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基于不同的需求，可能会启动大数据项目，比如因为需要处理大量的数据、应对复杂的数据结构、解决扩展性问题，或是希望降低成本。接下来，我们将探讨哪些迹象表明一个团队需要启动一个大数据项目。

数据规模的重要性

在商业应用场景中，理解和掌握大数据技术生态系统至关重要。一旦决定实施一个大数据项目，最困难的部分在于技术选型。这不仅包括选择著名的Hadoop相关技术，还需要了解如何分类这些技术，以便构建一个一致性的分布式架构。Hadoop生态系统的项目众多，其中一些可以在 https://github.com/zenkay/bigdata-ecosystem#projects-1 查看，该项目列表中包含超过100个工程。

在构建分布式架构时，可以考虑选择一个Hadoop发行版、分布式文件系统、类SQL处理语言、机器学习语言、调度器、面向消息的中间件、NoSQL数据存储以及数据可视化工具等。为了构建一个可扩展的分布式架构，本书将重点介绍在典型大数据项目中最有可能使用的组件。这些组件的选择和集成取决于具体的需求，以下是一些具体的应用场景：

• 客户行为分析
• 情感分析
• CRM客户导入与预测

Hadoop发行版的选择

在大数据项目中，可以选择自行下载和安装Hadoop生态系统中的各个组件，或者使用一个已经集成好的Hadoop发行版。虽然前者完全可行，但后者更为简便，因为它确保了所有组件的兼容性，简化了安装、配置和部署过程。目前市场上主要有两个主流的Hadoop发行版：Cloudera CDH和Hortonworks HDP。尽管它们在某些方面有所不同，但在整体功能上基本相同。Cloudera CDH在集群管理和搜索方面提供了额外的功能，而Hortonworks HDP则更注重开源性和稳定性。

Cloudera CDH

Cloudera CDH在Hadoop核心组件的基础上增加了一些内部组件，这些组件旨在提升集群管理和搜索体验。其中包括：

• Impala：一个实时、并行化的SQL引擎，用于查询HDFS和HBase中的数据。
• Cloudera Manager：用于管理和部署Hadoop集群的控制台。
• Hue：一个用于用户交互操作和脚本执行的控制台。

分布式文件系统：HDFS

HDFS是Hadoop集群中数据存储的核心部分，数据会在集群的数据节点中自动复制。更多关于HDFS的信息可以从 hadoop.apache.org 获取。

数据采集：Flume

在处理生成的日志文件时，建议使用Apache Flume，这是一个稳定且高可用的工具，提供了简单的、灵活的、流数据感知的编程模型。Flume由source、channel和sink组成，可以轻松配置，无需编写代码即可搭建数据管道。Flume的架构可用于将Web服务器的日志文件传输到HDFS，特别是在分布式环境中，可能涉及负载均衡器、HTTP服务器、应用服务器等多种资源。

数据处理：Hive和Spark Streaming

一旦数据到达HDFS，可以使用多种处理语言从中提取有价值的信息。Hive是一种高级语言，以类似SQL的方式提供强大的数据查询功能，适合批处理任务。对于实时或准实时数据处理，则需要使用Spark Streaming。Spark Streaming基于Spark的Direct Acyclic Graph (DAG) 执行引擎，提供了丰富的API，可以方便地集成到Spark中。

机器学习

Spark上的机器学习库MLlib利用了Spark的执行引擎，提供了多种算法，包括基本统计、逻辑回归、K-means聚类等。此外，NoSQL存储系统如Couchbase和ElasticSearch也是大数据架构的重要组成部分，提供了高可用性、弹性伸缩和高性能。

架构概述

在实际应用中，可以通过Flume或ELK套件（Elasticsearch、Logstash、Kibana）来处理日志。ELK套件由于其无缝集成的特点，在处理日志方面提供了更大的价值。在机器学习应用中，Kafka用于接收数据，然后发送给Spark进行处理，最终在ElasticSearch中建立索引，供未来使用。

通过这些组件的组合，可以构建出一个高效、可扩展的大数据架构。