漫谈工业大数据9：开源工业大数据软件简介（上）

今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。

下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的：

我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络）

1、数据存储类

（1）关系数据库MySQL

这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。

（2）文件数据库Hadoop

Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。

（3）列数据库Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。

这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。

（4）文档数据库MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。

（5）图数据库Neo4j/OrientDB

图数据库不是存放图片的，是基于图的形式构建的数据系统。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。

OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN *** 作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。

这些数据库都可以用来存储非结构化数据。

2、数据分析类

（1）批处理MapReduce/Spark

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）"，是它们的主要思想，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。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。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。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。

这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。

（2）流处理Storm

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。

（3）图处理Giraph

Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。

Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-reduce接口不太适合实现图算法。

Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。

（4）并行计算MPI/OpenCL

OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

（5）分析框架Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

（6）分析框架Pig

Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]

Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个 *** 作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。

Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。

     思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

·        10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

·        硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

·        全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

·        强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。

·        与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。后续将支持MQTT, OPC等工具, 与BI工具也能够无缝连接。

·        零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC, RESTful连接, 支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言, 与MySQL相似，零学习成本。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

同时，相比HBase等数据库，使用普华思极有容时序数据库来存储有以下优势:

1. 存储空间大幅节省，估计不到HBase的1/10

2. 服务器资源大幅节省，估计不到1/5

3. 查询速度提高至少10倍

4. 提供异地容灾备份方案

5. 支持通过标准SQL进行即席查询

6. 数据超过保留时长，自动删除

7. 零管理，安装、部署、维护极其简单，一键搞定

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