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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

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 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

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 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

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 大数据的来源

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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 

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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
 

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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。

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 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

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  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

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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 

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