下面对上篇《推荐系统架构及流程说明》中提到的相关工具做个简单介绍。
　　
1、Lambda架构
　　Lambda架构的目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有：高容错、低延时和可扩展等。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immunability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件。Lambda是一个通用框架，各模块选型不要局限于上面给出的组件，特别是view的选型。因为View是和各业务关联非常大的概念，View选择组件时要根据业务的需求，选择最合适的组件。

框架支持反馈时间：
- 实时计算框架：0——5s
- 交互式计算框架：5s——1m
- 无交互式离线计算框架：1m——1h
- 批处理计算框架：1h+

2、HDFS
　　HDFS即Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
　　

　　HDFS的三个节点：Namenode，Datanode，SecondaryNamenode
- Namenode：HDFS的守护进程，用来管理文件系统的命名空间，负责记录文件是如何分割成数据块，以及这些数据块分别被存储到那些数据节点上，它的主要功能是对内存及IO进行集中管理。
- Datanode：文件系统的工作节点，根据需要存储和检索数据块，并且定期向namenode发送他们所存储的块的列表。
- Secondary Namenode：辅助后台程序，与NameNode进行通信，以便定期保存HDFS元数据的快照。
　　HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。

3、Hbase
　　HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，位于结构化存储层，为构成HDFS的大数据块环境提供随机访问和操作数据的能力。
Hbase的优点：
- 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间.
- Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability.
- Hbase可以提供高并发读写操作的支持
Hbase的缺点：
不能
- 支持条件查询，只支持按照Row key来查询.
- 暂时不能支持Masterserver的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉.

4、Spark

（1）Spark的优势
　　Spark突破了mapreduce的局限性，集成了多个计算框架到同一个集群中，使用统一的开发语言，统一的api模式，统一的运维模式，减少开发和运维成本。
- mapreduce的局限性（中间结果写磁盘，不能充分利用内存；计算框架map+reduce设计简单，处理效率低；开发复杂，不适合迭代开发、交互式计算、流式计算等等）
- 框架的多样性（交互式计算、批处理、流式计算）
- spark api支持的语言：scala、R、python、java
- 代码量比mapreduce减少2——5倍
- 同一个查询语句，mapreduce将产生多个map+reduce任务，每个任务的中间结果都存在hdfs上，下一个任务再读出来。而spark则产生一个dag任务，整个过程都在内存中进行。
- 能与Hadoop无缝结合。在一个节点安装，将hadoop信息配置给spark，即可使用yarn-cluster模式管理spark。

（2）Spark的运行模式
生产环境用，一般以yarn-cluster模式运行：

　　drive和Executor都运行在YARN集群中。driver由集群统一管理，一旦Driver挂掉，ResourceManager会另外找节点重新启动Driver重新从头开始执行。

（3）Spark MLlib
　　Spark MLlib是基于Spark计算框架实现的机器学习算法库。

（4）Spark Streaming
　　Spark Streaming在内部的处理机制是，接收实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，然后通过Spark Engine处理这些批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。框架如下：

　　由Receiver不断接收数据，一旦到达指定阈值，则将数据提交给Executor进行处理。
　　SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。

5、kafka
　　Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
- Scale out：支持在线水平扩展。

　　上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的PageView，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

6、Redis
　　Redis是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的Web应用程序。
Redis的特点

• Redis将其数据库完全保存在内存中，仅使用磁盘进行持久化。
• 与其它键值数据存储相比，Redis有一组相对丰富的数据类型。Redis支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
• Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。
• Redis非常快，每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作，每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
• 所有Redis操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
• Redis是一个多实用工具，可用于多种用例，如：缓存，消息队列(Redis本地支持发布/订阅)，应用程序中的任何短期数据，例如，web应用程序中的会话，网页命中计数等。

7、hadoop生态系统

Hadoop HDFS是分布式存储，是Hadoop生态系统的基础。
Hbase是基于HDFS的一种列式nosql数据库。
YARN用于分布式集群的资源管理。
Hadoop MapReduce是Hadoop自身的分布式计算框架。
Spark是为了解决MapReduce的自身缺陷推出的另一种内存计算框架Spark综合了批处理、流处理（Spark Streaming）和交互式处理（Spark Sql）多种模式。Spark MLlib是基于Spark的机器学习算法库。
Storm则是一种流式计算框架。
Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。hive、pig的处理原本是基于MapReduce计算框架，后来有了基于Spark计算框架的版本，速度更快。
Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
Flume是集群的日志收集程序。
Ambari是整个集群的图形化安装、监控、管理工具。