1.1 大數據的發展歷程

隨著互聯網時代的不斷變遷，無論是PC互聯網、移動互聯網還是物聯網，給數據庫帶來的最大挑戰都是數據量的爆炸式增長，傳統關系型數據庫在面對海量數據的讀寫時逐漸捉襟見肘。這主要體現在以下幾點。

? 數據容量達到單機單節點的上限。

? 不再拘泥于結構化數據，視頻、圖片等非結構化數據大量出現和應用。

? 不能同時兼顧聯機事務處理（On-Line Transaction Processing，OLTP）和聯機分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）。

單機或簡單分布式架構已無法滿足多元化的用戶需求，為了解決這一困境，以谷歌三大論文（即谷歌發布的關于文件系統GFS、MapReduce和BigTable的論文）為首的解決方案或理念，為搜索引擎、分布式數據處理和分布式存儲等領域提供了重要的理論依據。以此為基礎，大數據計算引擎也迎來了百花齊放、百家爭鳴的時代，Impala、Presto、Flink等產品噴涌而出，它們的出現對于應對大數據處理和存儲的挑戰具有重要意義，推動了分布式計算和分布式存儲技術的發展，最終帶來了豐富和多樣化的大數據生態。

大數據生態的多樣性為我們在技術選擇和滿足不同業務場景需求方面提供了豐富的解決方案，有效地解決了處理和分析海量數據的難題。然而這種多樣性也帶來了新的挑戰和問題。隨著大數據技術的迅猛發展，新的框架和工具不斷涌現，使得選擇合適的技術和平臺變得尤為復雜。每種工具和平臺都有其獨有特點和適用場景，我們只有深入理解它們的功能和限制，才能做出最佳的選擇。此外，大數據生態的復雜性也提升了學習和實施的難度。不同框架的設計理念和底層實現各不相同，五花八門的調用方法、編程語言、依賴環境往往需要開發人員或者分析人員投入大量的時間和精力。這不僅增加了學習和運維的成本，也使得掌握各種技術和工具變得非常困難。

例如某業務需求是評估流量投放的效果和新用戶的增長情況，此時需要實時統計當日注冊的新用戶數，以便及時調整運營策略。為此，數據需要被實時采集并上報到Kafka。接下來，我們必須實時消費Kafka中的數據以計算相關指標。如果選擇使用Spark Streaming，那么可以按照以下方式定義統計任務。

如果使用Flink DataStream，那么統計任務的定義如下。

當前的定義只涉及數據源的設置和將數據簡單地輸出到控制臺。如果進一步加入統計方法，那么在語法層面上，統計任務間的差異會越來越大。數據分析人員的目的是迅速且準確地檢索和統計數據，以便對商業活動或分析報告做出判斷和決策。工具僅是達成這一目標的手段，我們不應該將大量精力投入到學習和使用繁雜多變的函數方法上，這顯然是本末倒置的。

那么是否存在這樣一種方法：使用者不必擔心框架的升級、版本兼容性或使用上的差異，只須專注于自己的目標是否已經實現，而無須過分關注實現的具體過程？回顧大數據生態的發展歷程，所謂從關系型數據庫中來，到關系型數據庫中去，如果采用SQL來統計新用戶數，那么統計任務可能會采取以下形式。

SQL以卓越的可擴展性和可移植性而著稱，這得益于關系型數據庫成熟的理論基礎和廣泛的應用，使得大數據引擎能夠輕松地采用SQL作為統一查詢語言。對數據開發和分析師而言，學習和使用SQL的門檻相對較低。數據分析領域的“細腰”（一種通用的解決方案，用抽象的方式來解決Interoperability互通問題，在向上的業務接口和向下的底層實現中間加入抽象層）也終于在大數據領域重煥光彩。