一：大数据的概念：

指无法在一定时间内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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管理数据技术。

1.1：主要解决的问题：

海量数据的存储和海量数据的分析计算

海量的理解：TB? PB? EB 及以上 ZB? YB BB NB DB等等

1.2：大数据的特点：(4v)

1>volume? ?TB? PB? EB

2>velocity? ?处理速度? ?双十一

3>variety? ? 结构化数据(数据库)?半结构化数据（文件日志）非结构化数据(视频ppt)?

4>value? ? ? ?低价值密度(价值密度的高低与数据总量成反比)

1.3：大数据的应用场景

1、物流仓储
?? ??? ??? ?大数据分析
2、零售

3、旅游

4、智慧交通、智慧城市

5? ? 金融

6:? ?5G? 人工智能

...........

二：Hadoop生态体系

2.1：hadoop基础介绍

Hadoop?是分布式系统基础框架，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

案例：电信行业手机计费系统的数据存储在磁盘数据中，处理起来会有延时，所以导致停机延时，数据不存在在磁盘中，存储在内存中(内存数据库)，停机延时问题得到了解决，随着内存数据的增多，分布式内存数据库得到研发。

2.2：Hadoop的优势：(4高)

1、高可靠性
?? ??? ??? ?hadoop底层维护多副本数据，某个机器下线，也不会导致数据的丢失
2、高扩展性
? ? ? ? ? ?扩展服务节点方便
3、高效性
?? ??? ??? ?hadoop工作是并行的，加快了处理的速度
4、高容错性
?? ??? ??? ?能够自动将失败的任务重新分配执行

2.3：Hadoop组成：

以hadoop2为例：

MapReduce 用于计算

Yarn 资源调度

HDFS 数据存储

Common 辅助工具

2.4：HDFS架构

HDFS架构:是一个分布式文件系统，解决海量数据(很多个文件)存储问题

? ? ???1、NameNode(nn)：存储文件的元数据(描述真实数据的数据),一条元数据中可能包含文件名、目录结构、文件属性(生成时间、副本数、权限)，以及每个文件的块数据的分布列表(所在的nd机器上)，相当于数据的目录。

? ? ? ? 2：DataNode(dn)：在HDFS系统上管理着真实的数据，为了数据的安全，将数据切成块的形式，分别存储的不同的节点上(服务器上)，块数据的校验。

? ? ? ? 3：SecondaryNameNode：每隔一段时间帮助NameNode元数据进行备份也可以在NameNode死掉并数据丢失的情况下紧急恢复NameNode中的数据，但是注意可能会造成数据的丢失以后开发中会使用高可用集群，在此时是没有SecondaryNameNode节点。

2.5：MapReduce

是分布式编程框架，主要用于海量数据分析计算

计算过程分为两个阶段：
?? ??? ??? ??? ?Map阶段(MapTask)：并行业务处理
?? ??? ??? ??? ?Reduce阶段(ReduceTask)：对Map阶段的结果进行汇总

2.6：YARN：(重点) 调度资源

程序(作业、任务、进程)进行资源调配? ?

Client(用户)提交作业(一个MapReduce分布式程序)? Client向yarn提交任务作业，yarn进行资源的调度

1、ResourceManager ：整个集群资源的老大

? ? ? ? ? ? ? ? ①处理客户端的请求

? ? ? ? ? ? ? ? ②监控NodeManager状态

? ? ? ? ? ? ? ? ④启动或监控ApplicationMaster(一个作业就有一个ApplicationMaster)

? ? ? ? ? ? ? ? ⑥资源的分配与调度

2、NodeManager? ?也就是单台服务器的资源老大

? ? ? ? ? ? ? ? ③?管理单个节点上的资源

? ? ? ? ? ? ? ? ⑦?处理来自ResourceManager的命令

? ? ? ? ? ? ? ? 11：处理来自ApplicationMaster的命令

3、ApplicationMaster(位于Container内部)

? ? ? ? ? ? ? ? ⑤是一个作业的管理者

? ? ? ? ? ? ? ? ⑨负责数据的切分，切成几份数据就会对应启动几个MapTask程序(需要container封装资源)

? ? ? ? ? ? ? ? ⑩为应用程序(MapTask)申请资源(ApplicationMaster向ResourceManager 申请多少个数量的资源，然后ResourceManager 会监控找到可以调度相应资源的NodeManager，让对应的NodeManager创建Container，如何让mapTask运行起来，就需要ApplicationMaster，ApplicationMaster会给NodeManager下指令，需要在当前NodeManager创建Container)并分配给内部任务(一个程序作业会分成多个mapTask和多个reduceTask进行处理)

? ? ? ? ? ? ? ? 12：任务的监控与容错

4、Container

? ? ? ? ? ? ? ? ⑧容器，是yarn中资源的抽象，它封装某个节点上的资源(内存、CPU、磁盘、网络)

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5、MapTask

6、ReduceTask