在面对大数据应用开发时，我们通常需要一套系统性的解决方案，包括分布式存储系统、数据处理框架、资源调度框架、大数据查询工具等。其中，分布式存储系统如Hadoop的HDFS、Google的GFS等，可以处理海量的数据存储；数据处理框架如Hadoop的MapReduce、Apache的Spark等，提供大数据的批处理、流处理、交互式查询等能力；资源调度框架如Hadoop的YARN、Mesos等，负责大数据集群的资源管理和调度；大数据查询工具如Hive、Impala等，提供SQL查询接口，方便进行数据分析。
下面，我们将具体深入分析每一个部分。
一、分布式存储系统
分布式存储系统是大数据开发的基础，它负责在大数据集群中存储和管理海量的数据。这类系统通常具备分布式、高可扩展、高可用等特性。Hadoop的HDFS是最常用的分布式存储系统之一，它将文件分块存储在集群的多台机器上，保证了数据的可靠性和访问速度。
二、数据处理框架
数据处理框架是大数据开发的核心，它提供了对大数据进行处理和分析的能力。Hadoop的MapReduce和Apache的Spark是两个常用的数据处理框架。MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集；而Spark不仅支持MapReduce，还支持流处理、机器学习、图计算等多种计算模型。
三、资源调度框架
资源调度框架负责大数据集群的资源管理和任务调度，它是大数据开发的重要组成部分。Hadoop的YARN和Mesos是两个常用的资源调度框架。YARN将资源管理和任务调度分离，更加灵活和高效；而Mesos则是一个更为通用的集群资源管理框架，支持多种计算框架共享资源。
四、大数据查询工具
大数据查询工具提供了对大数据进行查询和分析的接口，通常支持SQL语言，方便数据分析师和开发者使用。Hive和Impala是两个常用的大数据查询工具。Hive提供了一种类似SQL的查询语言HiveQL，支持复杂的查询操作；而Impala则是一个用于Hadoop的实时查询引擎，支持低延迟的SQL查询。
以上就是大数据开发所需的系统，每一个部分都是大数据处理的重要环节，缺一不可。
相关问答FAQs：
1. 什么是大数据系统开发？
大数据系统开发是指为了处理和管理海量数据而设计和构建的软件系统。它涉及到数据采集、存储、处理和分析等方面的技术和方法。
2. 大数据系统开发需要哪些技术和工具？
大数据系统开发需要掌握一些关键技术和工具，包括但不限于分布式计算、数据存储和管理、数据挖掘和机器学习等。常用的工具包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
3. 如何进行大数据系统开发的规划和设计？
在进行大数据系统开发之前，需要进行规划和设计。首先，需要明确系统的需求和目标，确定要处理的数据类型和规模。然后，根据需求选择适当的技术和工具，并设计系统的架构和流程。最后，进行系统的开发和测试，确保系统能够高效地处理和分析大数据。
