大数据概论
大数据概念
大数据（Big Data）：指无法在一定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，是需要新处理模型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。 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
大数据特点（4V）
1、Volume（大量）
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2、Velocity（高速）
这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
3、Variety（多样）
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
4、value(低价值密度)
价值密度的的高低与数据总量的大小成反比。
##大数据应用场景
1、物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化经营、提高销量、节约成本。
2、零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。经典案例：尿布+啤酒
3、旅游：深度结合大数据能力与旅游行业需求，共建旅游创业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
4、商品广告推荐
5、保险：海量数据挖掘及风险预测，助理保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
6、金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
7，人工智能
大数据部门组织结构
从Hadoop框架套路大数据生态
##Hadoop是什么
1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
2、主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3、广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
Hadoop发展历史
1、Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java书写代码，实现与Google Docs类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎，包括完整的查询引擎和索引引擎。
2、2001年年底，Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
3、对于海量数据的场景，Lucene面对与Google同样的困难：存储数据困难、检索速度慢。
4、学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。
5、可以说Google是Hadoop的思想之源：
GFS --> HDFS
MapReduce --> MR
BigTable --> HBase
6、2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，是Nutch性能飙升
7、2005年Hadoop 作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
8、 2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System (NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
9、名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象
Hadoop三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera内部集成了很多大数据框架。对应产品CDH。
Hortonworks文档较好。对应产品HDP。
1、Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2、Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
3、Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。
Hadoop的优势（4高）
1、高可靠性: Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2、高扩展性:在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
3、高效性:在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4、高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop组成
Hadoop1.x和Hadoop2.x区别
在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大，在Hadoop2.x时代，增加了Yarn 。Yarn只负责资源的调度MapReduce只负责运算。
HDFS架构概述
1、NameNode（nm）：存储文件袋元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2、DataNode（dn）：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3、Secondary NameNode（2nn）：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
YARN 架构概述
MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
- Map阶段并行处理输入数据
- Reduce阶段对Map结果进行汇总
大数据技术生态体系
图中涉及的技术名词解释如下：
1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySql）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
6）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
7）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
8）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
9）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
10）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
推荐系统框架图
