在大数据处理产品中经常会碰到一些技术名词，在这里汇总整理。

一、数据源类型

宽表：指字段比较多的数据库表。通常是指业务主体相关的指标、纬度、属性关联在一起的一张数据库表。

广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提供数据挖掘模型训练过程中迭代计算的消息问题。

虽然提高了数据查询效率，但存在大量冗余。

窄表：严格按照数据库设计三范式。减少了数据冗余，但修改一个数据可能需要修改多张表。

数据库设计三范式：

1. 确保每列保持原子性；
2. 确保表中的每列都和主键相关；
3. 确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。

MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。是目前最流行的关系型数据库管理系统之一。

Oracle是一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小微机环境。

它是一种高效率的、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

GBase 是南大通用数据技术有限公司推出的自主品牌的数据库产品，在国内数据库市场具有较高的品牌知名度。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。

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。

FTP（File Transfer Protocol）是一套网络文件传输标准协议，访问远程资源， 实现用户往返传输文件、目录管理以及访问电子邮件等等， 即使双方计算机可能配有不同的操作系统和文件存储方式。

HDFS是一个Hadoop分布式文件系统，HDFS有着高容错性的特点，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。

二、数据计算

MaxCompute是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，可以经济并高效的分析处理海量数据。

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。

Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

离线计算：通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。

离线计算适用于实时性要求不高的场景，比如离线报表、数据分析等。常见计算框架：MapReduce，Spark SQL

实时计算：通常也称为“实时流计算”、“流式计算”，表示那些实时或者低延时的流数据处理过程。

实时计算通常应用在实时性要求高的场景，比如实时ETL、实时监控等。常见计算框架：Spark Streaming，Flink

OLTP（On-Line Transaction Processing）：可称为在线事务处理，一般应用于在线业务交易系统，比如银行交易、订单交易等。

OLTP的主要特点是能够支持频繁的在线操作（增删改），以及快速的访问查询。

OLAP（On-Line Analytical Processing）：可称为在线分析处理，较多的应用在数据仓库领域，支持复杂查询的数据分析，侧重于为业务提供决策支持。

目前常见是的实时OLAP场景，比如Druid（Apache Druid，不同于阿里Druid）、ClickHouse等存储组件能够较好的满足需求。

三、分布式相关

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。

文章来源：《大数据》 网址: http://www.dsjzz.cn/zonghexinwen/2022/0224/3310.html