1. 大数据系统常用技术框架

图中涉及的技术名词解释如下： 1）**Sqoop**：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 2）**Flume**：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 3）**Kafka**：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性： （1）通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。 （2）高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。 （3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。 （4）支持Hadoop并行数据加载。 4）**Storm**：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。 5）**Spark**：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。 6）**Oozie**：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）**Hbase**：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）**Hive**：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。 10）**R语言**：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 11）**Mahout**：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。 12）**ZooKeeper**：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

2. 举例：推荐系统框架图

左侧蓝色属于JavaEE负责，右侧绿色属于大数据负责，从ss购买海狗人参丸开始