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特别声明：该文章是自2025.1.9开始写，日更，持续更新直至完结，可借鉴Spring5全面完结。还望耐心等待...
图片截取自尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优
链接如下： 尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放_哔哩哔哩_bilibili
Hadoop版本为 3.1.3
1. 大数据介绍
1.1 大数据的概念
大数据是指数据量大、类型多样、生成速度快、价值密度低的数据集合。其核心特征通常总结为4V：
- Volume（数据量大）：数据规模从TB级别扩展到PB甚至ZB级别。
- Variety（数据类型多样）：包括结构化数据、半结构化数据（如JSON、XML）、非结构化数据（如图片、视频、音频）。
- Velocity（处理速度快）：数据生成和处理速度需要实时或近实时完成。
- Value（价值密度低）：从海量数据中提取有用信息的难度高，但商业价值巨大。
重点： 大数据通过高效的技术和工具，从复杂的数据中提取有用的知识和洞察，用于决策支持、优化和预测。
在这里不得不重点提及一下数据存储单位（我觉得还是很重要的，最起码要了解并且学会做一个转换）：
bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024KB 1G = 1025M 1T = 1024G 1P = 1024T
那我们的大数据一般用到的单位就是 TB 、 PB 、EB。
1.2 大数据应用场景
- 抖音：推荐你最常刷，最爱看的视频类型（Ps：我真不爱看！我不刷抖音！）
2. 电商内的广告：根据你常买的东西进行内容推荐
-
零售：分析用户的消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。
-
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。
-
保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销。
-
......
ok到这里其实也没什么好了解的，我们直接进入正题，Hadoop！
2.Hadoop概述
2.1 Hadoop是什么
- Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。
- Hadoop主要解决
- 海量数据的存储
- 海量数据的分析计算问题
- 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念 ------Hadoop生态圈！
根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层。
2.2 Hadoop的发展历史
我觉得放一张创始人大头照算了。
Hadoop创始人Doug Cutting
2.3 Hadoop的三大发行版本（了解）
- 分别是 Apache、Cloudera、Hortonworks
- Apache 版本最原始（最基础），对于入门学习非常好
- 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。
2.4 Hadoop的优势（4高）
分别是
- 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，即使某个计算元素或者存储出现问题，也不会导致数据的丢失。
- 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。
- 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作，以加快任务处理速度。
- 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
2.5 Hadoop 组成（面试重点）
2.5.1 Hadoop 1.x 、2.x、3.x的区别
2.5.2 HDFS架构概述
Hadoop Distributed File System
- 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。
- 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。
- SecondaryNameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
明天再写。