Java创建新的大数据机遇
来源： 数据观 时间：2015-11-12 15:19:09 作者：

　　感激地说，Java生态系统正在不断成长和发展。同时，那意味着更好的商业应用于真实世界的场景，并且Java程序员有更多的机会了解互联网的真实状况。
　　在过去五年，那些收集我们信息得数据公司爆发性地增长。他们基于我们网上的行为：网站访问、点击、喜好、微博、相片，网上交易，博客文章，那些数据随后被挖掘、分析。然后以数字广告宣传的形式反馈给我们。被收集的数据的量是巨大的。根据分析公司Domo，平均每分钟
　　谷歌收到超过4百万的搜索请求；
　　Facebook的用户分享接近4百二十万条内容。
　　Twitter用户发表微博接近3百万条；从2013到2015，全球互联网人数增长了18.5%并且目前达到32亿人。那仅仅是人数，想象一下人们上网之后随之而来的数据流。
　　大数据和Java
　　因为由人们和设备产生的所有数据需要花费太多的时间，同时耗费大量的金钱去把数据加载到传统的关系型数据库来分析，由于大数据不断地发展，公司们正在接受新的分析和存储方法，大数据将数据存储到一个数据湖或者云中的存储库，那能够一直保存大量本地格式的原始数据，直到他们被拿来使用。
　　大数据常通过利用 Hadoop来处理。Hadoop是一项开源软件架构，采用Java编写。通过利用许多廉价的服务器，Hadoop使数据分析师能储存大量的数据集合。它在服务器上的Java虚拟机上操作运行MapReduce，协调、结合、提炼数据。MapReduce通过一个数据集收到一个任务请求，然后拆分任务，之后在多个节点上同时运行处理。数据问题任务被分解，然后分发到大量的单个机器上，每个机器都胜任自己被分配的任务。通过让MapReduce与许多组接入Linux服务器的电脑结合，分析师能在几乎任何设备上得到价格低廉的超级计算机资源。
　　最近在旧金山举行的JavaOne 2015会议上，Dan McClary，一位来自甲骨文公司的Hadoop和大数据产品经理，在发表讲话中鼓励Java开发商去转移他们的程序设计技能到大数据商业发展项目，以作为一种促进职业生涯发展以及他们所在公司的财富的有效途径。McClary 称赞Java取得新的进步，但是也警告开发商小心一些技术“陷阱”，同时不要对这些关键因素放松警惕。“举个例子，如果你不关注数据块是怎样编写以及在哪里编写， 你可能是以特别的数组在数据节点上结束，而不是恰当、均匀分配的数据。
　　当然，Java的发展形式会是一直不断地成长。在过去的18个月中，McClary 说，Apache Spark已经在大数据领域里非常受欢迎。对比Hadoop基于磁盘的两阶段MapReduce范例，Spark（也是用Java编写）给予了多级的、可记忆的操作方式，在某些应用上，那提供了比Hadoop和MapReduce最多快100倍的表现。“对于编程立场，什么才是重要的，” McClary说，“那就是减少两到五倍的代码，因为你有更多抽象概念和功能是用Java，Scala，或者Pytho语言编写。”
　　随后，McClary提到了针对大量级机器学习的DeepLearning4J项目，也提到了Apache Zeppelin项目，这个项目是被设计成为数据科学提供单纯的环境，”如果任何人对机器学习有兴趣，DeepLearning4J项目明显是值得研究的”他总结说道。英文原文来自：forbes
　　【相关阅读】
　　hadoop是什么？
　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
　　Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
　　详细： hadoop是什么：分布式系统基础架构
　　Spark概念解读
　　Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
　　Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
　　Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与Hadoop不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
　　尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
　　详细： Spark概念解读以及与Hadoop技术对比
　　MapReduce概念
　　MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
　　详细： MapReduce概念及实例讲解
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