近年来手机数据的数量和种类呈现出爆发式增长，这使得手机大数据得以逐渐成为了一个热门话题。手机大数据是指通过手机终端的使用行为、位置信息、交易记录等数据来对用户进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞见。而大数据技术的应用场景主要涉及到营销、金融、医疗、物流等领域。在营销领域中，企业可以通过手机大数据分析了解用户需求和行为，从而有效推广产品和服务。在金融领域中，大数据技术可以帮助银行和保险公司分析客户风险、预测市场趋势等。而在医疗、物流等领域，大数据技术也能够发挥出重要作用。
大数据技术的应用场景
但其实，大家可能仅仅是对“大数据”这三个词比较熟悉，至于大数据究竟是个啥，底层的技术结构、技术概念是什么，则完全不懂。
大数据的定义：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据最大的特征，自然就是数据量巨大，大到传统的数据处理软件如Excel、Mysql等都无法很好的支持分析。这也意味着大数据阶段，无论是数据的存储还是加工计算等等过程，用到的处理技术也会完全不同，例如Hadoop、Spark等等。
大数据的架构：在企业内部，数据从生产、存储，到分析、应用，会经历各个处理流程。它们相互关联，形成了整体的大数据架构。
通常来说，在我们最终查看数据报表，或者使用数据进行算法预测之前，数据都会经历以下这么几个处理环节：
数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。我们现在常用的大数据技术，其实都是基于Hadoop生态的。Hadoop是一个分布式系统基础架构，换言之，它的数据存储和加工过程都是分布式的，由多个机器共同完成。通过这样的并行处理，提高安全性和数据处理规模。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。我们可以把HDFS（Hadoop Distributed File System）理解为一套分布式的文件系统，大数据架构里的海量数据就是存储在这些文件里，我们每次分析，也都是从这些文件里取数。
而MapReduce则是一种分布式计算过程，它包括Map（映射）和Reduce（归约）。当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，Reduce会把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。相当于利用了分布式的机器，完成了大规模的计算任务。
理解了大数据技术的基础——Hadoop，我们再来看看每个数据环节具体的技术。
数据采集：数据并不是天然就从Hadoop里生长出来，它往往存在于业务系统、外部文件里。当我们需要收集这些不同场景下的数据时，就需要用到各种不同的数据采集技术。这其中包括用于数据库同步的Sqoop，用于采集业务日志的Flume，还有用于数据传输的Kafka等等。
数据迁移：Sqoop是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具，结构化数据可以是MySQL、Oracle等RDBMS。用户可以在 Sqoop 的帮助下，轻松地把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 (如HBase和Hive)中；同时也可以把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。日志采集：Flume是一个分布式的海量日志采集系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，并写到各种数据接受方的能力。它的基本结构如下，包含三个部分：数据收集组件Source，缓存Channel，保存Sink。多个Agent也可以组合使用。
数据传输：Kafka是一个著名的分布式消息队列。通过它，数据的发送方和接收方可以准确、稳定的传输数据。它以可水平扩展，并支持高吞吐率。kafka的结构如下图所示：数据存储：采集下来的数据需要保存到Hadoop里，从物理的角度看，它们保存为一个一个的HDFS文件。当然，除了HDFS以外，Hadoop还提供了一些配套工具，如便于实时处理数据的列族数据库Hbase，以及一个类似SQL的查询工具Hive，方便对HDFS数据进行查询。
HDFS：在Hadoop里，底层的数据文件都存储在HDFS里，它是大数据的底层基础。HDFS容错率很高，即便是在系统崩溃的情况下，也能够在节点之间快速传输数据。Hbase：是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式列族数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。基于HDFS而建。Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说。就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等。数据处理：数据处理：
批数据处理：批处理是指一次批量的数据处理，它存在明确的开始和结束节点。常见的技术包括Hadoop自带的MapReduce，以及Spark。MapReduce：如前文所说，通过Hadoop的MapReduce功能，可以将大的数据处理任务，拆分为分布式的计算任务，交给大量的机器处理，最终等处理完后拼接成我们需要的结果。这是一张批量处理的逻辑。Spark：Spark是一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。流数据处理：对于一些需要实时不间断处理的数据而言，等待MapReduce一次次缓慢加工，将文件反复保存到HDFS里并读取，显然太费时间了。一些新的流式数据处理工具被研发出来，它们的处理流程和批处理完全不同：
Spark Streaming：基于 Spark，另辟蹊径提出了 D-Stream（Discretized Streams）方案：将流数据切成很小的批（micro-batch），用一系列的短暂、无状态、确定性的批处理实现流处理。Storm：是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版Hadoop。Flink：可以理解为Storm的下一代解决方案，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。资源管理：
在完成大数据处理任务的过程中，难免会涉及到多个任务、服务之间协调。这里面既包括资源的协调，也包括任务的协调。
ZooKeeper：是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务。假设我们的程序是分布式部署在多台机器上，如果我们要改变程序的配置文件。需要逐台机器去修改，非常麻烦，现在把这些配置全部放到zookeeper上去，保存在 zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 zookeeper 的通知，然后从 zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中，以此保证各个程序的配置信息同步。Yarn：是一个分布式资源调度器组件。这个组件的主要作用是在每次接收到请求后，会查看当下的各个子节点的状况，统筹出运算资源的调度方案来保证任务可以顺利执行。通常来说，Yarn所调度的资源常常包括磁盘空间的资源，内存的资源和通讯带宽的资源等。ETL任务管理：
Kettle：这是一个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的界面来描述任务过程和彼此的依赖关系，以此来设定任务流程。
Azkaban：是一款基于Java编写的任务调度系统任务调度，来自LinkedIn公司，用于管理他们的Hadoop批处理工作流。Azkaban根据工作的依赖性进行排序，提供友好的Web用户界面来维护和跟踪用户的工作流程。数据应用：分析工具：数据处理完后，最终要想发挥价值，很重要的环节是进行分析和展示。很多工具都能提供分析支持，例如Kylin和Zeppelin。
Kylin：是一个开源的分布式分析引擎，提供了基于Hadoop的超大型数据集（TB/PB级别）的SQL接口以及多维度的OLAP分布式联机分析。通过预先定义cube的方式，使得它能在亚秒内查询巨大的Hive表。Zeppelin：是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。
机器学习：除了分析外，大数据很重要的一个应用场景就是AI，借助于一些机器学习工具，大数据可以灵活的完成AI相关工作。
Tensorflow：是Google开源的一款深度学习工具，它是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。在这个图中，节点（Nodes）表示数学操作，线（edges）表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它配备了大量的机器学习相关API，能大幅提升机器学习的工作效率。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。Mahout：是一个算法库,集成了很多算法。旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包括许多实现，包括聚类、分类、推荐引擎、频繁子项挖掘等等。手机大数据是指通过手机和移动通信网络收集和分析用户的大量数据，以了解用户需求和行为。其应用场景包括智能推荐、精准营销、用户画像分析、城市交通分析等。随着移动互联网时代的到来，手机大数据已成为推动企业数字化转型的重要驱动力。
