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欢迎大家来到华妹碎碎念栏目！每周五固定更新，你将收获众多行业小知识，希望对你有帮助哦~
嵌入式和人工智能息息相关，大数据又是人工智能的养料来源，没有大数据，机器就无法学习；机器不学习就无法实现智能。大数据跟人工智能是非常密切的。每个行业都会产生一些行业大数据，而这些行业大数据就会催生一些人工智能，应用在这个行业里面。
每个公司是不一样的，譬如说阿里巴巴可以用人工智能识别假货。是如何识别的呢？通过分析交易过程当中的各种数据，最后得出是假货的结论；今日头条可以运用人工智能分析每个人平时看哪一类的信息，然后推送相关的信息。不同的公司对人工智能的运用也不相同，在每个行业的表现是不一样的，每个行业的大数据会催生不同行业的人工智能技术。
所以对程序员来说，仅仅知道或听过大数据是不够的，至少要知晓其中大概的原理，并且对常见的大数据组件有一定的认识。
今天这篇文章华妹就给大家分享一下大数据的用途，大数据的核心处理过程，以及常见组件的用处。
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大数据能做什么
大数据涉及的领域很多：
汽车领域的自动驾驶；医疗领域的病情识别；金融领域的风控、量化交易；教育领域的 AI 教育，智能识题；推荐系统；疫情筛查等等，可以说，大数据就是宝藏。
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大数据计算原理
大数据计算的核心，其实就是利用技术组合起很多便宜的服务器来并行处理大量的数据，实现大数据的分析和计算。
一般我们谈到大数据，关于技术向都离不开 Hadoop 体系及其衍生的工具，Hadoop 体系其核心就是 HDFS 和 MapReduce。
1、HDFS
计算需要涉及大量的数据可能都是 PB 级别的，普通单机的磁盘无法存储那么多数据，因此就需要分布式文件存储，组合起众多廉价的服务器，让每个服务器存储部分数据，对外展示看起来却是一个文件，这就是分布式文件存储。
2、MapReduce
MapReduce 的原理其实非常简单，它包含两个过程：map 和 reduce。
只需定义 map 和 reduce 的处理逻辑，然后提交给 hadoop 系统，然后 map 和 reduce 的计算逻辑就会分发到我们部署的各个计算节点上。
每个被分配到的计算节点上就会运行 map 和 reduce 的代码逻辑来处理数据，并且每个机器处理的也只是部分数据。
比如这个 map 程序分配了 5 台机器，一同要处理 1 亿条数据，很可能机器 A 就处理前 2 千万条数据，机器 B 处理 2 千万到 4 千万的数据，依次类推。
然后 reduce 也有 5 台，分别统计不同 map 机器的输入。
这样算力就平摊到多台机器上并行执行，效率就快了，时间就缩短了。
如果计算的数据量大，也可以通过更多的机器来减少计算时间。
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大数据相关组件
了解了大体的核心技术后，我们再来看看相关的组件。
1、Hbase
一个列式存储的 NoSQL 数据库，底层利用 HDFS 存储。
在存储数据量大的情况下也不会影响读取写入的效率，由于列式存储，没有固定的表结构，可以动态增加列，非常灵活。
2、Hive
前面我们提到 MapReduce，要用上这个计算框架是要写代码的，这对于一些运营或产品来说成本就有点高。
于是就出了个 Hive，支持类 SQL 语句，不需要显示编写 map 和 reduce 的代码，仅仅写个 SQL， Hive 就可以把这个 SQL 转成对应的 MapReduce 代码，然后执行返回结果，降低了使用成本，是个好东西。
3、Spark
MapReduce 虽然好用，但是因为它使用磁盘作为存储介质保存中间结果，且阶段性的计算每执行一次 Map 和 Reduce 计算都需要重新启动一次作业，在很多需要迭代计算的作业中，就非常的不方便。
因此用Spark 的并行计算框架来替换，它的目标就是低延迟，使用内存来保存中间结果。
4、Flume
还有一个数据来源就是日志，有很多数据都会通过日志保存在服务器的磁盘上，而 Flume 就是一个日志采集工具，负责日志的采集，然后输入到不同的数据源中。
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最 后
关于大数据体系的一些基础知识，了解到这个地步也就差不多了。
大家可以结合下面的图再来结合上面的介绍理解一下。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aE85AzE2vgn5PZB0jDf-qg
转载自：华清远见
原文链接：程序员一定要知道的“大数据”基础知识
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