陈超：我是负责大数据这一块的负责人我叫陈超，可能大家对我社区的ID比较熟悉，我们这次是数据为峰，引领技术先锋。我的名字是大数据生态的概览，由于时间的原因，我会在我觉得比较重要的地方，会多讲一些，可能大家不是那么关注的地方我可能会跳过，但是我希望能把需要讲的都给大家介绍一下。
 
在大数据这一块，我们最主要的基础就是我们分布式文件系统，我们的HDFS大家都已经熟悉了，下面Tachyon，它也是一个文件系统，只不过它是基于内存的一个文件，它由出品，引用了以后，可以把数据全部存在里面，直接从内存出去，让你的效率成倍提高，有些人想说，内存丢失了怎么办，事实上面，现在业内几乎所有基于内存的文件系统，几乎都有。在我们Tachyon可以放入数据，是到你用的时候才有。
 
在分布式计算这一块，我们最早接受的批量计算，大家用的最多是MapReduce，效率比较低。我在2003年的时候在国内推广Spark2004年慢慢大规模采用，Spark基于内存的基本框架，但是大家现在对Spark有一个误解，完全基于内存，事实上不是，它做了很多改变。另外它还做了一些额外的优化，来保证我们更好的数据稳定性。第三个Flink，现场有多少人知道这个框架，它跟Spark的定位是比较像的，它们都希望走的是炉子，跟Spark有兴趣的朋友，我们可以会下单独讨论。
 
接下来，我相信大家对第四个，Impala更熟悉一些，但是它有去编译，做了一些代码生成提高效率。事实上面，在Facebook也做了一个类似的，它对知识是非常好的。另外方面，还支持查一些，你可以认为它是一个插电的设施，你有什么都可以查，只要有数据，原始数据确实在某个地方，也可以查。这一块，我相信这边也有不少人在用，首先它使用非常方便速度也比较快，另一方面，更关键的一点，它已经从不同的框架里面来学习很多的优点，吸收进来，所以说大家这边如果有人学习的话，或者想用的话，我建议你们可以从Spark SQL入手，以后大家不会获得原始行业进行一个计算，而是说，我们对它进行一个控制，明显我能做更多的优化。Drill这块我就不展开讲。
 
流式计算，这一块大家非常熟悉，我想提醒一下，你用个的延时在几秒左右，很多人拿这个说事，数据出来再到我们Spark Streaming已经有不少飲飭了，所以在处理上面，给你带来并不是特别大的事。当然如果延时真的非常重要，我必须要考量，那你可以用。还有一个好处就是说，它可以用你的批量计算和时时计算，做批量的时候，你使用，你用换成其他代码都是这样的都不用动，所以说也非常方便。只不过它是一个完全基于设置的方向，它的思路是我的就是为它设计的，但是，它认为，批量计算只是时时计算的特例，这是一个思路。
 
其实雅虎出的比较早，代码更新也非常慢，对它表现尊敬，出来也比较早，它主要是针对于，既然已经成为事实上的标准，那用的人，在国内并不是特别多，如果你们有兴趣并且说你们也是的话，我建议你们可以去看一下。
 
数据收集这块，是这样子，Flume用得比较多。第二个Flunetd做了很多类似于统一的数据平台，消息平台，它可以支持不同的一些插电化的接口，但是这块，前两年还可以，这两天，至少在国内交流起来并没有特别多。Sqoop是一个很尴尬的处境，它的愿景很美好，类似观点，但事实上面，大多数的公司，自己更喜欢从去重写这样一套的框架。Scribe不多讲，你也可以跟Sqoop比较。有一个事我不知道有没有公布，用语言，重新写了一套，性能提升了很多，有一天有一篇文章介绍，如果你们用了这套框架，可以查一下文章。Camus一个用法是，用到我们这上面去是非常方便的。
 
我说了Kafka是一个概念，概念也非常简单，中间是数据，多数据可以让数据进行处理，概念比较简单。在介绍的时候，也介绍了，本身是一个优秀的框架，但它可以支持概念，我这边不多介绍，有兴趣可以看一下。最下面NSQ是一个比较酷的，以前讲的时候，看不到，这种玩意。现在混的比较多了，总要去看看这个，但是如果对这个比较感兴趣的话，可以去看看，如果NSQ比较好玩的话，可以联系我。我们这边有很多空间有NSQ。
 
我们在两年前的标准，就是Mahout，我不知道有没有人民关注我的微信账号，去年4月份，我也写了，Mahout已经停止接受任何新的算法，投到上去。我现在主要用的是，里面的算法也比较丰富，并且我们有新的，是一个非常酷的东西。大大简化你从数据进来，到我们整个流程结束。毕竟它也结合了一些理念在里面。PredictionIO是基于我们的服务器。最后一个scikit learn朋友们非常了解，scikit learn本身用的也非常清楚。
 
图处理，我先重点讲一下第一个和最后一个，我认为到现在为止有三个产品非常重要，或者其他一些挖掘，事实上有三个可以看得了，整个网络非常复杂，节点非常多，我要找任意两个节点的最短路径，第三个我认为也是目前用得最多的。大家想一下，你们这边咱们会场里面有这么多人，如果说微博我关注了你，我到你那边指向了，你你关注了我可以指向我，想想看如果我们这些互相关注的人里面，是不是三角形越多，我们社区就越紧密，三角形越少我们社区就越松散。我关注你你关注我，还是一样的。像我刚刚讲的三个场景，都需要一个领导力，所以我认为一个优秀的框架不需要让大家，我认为应该帮你搞定。
 
最后一个你可以把边、点存在那里，非常简单。如果说你有图需求，可以看一下。MongoDB我不讲了。Redis也不讲了，微博非常好用。对比一下我相信这里面肯定有这个的支持者，所以我前端时间参加回答问题的时候，也是冒着很大的风险，万一得罪了也不好。所以说看自己的品位，是一个P2P的构造。你们不要去过于执着两者的区别上面，他们的数据都是基于。你可以认为最后是一个，其实是一样的，没有大家想的差别那么大。
 
NewSQL不知道这里面有多少人了解曾经开源过，被某一个公司收购了，直接就再也看不到了。公司大多数人都在用它的手机、苹果。所以说现在注意力就转移了，它不让我玩，我不能就坐以待毙我得找一个新的替代品。所以在国内我更喜欢小强DB，打不死的DB。现在还有一个比较酷的产品叫做HyperDex，大家了解也非常少，也可以去看一下。
 
搜索这块，是这样，Lucene这不需要讲，这本身没有什么对错。ElasticSearch现在生态圈，支持会更多一些。到搜索、到展示都是一体化的。所以说你让我个人建议，我会建议用ElasticSearch。
 
OLAP，大家没有看到，支持超高围度。它才开展两、三个月，还是有些问题，用的过程中，还自己去避免。Zeppelin，在业内上面写一段，下面把结果呈现出来，包括图表。
 
数据可视化，这些就看前端你们更喜欢哪个。
 
容器在大数据领域也避不开这个话题，现在在做Spark，我指的是容器，在座大多数朋友也需要去关注一下容器市场。它可能会对我们架构方式个思维方式有一定的改变。
 
调度不多讲，Mesos、YARN、Sparrow，不展开，你们对调度参考一下Sparrow。
 
幕后英雄，ZooKeeper，第一想法上这个，没什么好讲的。Praquet存得更少拿得更快。
 
Lambda架构就是这样，把它们两个数据结合起来去访问。
 
这个是我整个PPT最重要的一页，其他不多讲了，谢谢各位！