/>

核心概念与联系

故事引入：图书馆的“大仓库”与“智能点餐”

假设你经营一家“数据图书馆”，每天有100万本新书（用户行为数据）需要上架，同时有1000个读者（客户端）来借书。

你遇到两个问题：

1. 书太多放不下：普通书架（传统数据库）只能存10万本书，100万本新书没地方放！
2. 读者需求太灵活：有的读者要“2023年10月所有用户的点击数据”，有的只要“用户A的支付记录”，传统方式要么让读者跑5次（多API请求），要么给一堆没用的书（数据冗余）。

这时候，你需要两个“帮手”：

• Hadoop：像一个“超级大仓库+流水线工人”，能把100万本书拆成小块（分布式存储），用很多工人（并行计算）快速整理出读者可能需要的“分类清单”（结构化数据）。

• GraphQL：像一个“智能点餐系统”，读者可以自己“点菜”（写查询语句），系统只给点的菜（精确数据），不端上整桌菜（避免冗余）。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：Hadoop——大数据的“仓库+流水线”

Hadoop就像一个“超级图书馆”，由三部分组成：

• HDFS（大仓库）：把100万本书拆成很多32MB的“小书块”，分别存在10台电脑（节点）里。

  即使某台电脑坏了，其他电脑还有备份，书不会丢。

• MapReduce（流水线工人）：比如要统计“每本书出现的关键词”，Hadoop会把任务拆成两部分：
  • Map（分拣）：10个工人（并行进程）各自处理10万本书，每本书拆成单词，记录“单词→1”（比如“大数据”出现一次，就记“大数据:1”）。

  • Reduce（汇总）：另一个工人把所有“大数据:1”“大数据:1”…加起来，得到“大数据:1000”的总次数。

• YARN（工头）：负责给工人（计算资源）分配任务，确保流水线不堵车。

核心概念二：GraphQL——数据API的“智能点餐系统”

想象你去餐厅吃饭，传统REST

API像“套餐制”：A套餐包含“鱼+米饭”，B套餐包含“鸡+面条”。

如果只想要“鱼”，必须点A套餐，浪费米饭；如果想要“鱼+鸡”，得点两个套餐，跑两次。

GraphQL则是“自助餐点菜”：你可以自己写菜单（查询语句）：

{
user(id:
}

服务器只返回你点的内容，没有多余数据，也不用多次请求。

核心概念三：数据API——连接数据与客户端的“桥梁”

数据API就像“图书馆的借书窗口”。

传统窗口（REST

API）只能按固定规则（如/users/123返回用户所有信息）给书；而Hadoop+GraphQL的窗口能根据读者（客户端）的具体需求（GraphQL查询），从Hadoop整理好的“分类清单”（结构化数据）里快速拿书。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

Hadoop与GraphQL的“分工合作”

Hadoop是“仓库管理员+流水线工人”，负责把海量数据（100万本书）整理成有序的“分类清单”（比如按用户、时间、行为分类的表格）。

/>GraphQL是“智能借书窗口”，根据读者（客户端）的需求，从这些“分类清单”里挑出需要的数据，用读者想要的格式返回。

HDFS与GraphQL

Schema的“数据对齐”

HDFS存的是原始数据（如用户行为日志），MapReduce处理后生成结构化数据（如用户ID,

点击次数,

最后登录时间的表格）。

GraphQL的Schema（数据类型定义）需要和这些结构化数据“对表”，比如定义User类型包含id、clickCount、lastLogin字段，这样查询时才能找到对应的数据。

MapReduce与GraphQL

Resolver的“数据供给”

MapReduce生成的“分类清单”（如按用户分组的点击数据），需要通过GraphQL的Resolver（解析器函数）读取。

Resolver就像“翻译”，把Hadoop的存储路径（如HDFS的/user/data/click_stat）映射到GraphQL查询的字段（如User.clickCount）。

核心概念原理和架构的文本示意图

用户行为日志
HDFS存储
MapReduce处理（生成用户点击统计表）
存储到Hive/HBase
GraphQL服务（Schema定义+Resolver读取）
流程图
xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"
viewbox="0
orient="auto">
style="display:
center;">
style="display:
center;">