史上最全的大数据技术栈，有种冲动学习的既视感，你是否感受到了自己的不足？

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原创最新推荐文章于 2026-06-15 13:49:27 发布 7.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大数据（三）大数据技术栈发展史常见开源CDC方案比较如下：如上图，如果需要做全量+增量同步，FlinkCDC是一个不错的选择。（支持的下游生态更丰富、操作更简单Flink SQL）阅读详情

前言

提起大数据，不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发展，尤以Hadoop和Spark最为突出，已构建起庞大的技术生态体系圈。

下面我们通过一张图来了解一下目前大数据领域常用的一些技术，当然大数据发展至今所涉及技术远不止这些。

下面自底向上介绍各个层的主要项目。

1 采集层和传输层

Sqoop

在hadoop和关系型数据库之间转换数据。

Flume

Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。

Canal

数据抽取是 ETL 流程的第一步。我们会将数据从 RDBMS 或日志服务器等外部系统抽取至数据仓库，进行清洗、转换、聚合等操作。在现代网站技术栈中，MySQL 是最常见的数据库管理系统，我们会从多个不同的 MySQL 实例中抽取数据，存入一个中心节点，或直接进入 Hive。市面上已有多种成熟的、基于 SQL 查询的抽取软件，如著名的开源项目 Apache Sqoop，然而这些工具并不支持实时的数据抽取。MySQL Binlog 则是一种实时的数据流，用于主从节点之间的数据复制，我们可以利用它来进行数据抽取。借助阿里巴巴开源的 Canal 项目，我们能够非常便捷地将 MySQL 中的数据抽取到任意目标存储中。

Logstash

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。

Kafka

消息队列，一个分布式流平台。

RocketMQ

阿里巴巴开源的消息队列。

2 存储层

HBase

HBase是Hadoop数据库，一个分布式，可扩展的大数据存储。

Alluxio/Redis/Ignite

Alluxio以内存为中心分布式存储系统，从下图可以看出， Alluxio主要有两大功能，第一提供一个文件系统层的抽象，统一文件系统接口，桥接储存系统和计算框架；第二通过内存实现对远程数据的加速访问。

Redis是一个开源的内存键值数据库，相比于Memcache，支持丰富的数据结构。

Ignit是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台，用于事务，分析和流式工作负载，在PB级别的数据上提供接近内存速度访问数据。

从上述分析可知，Alluxio/Redis/Ignite主要都是通过内存来实现加速。

TiDB

TiDB私有PingCap开源的分布式NewSQL关系型数据库。**NewSQL数据库有两个流派，分别是以Google为代表的Spanner/F1和以Amazon 为代表的Aurora(极光)，目前国内做NewSQL数据库主要是参考Google的Spanner架构，Google Spanner也是未来NewSQL的发展趋势。

HDFS

Hadoop的分布式文件系统。

Ceph

Linux中备受关注的开源分布式存储系统，除了GlusterFS，当属Ceph。目前Ceph已经成为RedHat旗下重要的分布式存储产品，并继续开源。Ceph提供了块储存RDB、分布式文件储存Ceph FS、以及分布式对象存储Radosgw三大储存功能，是目前为数不多的集各种存储能力于一身的开源存储中间件。

Kudu

Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用，目前是Apache Hadoop生态圈的新成员之一（incubating）。

Kudu的设计与众不同,它定位于应对快速变化数据的快速分析型数据仓库，希望靠系统自身能力，支撑起同时需要高吞吐率的顺序和随机读写的应用场景，提供一个介于HDFS和HBase的性能特点之间的一个系统，在随机读写和批量扫描之间找到一个平衡点，并保障稳定可预测的响应延迟。可与MapReduce, Spark和其它hadoop生态系统集成。

3 计算层

Hive

Facebook 开源。Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。Hive的设计目标是让精通SQL技能但Java编程技能相对较弱的分析师能对存放在Hadoop上的大规数据执行查询。

Hive的查询语言HiveQL是基于SQL的。任何熟悉SQL的人都可以轻松使用HiveSQL写查询。和RDBMS相同，Hive要求所有数据必须存储在表中，而表必须有模式（Schema），且模式由Hive进行管理。

类似Hive的同类产品：kylin druid SparkSQL Impala。

KylinApache 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）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

Druid 为监控而生的数据库连接池。

SparkSQL,Spark SQL是Apache Spark的用于处理结构化数据的模块。

Impala,Impala是Apache Hadoop的开源，本地分析数据库。它由Cloudera，MapR，Oracle和Amazon等供应商提供。

Spark

Spark是一个分布式计算框架。

Storm

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。

Storm适用的场景：①、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。②、分布式RPC：由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

Flink

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无限制和有限制的数据流进行有状态的计算。 Flink旨在运行在所有常见的集群环境中，以内存速度和任何规模执行计算。

TensorFlow

TensorFlow™是用于高性能数值计算的开源软件库。其灵活的体系结构允许轻松地在各种平台（CPU，GPU，TPU）之间以及从台式机到服务器群集到移动和边缘设备的计算部署。它最初是由Google AI组织的Google Brain团队的研究人员和工程师开发的，它具有对机器学习和深度学习的强大支持，并且灵活的数值计算核心已在许多其他科学领域中使用。

分布式资源调度

YARN

Apache YARN(Yet Another Resource Negotiator)是hadoop的集群资源管理系统。YARN在Hadoop2时被引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但它具有足够的通用性，也支持其他的分布式计算模式。

Mesos

Mesos 最初由 UC Berkeley 的 AMP 实验室于 2009 年发起，遵循 Apache 协议，目前已经成立了 Mesosphere 公司进行运营。Mesos 可以将整个数据中心的资源（包括 CPU、内存、存储、网络等）进行抽象和调度，使得多个应用同时运行在集群中分享资源，并无需关心资源的物理分布情况。

如果把数据中心中的集群资源看做一台服务器，那么 Mesos 要做的事情，其实就是今天操作系统内核的职责：抽象资源 + 调度任务。Mesos 项目是 Mesosphere 公司 Datacenter Operating System (DCOS) 产品的核心部件。

Kubernetes

Kubernetes是Google 2014年推出的开源容器集群管理系统，基于Docker构建一个容器调度服务，为容器化的应用提供资源调度、部署运行、均衡容灾、服务注册、扩容缩容等功能。

Presto

Presto是FaceBook开源的一个开源项目。Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。

Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Cassandra）。

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