数据中台解决方案包含：数据中台建设方法论、相关技术体系和工具、数据体系等几大部分构成，前文介绍了数据建设方法论中的数据仓库建设部分，本文将介绍具体构建数仓的相关技术。
大数据技术肇始于Google，涉及到的相关技术包含数据采集交换技术，面向ETL的计算技术，面向数据查询分析的计算技术。本文主要介绍面向ETL的数据存储和计算技术，面向数据查询分析的计算技术。
一、面向ETL加工的计算技术
离线计算/批处理
离线（offline）计算也叫批处理（batch），与其相对应的是在线(online）计算或实时（realtime）处理
批处理，就是利用大数据的技术（主要是Hadoop），在计算开始前准备好所有数据，计算期间数据不产生变化，得到计算结果后输出结果再进行下一步计算的方式。
离线计算有如下特点：
1).待处理存量数据大，数据保存时间长
2).计算前数据可以定义为不发生变化
3).一个计算任务下达计算完成后能得到定量计算结果
随着互联网等业务的发展，待计算的数据量不断增加，传统数据存储已经无法满足TB、PB等规模的数据计算需求，在Google等公司的探索下，提供成本低廉且可水平扩容的分布式计算方案逐步成熟，Google的三篇论文掀起了大数据技术的篇章，关联的核心技术主要包含如下几部分：
1）HDFS，是Hadoop上的分布式文件系统。
HDFS采用主从模式，其架构主要包含NameNode，DataNode，Client三个部分：
NameNode节点，用于管理和存储文件系统的元数据。负责管理Hadoop的实例，需要解决系统的单点故障问题。
DataNode节点，管理和存储实际的数据，并将自己管理的元数据信息上报给NameNode，运行多个实例。一般一份数据默认存储3个副本，分布在3个不同的DataNode上保证数据的可靠性。
Client，支持使用者读写HDFS，从NameNode、DataNode获取元数据或实际数据返回给使用者。
1）MapReduce
MapReduce 是一种分布式编程模型，采用“分而治之”的思想，将一个大规模数据集分解为多个小规模数据，然后分发给集群中多个节点共同完成计算。这样可以有效降低每一部分的运算复杂度，达到提高运算效率的目的。
MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，
Map：映射，对一些独立元素组成的列表的每一个元素进行指定的操作。每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改。Map操作是可以高度并行的，这对高性能应用以及并行计算领域的需求非常有用。
Reduce：化简，对一个列表的元素进行适当的合并，虽然它不如Map那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。
MapReduce由于设计上的一些限制，导致处理性能较慢，它适合大规模数据集的离线批处理计算。不适合实时的交互式计算，要求快速响应和低延迟，比如BI分析、流式计算、实时分析等。
针对这个问题，业界也有很多优化方案及替代产品，但真正发展起来的，目前主要有Spark。Spark也是一个批量计算框架，它将数据抽象成RDD、DataFrame，这是一种分布式的内存抽象，允许在大型集群上执行基于内存的计算，大大减少了迭代计算所需的开销。
Spark相比MapReduce在以下几方面具有优势：
计算模型：Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图（DAG）执行计划，将多个Stage串联或者并行执行，无须将中间结果输出到HDFS中，可加快速度。
存储形式：Spark RDD支持粗粒度写操作，对于读操作，RDD可以精确到每条记录，这使得RDD可以用来作为分布式索引。
执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序，Spark支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用更为通用的任务执行DAG，每一轮的输出结果都可以在内存缓存。
3）Hive，Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于构建数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，提供类SQL的查询功能。其基本原理是将HQL语句转换成MapReduce任务，
- 实时计算/流处理
批量计算已经能满足多数大数据计算的场景，然而面对更快速高效地获取数据中的价值，批计算已经无法满足需求。
从待计算的数据角度，数据可以分为有界数据集，不会改变的数据集合；无穷数据集，无穷的持续集成的数据集合。批处理面向的就是有界数据集。流处理面向的就是无穷数据集，只要数据一直在产生，计算就持续地进行。
目前市面上实时处理框架已经逐渐成熟，如Storm/JStorm、Spark Streaming/、淘宝Galaxy、Flink等。
1）Storm/JStorm：是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，构建复杂处理的图结构，同时可以帮助维护消息队列和消费者，消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。JStorm是阿里巴巴基于Storm的改进版本产品，相比Storm，JStorm具有更好的性能，更多的功能，也更加稳定，用法基本一致，可以很好地迁移。
2）Spark Streaming/Structured Streaming，与Storm、Flink等流处理框架相比，Spark Streaming 最大的不同点在于它处理数据的粗粒度是一次处理一小批数据，而其他框架往往采用细粒度的处理模式，一次处理一条数据。Structured Streaming 是Spark重新设计的全新流式引擎，解决了Spark存在的批处理和流处理代码不统一等问题。
3）Flink，目前比较主流的流式计算引擎，也能支持流处理和批处理两种应用类型，在Flink的设计中有界数据集是无界数据流的一种特例，所以说有界数据集也是一种数据流，事件流也是一种数据流。Flink在国内得到了广泛应用，它具有高性能、易于扩展性、容错，作为纯内存计算引擎，做了内存管理方面的大量优化，另外也支持eventime的处理、支持超大Job、支持exactly-once的处理。在国内阿里巴巴的大型计算任务中得到了考验。
流计算的常见应用场景如下：
实时数仓构建：集成流计算现有的诸多数据通道和SQL灵活的加工能力，对流式数据进行实时清洗、归并、结构化处理。同时，为离线数仓进行有效补充和优化，为数据的实时传输提供可计算通道。
实时报表：实时采集、加工流式数据存储，实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。
实时监控：对系统和用户行为进行实时检测和分析，实时监测和发现危险行为。
在线系统：实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统相关策略，在各类内容投放、无线智能推送领域有大量的应用。
二、面向数据分析、查询和应用的计算技术
1.数据分析
数据分析是指面对大规模的数据集，如何快速进行数据的多维交叉分析，其大部分是聚合型操作，如group by、sum、avg、count等。批计算有足够的灵活性，但耗时比较久，一些传统的关系型数据库以及数仓架构，在一定维度的场景下可以满足响应要求但数据量受限。在数据应用中，分析类的占比一直不低，因此一些优秀的处理框架，如Impala、Presto、Kylin和AnalyticDB等计算框架逐渐发展起来。针对即席分析的复杂场景，通过对时间、空间的权衡，常见的实现方式有两种：
ROLAP：以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储，结合星型模式和雪花模式实现，例如Impala、Presto就是此类产品，Oracle用做数据仓库的时候也属于此类。
MOLAP：基于多维数据组织的实现，以多维数据组织为核心，形成“立方块”的结构，通过对“立方块”进行各类处理产生多维数据报表，典型的产品是kyligence公司的Kylin。
即席分析的常见应用场景如下：
交互式数据分析：企业运营人员在日常工作中经常需要通过SQL从各个维度对当前业务进行分析，提供分析结果以便开展后续动作。离线计算的场景等待时间较久，用户体验不好，即席分析可以比较好地规避这个问题。
2.数据查询
数据查询满足处理大规模的数据结果集，同时又需要提供一些快速计算的能力，如条件过滤筛选、在线检索等能力，快速从大规模结果中得到筛选、检索结果信息，并且支持高并发、低延迟的快速响应。这种能力批计算、流计算都无法满足，因此需要提供在线查询的能力，常见的在线计算框架如HBase、MongoDB、ElasticSearch等，其主要场景是OLTP类的简单增删改查、全文检索等相关操作。
1）HBase，是一种基于列存储的数据库，提供供类似OLTP数据库的即席查询能力，结合Phoenix来提供SQL形式的查询能力。其在离线计算中也可以作为数据存储使用，但鉴于其设计理念并非用于批量的数据分析场景。
2) MongoDB，是一个基于分布式文件存储的数据库，适合于需要可扩展的高性能数据存储的应用场景，比如在游戏中存储用户的装备、积分等信息，在电商物流中存储订单信息，在社交场景中存储用户的朋友圈等信息
3）ElasticSearch，是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，支持结构化检索和数据分析，能对对海量数据进行近实时的处理，它适用于给类似维基百科这样的知识网站提供全文检索和搜索推荐，给电商网站提供搜索商品信息的能力，对用户行为日志如点击、浏览、收藏、评论的记录和分析。
在线查询的常见应用场景如下：
1） 画像服务：根据对象标识提供具体的查询服务，如通过Redis可以提供低延迟，高并发的查询服务能力；通过HBase可以提供大规模数据的查询服务能力，征信查询就是类似的服务。
2）搜索的应用场景：提供搜索引擎的能力，为用户提供模糊匹配、行为识别检索等能力，快速检索需要的内容，如常见的知识搜索、商品搜索等。
3) 营销圈人：通过一些特定条件，筛选业务所需要的人群，为后续的营销等工作的开展提供数据。
