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学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象。
对应到大数据技术体系，虽然各种技术百花齐放，层出不穷，但大数据技术本质上无非解决4个核心问题。
- 存储，海量的数据怎样有效的存储？主要包括hdfs、Kafka；
- 计算，海量的数据怎样快速计算？主要包括MapReduce、Spark、Flink等；
- 查询，海量数据怎样快速查询？主要为Nosql和Olap，Nosql主要包括Hbase、 Cassandra 等，其中olap包括kylin、impla等，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询；
- 挖掘，海量数据怎样挖掘出隐藏的知识？也就是当前火热的机器学习和深度学习等技术，包括TensorFlow、caffe、mahout等；
大数据技术生态其实是一个江湖....
在一个夜黑风高的晚上，江湖第一大帮会Google三本阵法修炼秘籍流出，大数据技术江湖从此纷争四起、永无宁日...
这三本秘籍分别为：
- 《Google file system》：论述了怎样借助普通机器有效的存储海量的大数据；
- 《Google MapReduce》：论述了怎样快速计算海量的数据；
- 《Google BigTable》：论述了怎样实现海量数据的快速查询；
以上三篇论文秘籍是大数据入门的最好文章，通俗易懂，先看此三篇再看其它技术；
在Google三大秘籍流出之后，江湖上，致力于武学开放的apache根据这三本秘籍分别研究出了对应的武学巨著《hadoop》，并开放给各大门派研习，Hadoop包括三大部分，分别是hdfs、MapReduce和hbase：
hdfs解决大数据的存储问题。
mapreduce解决大数据的计算问题。
hbase解决大数据量的查询问题。
之后，在各大门派的支持下，Hadoop不断衍生和进化各种分支流派，其中最激烈的当属计算技术，其次是查询技术。存储技术基本无太多变化，hdfs一统天下。
以下为大概的演进：
1，传统数据仓库派说你mapreduce修炼太复杂，老子不会编程，老子以前用sql吃遍天下，为了将这拨人收入门下，并降低大数据修炼难度，遂出了hive，pig、impla等SQL ON Hadoop的简易修炼秘籍；
2，伯克利派说你MapReduce只重招数，内力无法施展，且不同的场景需要修炼不同的技术，太过复杂，于是推出基于内力（内存）的《Spark》，意图解决所有大数据计算问题。
3，流式计算相关门派说你hadoop只能憋大招（批量计算），太麻烦，于是出了SparkStreaming、Storm，S4等流式计算技术，能够实现数据一来就即时计算。
4，apache看各大门派纷争四起，推出flink，想一统流计算和批量计算的修炼；