掉到的是数据还是一行行的读取，你也没有别的办法。这里你要做的工作就是，去写MapReduce函数，这个是根据数据的类型，业务需求，去写相应的函数。
4、算法合成层
功能：集成数据挖掘算法
核心：HiveQL、R语言、Mahout
简介：
(1)HiveQL：上面提到，类SQL，这也是选择Hive的原因，有利于传统数据库操作员到NoSql数据库操作之间的转型。
(2)R语言：主要用与统计分析、绘图的语言等。提供了一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，也为下面的数据可视化提供了前提。
(3)Mahout：主要是集成机器学习等相关经典算法的实现。可以更有效的提供，挖掘数据背后隐藏的规律。
算法合成层，其实是数据挖掘，数据规律之间挖掘的核心。通过这些经典的或优化过的算法，为我们在海量数据面前，挖掘出有用价值的数据提供了方面。如果大家，了解一些数据挖掘和机器学习的一些内容的话，我们会知道两个概念：一、训练集。二、测试集。这里我们也会更多的提到建模，而构建模型的两个范畴就是，构建训练集合测试集的过程。训练集，是把原始数据抽取一部分用来构建模型，找到其中的一些规律。然后用剩下的数据，当测试集，去测试模型构建的准确率。其实更深入讨论一下，我们就会面临一个业界头疼的问题，准确率问题。因为我们所有的测试都是针对线下的数据去构建模型，这种方式对离线数据分析没有太大的影响，原因在于：离线数据，是不可变的，在很大情况下满足，在训练集测试的规律满足测试集的规律。而在更多的情况下，如基于实时线上数据的机器学习，这要求就非常的高了。这就会遇到一个通用的诟病：如何解决线下测试准确了极高的模型，如何保证在线上准确率却很差。他们给出的办法：就是没有办法，调参数，不断的测试，提高准确率。
这里不再多说，先梳理整个架构。
5、数据可视化层
其实上面已经讲到了一个可视化集成工具，就是R语言。当我们把通过Hadoop集群，业务梳理后的数据再写回HDFS中时候，这些数据有些已经是有规律的数据了。有些数据是提取出来制作报表、饼图或柱状图等。其实对上面已经处理完的数据还有下一步的处理过程就是：把HDFS或Hive数据仓库中的数据导入传统关系型数据库。用传统可视化工具进行展示，这是目前很主流的方法。当数据导入传统关系型数据库中，最后一步就是BI，传统BI。大家都在忙着吵大数据概念，可不要把传统的优势忘记，不然也只是丢了西瓜，捡了芝麻。
说了这么多废话，其实就是为了引出，基于传统离线数据存储和挖掘架构图。这是为我们自己接下来的工作，提前梳理好要做的内容。
总结：
上面的架构图基本已经涉及基于传统数据挖掘移植到Hadoop集群的一些流程。为不清楚或初学者提供一个解决方案，知道一个流程应该从哪方面入手。对于熟悉整个流程的Hadoop工程师来说，可能上面的工作是多此一举。但是能整理出来，在时间上的消费，为后来者提供一个解决方案，确实一件好事。
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