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大数据概论
大数据概念
大数据(Big Data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据就像矿石，需要汇聚，清洗 ,分析 ，挖掘等处理才能发挥蕴含的价值
为什么会有大数据
1、移动互联网带来的爆炸式的数据增长
2、数据作为一种资产越来越重要
3、存储技术和计算能力的飞速发展
大数据的4v特征
1） Volume 体量巨大
2）Variety 种类繁多
3）Value 价值密度低
4）Velocity 处理速度
大数据的来源
云计算与大数据
云计算提供计算的基础与设施，大数据则是运行在其上的应用
云计算想相当于电力系统，大数据则为电器设备
大数据发展历史
google分别在2003年、2004年以及2006年发布了大数据发展影响重大的三篇论文: 1、The Google File System，简称GFS; 2、MapReduce; 3、Bigtable。 分别论述文件系统、非关系型数据库、并行计算框架
大数据技术原理
将问题简化成一个更简单的能处理的问题
将问题拆分成多个可以简单求解的小问题
大数据的存储技术
先分块，在分散处理再各个结点上去。
存取时，，先从maser结点找到地址，在去slave结点去寻找。
数据文件先分块，在分布式存储到各个文件
典型的Hadoop 的HDFS存储框架采用文件拆分存储在多个结点，每个拆分出的文件存储3个副本的形式存储
大数据的计算技术
数据计算类型的分类
1）离线批处理
2）实时交互计算（流计算）
3）在线计算
数据分析技术
数据分析技术是基于商业目的，有目的的进行收集，整理，加工和分析数据，提炼有价值信息的过程
Hadoop生态圈
Hadoop的分布式存储技术是HDFS;分布式存储不要求底层服务器高性能,多台服务器同时提供服务;冗余存储，副本技术，保障数据安全;分布式存储Hive即为结构化存储
1、HDFS(分布式文件系统)
2、MapReduce (分布式计算框架)
3、Spark(分布式计算框架)
4、Flink(分布式计算框架)
5、Yarn/Mesos (分布式资源管理器)
6、Zookeeper (分布式协作服务)
7、Sqoop (数据同步工具)
8、Hive/lmpala(基于Hadoop的数据仓库）
9、HBase (分布式列存储数据库)10、Flume (日志收集工具)
11、Kafka(分布式消息队列)
12、Oozie (工作流调度器)
采用分步式的方式存储数据时，要考虑数据复制时一致性问题，数据复制与一致性基本原则和设计理念CAP 、ACID 、BASE 等
转载：https://blog.csdn.net/qq_64691289/article/details/127456902