来源：B站尚硅谷
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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 。
大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算问题 。
按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T
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，而历史上全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）
这是大数据区分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）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据"提纯"成为目前大数据背景下待解决的难题。
大数据应用场景
1、抖音：推荐的都是你喜欢的视频
2、电商站内广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品
3、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，纸尿布+啤酒。
4、物流仓储：京东物流，上午下单下午送达、下午下单次日上午送达
5、保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，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、房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人
8、人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
Hadoop概述
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（了解）
1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，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框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。
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（Google在大数据方面的三篇论文）
GFS --->HDFS
Map-Reduce --->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，使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（了解）
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。2006
Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。2008
Hortonworks文档较好，对应产品HDP。2011
Hortonworks现在已经被Cloudera公司收购，推出新的品牌CDP。
Hadoop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，课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（面试重点）
Hadoop1.x、2.x、3.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 。
Hadoop3.x在组成上没有变化。
HDFS架构概述
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。
- 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，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）SecondaryNameNode（2nn）：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
YARN架构概述
Yet Another Resource Negotiator简称YARN ，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。
- 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大
- 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大
- 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大
- 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
说明1：客户端可以有多个
说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster
说明3：每个NodeManager上可以有多个Container
MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总
HDFS、YARN、MapReduce三者关系
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）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。
5）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。
6）Oozie ：Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）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。
8）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。
9）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
常用端口号说明
| 端口名称 | Hadoop2.x | Hadoop3.x |
|---|---|---|
| NameNode内部通信端口 | 8020 / 9000 | 8020 / 9000/9820 |
| NameNode HTTP UI | 50070 | 9870 |
| MapReduce查看执行任务端口 | 8088 | 8088 |
| 历史服务器通信端口 | 19888 | 19888 |