一、大数据概念

1、数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
数据分类：
（1）结构化数据：二维表；
（2）半结构化数据：html，xml，js，css，property；
（3）非结构化数据：视频，音频，图片。
2、大数据指的是传统数据处理应用软件不足以处理（存储和计算）它们的大而复杂的数据集。
特点：
（1）数据容量大（Volume）:
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes（普通用户数据级别）
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB（企业级数据级别）
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB（全球数据总量级别）
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
（2）数据种类多（Variety）：数据类型的多样性，包括文本，图片，视频，音频。
结构化数据：可以用二维数据库表来抽象，抽取数据规律。
半结构化数据：介于结构化和非结构化之间，主要指 XML，HTML 等，也可称非结构化。
非结构化数据：不可用二维表抽象，比如图片，图像，音频，视频等。
（3）数据产生速度快（Velocity）：指获得数据的速度以及处理数据的速度。
数据的产生呈指数式爆炸式增长。
处理数据要求的延时越来越低。
（4）数据价值密度低（Value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
综合价值大，隐含价值大。
单条数据记录无价值，无用数据多。
（5）数据真实性：真实采集的数据。
3、数据来源：
（1）业务数据：登录，注册等信息；
（2）爬虫数据；
（3）第三方数据：第三方平台购买；
4、大数据中的几个核心概念：
（1）集群：
a、一个任务被分配到多个主机上执行；
b、多个主机组成的一个群体；
c、集群中的每一个主机也叫做节点。
（2）分布式（分而治之）：
a、分布式存储：一个大存储任务需要多个节点共同存储；每个节点负责部分存储任务；
b、分布式计算：一个大的计算任务，需要多个节点共同配合完成。
（3）负载均衡：
a、从数据存储上：分布式存储中，每个节点存储的数据量“占比相当”。
b、和硬件相关。
c、不存在绝对的负载均衡的。
5、集群的扩展能力：
（1）纵向扩展：在一个服务器节点上增加性能（增加内存或添加磁盘），但服务器的性能承载有上线的（摩尔定律）；
（2）横向扩展：增加服务器节点数量，理论上是没有上线的。

6、总结：
（1）数据量大，处理难度大，但是蕴含价值也大。
（2）数据种类多样，更加个性化，针对不同数据源进行多样化的方式处理，结果更精确。
（3）要求对数据进行及时处理，追求更极致更完善的用户体验。
（4）数据成为新的资源，掌握数据就掌握了巨大的财富。

二、大数据价值

（1）大数据杀熟：指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。
（2）用户画像：用于商业，完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

（3）数据分析预测：指导生产。
（4）可用来政治经济国庆调控、察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定即时交通路况等，这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

三、Hadoop介绍

1、Hadoop 最早起源于 Nutch（发起人：Doug Cutting）。Nutch 的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2、2003 年、2004 年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案：
（1）分布式文件系统 GFS，可用于处理海量网页的存储。
（2）分布式计算框架 MapReduce，可用于处理海量网页的索引计算问题
（3）分布式数据库 BigTabl，每一张表可以存储上 billions 行和 millions 列 ，快速查询。
3、Nutch 的开发人员完成了相应的开源实现HDFS 和 MapReduce，并从 Nutch 中剥离成为独立项目 Hadoop，到 2008 年 1 月，Hadoop 成为 Apache *项目，迎来了它的快速发展期。
4、什么是Hadoop：
（1）Hadoop 是 Apache 旗下的一套开源软件平台。
（2）Hadoop 提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理。
（3）Hadoop 的核心组件有：
A．Common（基础功能组件）（工具包，RPC 框架）JNDI 和 RPC。
B．HDFS（Hadoop Distributed FileSystem Hadoop分布式文件系统）。
C．YARN（Yet Another Resources Negotiator 运算资源调度系统）。
D．MapReduce（Map 和 Reduce 分布式运算编程框架）。
5、广义上来说，Hadoop 通常是指一个更广泛的概念–Hadoop 生态圈。
6、官网介绍：http://hadoop.apache.org/ 。
7、Hadoop版本演变：
a、hadoop1.x：HDFS + MapReduce；
b、hadoop2.x：HDFS + MapReduce + Yarn。

四、Hadoop角色分工

1、hadoop2.x 五大进程角色：
（1）HDFS分布式存储系统：
a、Namenode：整个存储集群的管理者，主节点，负责管理datanode的数据存储，客户端的读写请求，不负责数据的真正存储。
b、Datanode：数据节点，负责存储数据的节点，从节点，干活的。
c、SecondaryNamenode：namenode的备份节点，namenode的助理，协助管理，可以帮助namenode恢复数据。
（2）MapReduce：计算框架，代码开发，运行中才有进程。
（3）Yarn：资源调度，为每一个计算任务分配资源。
a、resourcemanager：资源管理者，主节点；
b、nodemanager：资源管理的从节点，真正的资源提供者。

五、Hadoop安装模式

1、单机模式：不存在分布式文件系统的，使用的是本地文件系统和计算，不存在Hadoop五大进程角色。直接在本地解压，协助本地代码开发，一个节点。
2、伪分布式模式：假的分布式系统，存在分布式文件系统（HDFS，mapreduce，yarn），生产上不用，自己学习使用，Hadoop五大进程角色都在一个节点上。
3、完全分布式模式：多个节点上，不同节点不同分工。一个namenode，多个datanode，一主多从，生产测试集群与自主学习可用。
4、高可用模式：完全分布式存在一个主节点的单节点故障，真正生产上可用，namenode存在多个，一个为active工作状态，其它为热备份状态standby。当active宕机的时候，standby可以无缝衔接，切换为active状态。
5、联邦模式：应对超大集群的（1000+服务器）。当集群中规模很大时候，一个active状态的namenode压力太大，集群中同时开启多个active的namenode，每一个namenode负责管理datanode中的一部分数据，但是每一个namenode节点都要管理所有的datanode节点。