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一、MapReduce的计算过程
分布式计算框架
需要编写代码执行，执行时会数据所在服务器上运行相同的计算代码
计算过程分为map 和reduce过程
map对多份数据进行拆分计算
reduce将分开的map结果合并一起计算
map的计算程序数量由文件块个数据决定，每个map计算一个块的数据reduce的个数默认是一个；在进行数据拆分存储时，reduce个数由分区数和分桶数决定
map将数据传递给reduce过程称为shuffle过程包含 分区，排序，合并
Map阶段
1-按照块数量进行split的块数据读取
2-split切割后的数据传递给对应的map进行处理,会对数据转为kv (张三,1) (张三，1)，（李四，1）
3-map将处理的后的数据写入buffer缓存区
4-对缓冲区内的数据进行spill溢出（读取缓冲区内的数据）
5-对读取的数据进行分区，将数据拆分多份
6-对每份拆分的数据进行排序 sort
7-将拆分的数据写入不同的文件
8-在将每次溢出的数据合并merge在一起，保存同一文件,文件是临时文件，计算后会删除
Reduce阶段
1-根据的分区数创建出多个reduce
2-每个reduce从不同的map中fetch获取相同分区的文件数据
3-在将fetch后的文件合并，对合并后的数据进行排序
4-reduce对合并后的文件数据进行计算
5-reduce对结果输出到hdfs的目录下
二、Yarn的资源调度
分布式资源调度，管理整个hadoop集群的所有服务器资源
6.7章节
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ResourceManger
- 负责处理所有计算资源申请
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NodeManager
- 负责资源空间（container）的创建
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ApplicationMaster-
管理计算任务，只有产生了mapreduce计算才会运行ApplicationMaster
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负责具体的资源分配
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map使用多少
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reduce使用多少
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1-mapreduce提交计算任务给RM（ResourceManager）
2-RM中的applicationmanager负责创建applicationMaster进程
3-applicationMaster和applicationmanager保持通讯
4-applicationMaster找RM中的ResourceScheduler(资源调度器)申请计算需要的资源
5-applicationMaster通知对应的NodeManger创建资源空间container
6-在资源空间中先运行map阶段的计算，先运行reduce阶段的计算
7-map和reduce运行期间会将自身状态信息汇报给applicationMaster
8-计算完成后，applicationMaster通知NodeManger释放资源
9-资源释放后再通知applicationmanager把自身(applicationMaster)关闭释放资源
1、yarn的资源调度策略
当有多个计算任务同时请求yarn进行计算，如何分配资源给每个计算任务？
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先进先出
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谁先抢到资源谁使用所有资源
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资源利用效率低
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如果遇到一个计算时间较长的任务，保资源占用后。其他的任务就无法计算
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容量调度-
将资源分成多份
- 不同计算任务使用不同的资源大小
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公平调度
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资源全部给一个计算任务使用，但是当计算任务中的某个map或reduce计算完成后，可以将自身资源释放掉给其他计算任务使用
- 5个map，其中有两个map计算完成，就可以先释放掉两个资源，给他任务使用，不同等待所有任务计算完成在释放
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三、Hive的语法树
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解析器
- 解析sql关键词转为语法数据
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分析器
- 分析语法格式，字段类型等是否正确
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优化器
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谓词下推
- 调整jion和where执行顺序
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列值裁剪
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执行器
- 将语法中的逻辑转为mapreduce的计算java代码交给MR执行
四、数据开发
数据开发主要分两种
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操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）
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对数据进行事务操作，保证数据操作的安全性
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事务特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
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原子性：一个sql语句的执行是不可拆分的,能完整执行得到结果，不被抢占资源
- select * from (select * from tb2) tb;
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一致性
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多表数据写入时，数据是一致性
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订单表
- 小米手机 1
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商品表
- 小米手机 99
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隔离性
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程序员张三 update from order set stock=old_stock-num where id=1
- 在更新数据之前会先查询剩余库存的
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程序员李四 update from order set stock=90 where id=1
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保证每个sql执行的任务是独立的，此时任务就要按顺序执行语句
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持久性
- 数据会持久存储在磁盘上
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业务开发使用到数据库都属于联机事务处理- 业务开发（网站或程序）进行的数据操作对安全性要求比较高，所有采用的数据操作方式是联机事务处理
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分析型处理，叫联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
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大数据的数据开发主要进行的是联机分析处理
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对数据进行查询计算，得到结果进行分析
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数据一般是一次写入，多次读取
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大数据开发不涉及数据的删除，也不修改数据
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五、数据仓库
数据仓库就是对公司的过往历史数据进行计算分析，为公司决策提供数据支撑
历史数据的数据量比较大，就需要采用大数据技术实现数据仓库开发
使用HiveSQL对海量数据采用结构化数据方式进行计算
数仓开发本质就是将文件数据转为了结构化数据进行分析计算的
数仓特征
面向主题的（Subject-Oriented ）
根据分析内容采集相关数据进行计算
每个分析方向就是一个主题
集成的（Integrated）
将相关主题的数据收集在一起进行计算，形成一个大的宽表
销售主题开发
- 订单表，订单商品表，订单评价，退款订单表
非易失的（Non-Volatile）
- 数仓数据不容易丢失，也不会进行删除和修改
时变的（Time-Variant ）
随着分析需求的改变，数仓中的数据也在不断变化，随着时间推移，统计的字段计算数据也在发生变化
用户表 用户名，用户性别，用户年龄，用户地址，用户手机号
六、数据仓库开发流程
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设计主题计算需求
数据分析师或者数据产品经理
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数据来源
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Mysql中的业务数据
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文件数据 excel文件，csv文件，json，log
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采集数据源数据
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kettle
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sqoop
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datax
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代码采集
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对采集的数据进行清洗转化，将处理的后的数据写入到hdfs中
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数据采集时单独岗位
- ETL开发工程师
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数据的计算
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mapreduce --> hiveSQL
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spark
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flink
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数据计算和结果保存属于数仓开发岗
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将计算的结果数据存储到指定位置
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hdfs
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habse
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es
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Mysql
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数据计算和结果保存属于数仓开发岗
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对结果数据进行BI展示
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fineBI
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powerBI
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superset
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BI工程师
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七、数仓分层
将数据的计算过程拆分成多个部分就是数仓分层
分层实现就是创建不同数据库
数仓最基本的三个分层
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ODS(old data service)-
保存原始数据，采集清洗后的数据会被写入ods层
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create databases ods;
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DW(Data WareHouse)
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数仓开发层，对数据进行计算
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create databases dw;
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APP(application)-
结果数据层
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不同主题下的数据保存在对应表目录下
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create databases app;
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对dw层可以进行分层的拆分
dwb 基础数据 在这一层进行数据的过滤
dwd 数据详情层 进行数据的关联
对数据的计算流程拆分后，形式一个完成数据开发流程，在流程中的每个关节都可以单独进行开发
select gender,avg(age) from tb1 join tb2 where dt = 2021-10-10 group by gender
1-数据的过滤
insert into tb1_where select * from tb1 where dt = 2021-10-10
insert into tb2_where select * from tb2 where dt = 2021-10-10
insert into tb1_where select * from tb1 where age > 20
insert into tb2_where select * from tb2 where name='张三'
2-关联表数据据
-- 新的表中保存了关联后的所有数据
insert into tb1_tb2_where select * from tb1_where join tb2_where
3-数据分组计算
select gender,avg(age) from tb1_tb2_where group by gender
select city,avg(age) from tb1_tb2_where group by city八、ETL和ELT
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extract 数据抽取
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transform 数据清洗转化
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load 数据的导入
ETL 属于数据采集工作 通过采集工具采集的对应的数据内容，对内容清洗转化，在将清洗转化后的数据写入hdfs
ELT是将etl的开发流程进行了调整，使用采集工具采集数据，将数据直接写入hdfs，清洗转化过程可以使用hiveSQL在数仓中执行