Hadoop大数据开发实战 第01章 大数据概论
Hadoop生态案例详解与项目实战 第一章 Hadoop介绍
大数据的概念
大数据特点
Volume（规模性）：数据的价值和隐藏价值由数据的大小决定 Velocity（高速性）：指获得数据的速度 Variety（多样性）：数据的多样性 IDC认为大数据具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点，而 IBM则认为大数据必然具有真实性(Veracity)。
Hadoop生态体系
Hadoop项目及其介绍
Hadoop生态体系结构
Hadoop生态体系
Hadoop企业级应用
基于Hadoop的企业级应用
谢谢聆听
大数据的概念
大数据的产生
数据的产生方式经历了以下三个阶段： （1） 运营式系统阶段：数据库的出现大大降低了数据管理的复杂程度，实际中
数据库主要作为运营系统存储数据或作为运营系统的数据管理子系统。 （2） 用户原创内容阶段：由于互联网的诞生，人类社会数据存储量出现第二次
大的飞跃。 （3） 感知式系统阶段：感知式系统的广泛应用导致了数据技术
数据采集：使用数据采集工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数 据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，而后加载到数据仓库或数据集 之中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取：关系型数据库、非关系型数据库等。 存储架构：云存储、分布式文件系统（HDFS）等。 数据处理：把采集到的数据针对关键指标进行数据的处理和清洗等。 统计分析：方差分析、回归分析、简单回归分析技术等等。 数据挖掘：分类、估计、模型预测、结果呈现等方式。
Hadoop生态体系
Hadoop核心体系
HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现 了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce 任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分 发、跟踪、执行等工作，收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
hadoop大数据技术实验指导书
Hadoop大数据技术实验指导书第一章实验概述1.1 实验目的本实验旨在全面了解Hadoop大数据技术的相关概念、架构和使用方法，通过实际操作掌握Hadoop大数据技术的基本应用和管理技能。
1.2 实验内容本实验内容包括Hadoop大数据技术的基本概念、HDFS分布式文件系统的搭建和管理、MapReduce分布式计算框架的使用、Hadoop 生态系统的其他相关工具等。
1.3 实验环境本实验采用Ubuntu 18.04操作系统，Hadoop版本为3.1.3，Java 版本为1.8。
1.4 实验预备知识对Linux操作系统的基本操作有一定了解，对Java编程语言有一定的基础认识，了解分布式系统和大数据概念。
第二章 Hadoop基础概念2.1 Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。
Hadoop项目由Apache软件基金会开发，主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式计算框架。
2.2 Hadoop架构Hadoop架构包括HDFS、MapReduce和YARN（资源调度和管理），HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责数据的计算和处理，YARN负责集裙资源的调度和管理。
2.3 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他相关工具，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据分析）、Spark（内存计算框架）等。
第三章 HDFS分布式文件系统实验3.1 HDFS搭建1) 准备Hadoop安装包，解压到指定目录2) 配置hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量3) 配置core-site.xml和hdfs-site.xml文件，设置Hadoop集裙的基本信息和存储路径3.2 HDFS管理1) 使用命令行工具上传、下载、删除文件2) 查看HDFS存储空间情况3) 监控HDFS集裙状态第四章 MapReduce分布式计算实验4.1 MapReduce程序编写1) 编写Map阶段的程序2) 编写Reduce阶段的程序3) 编译打包MapReduce程序4.2 MapReduce作业提交与监控1) 将MapReduce程序提交到Hadoop集裙2) 查看作业运行状态和日志3) 监控作业的运行情况第五章 Hadoop生态系统实验5.1 HBase实验1) 安装HBase并配置2) 创建HBase表并进行CRUD操作3) 监控HBase集裙状态5.2 Hive实验1) 安装Hive并配置2) 创建Hive表并进行数据查询3) 执行HiveQL语句进行数据分析5.3 Spark实验1) 安装Spark并配置2) 编写Spark应用程序3) 提交Spark应用程序到集裙运行结语通过本实验指导书的学习，相信读者对Hadoop大数据技术有了更深入的了解，掌握了HDFS的搭建与管理、MapReduce的编程与作业监控、Hadoop生态系统的应用等相关技能。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
Hadoop大数据处理入门指南
Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。
1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。
第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。
2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。
HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。
第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。
3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。
它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。
3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。
它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。
3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。
3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。
它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。
第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。
4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
大数据教程01第一章 大数据概述
数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume） 信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety） 数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value） 据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集 群 由 一 个 名 称 节 点 （Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控 制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件 系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接 到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节 点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语 言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章 大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering） 指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像 一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute） 指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布 式强调的是切分。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识第一章：大数据处理的背景和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当代社会的核心资源。
然而，大数据的处理与分析带来了巨大的挑战，主要包括数据的规模庞大、数据的多样性以及数据的高速增长。
传统的数据处理技术已经无法满足这些挑战，因此需要新的处理框架来应对这些问题。
第二章：Hadoop框架的概述Hadoop是一种开源的、分布式的数据处理框架。
其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性强的分布式文件系统，用于存储大数据；而MapReduce则是一种并行计算模型，用于对大数据进行处理和分析。
第三章：Hadoop的基本原理和架构Hadoop的基本原理是将大数据分割成小数据块，并在多台服务器上进行分布式存储和计算。
Hadoop的架构包含一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理数据的存储和计算任务的分配，而从节点则负责具体的数据存储和计算。
第四章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统是指与Hadoop框架相互配合的一系列开源软件工具和平台。
其中包括HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、Sqoop（数据导入导出工具）等。
这些工具和平台用于提供更多的功能和灵活性，以满足不同的数据处理需求。
第五章：Hadoop集群的搭建与配置搭建和配置Hadoop集群是使用Hadoop进行大数据处理的前提。
首先，需要选择合适的硬件设备和操作系统，并进行相应的网络和环境配置。
其次，需要安装Java环境和Hadoop软件，并进行相关的配置和参数调整。
最后，需要启动Hadoop集群，并监控和管理集群的运行状态。
第六章：Hadoop的数据存储与文件管理Hadoop通过HDFS实现数据的分布式存储和管理。
HDFS将数据切分成小的块，并通过复制技术实现数据的高可靠性和容错能力。
(完整版)hadoop习题册
第一章大数据概述1. ____________________ 互联网的发展分为个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2. 下列不属于大数据特点的是（）。
D.价值密度高A. 种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快3. _________________ 互联网发展的第个时代为智能互联网。
A. 3.0B.4.0C.1.0D.2.04. 关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A. 大数据=“海量数据” +“复杂类型的数据”B. 大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C. 大数据可以及时有效的分析海量的数据D. 数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5. 下列数据换算正确的一项为（）。
A. 1YB=1024EBB. 1TB=1024MBC. 1PB==1024EBD. 1024ZB=1EB6. ___________________________ 结构化数据的表现形式为。
A. 文本B.视图C.二维表D.查询7. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容8. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容9. ______________________ 软件是大数据的。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10. 大数据技术不包括（）。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop 简介1. ______________________________________ 下列对云栈架构层数不正确的一项为A. 三层云栈架构B. 四层云栈架构C. 五层云栈架构D. 六层云栈架构2. _________ 下列不是云计算三层架构的概括。
第1章-大数据概论
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据， 人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市 各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式 被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时 计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数 据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。 作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的 战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙 起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动 作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据 进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数 据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式 文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源 获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume） 多样化（Variety） 数据价值密度化（Value） 速度快，时效高（Velocity） 数据是在线的（On-Line）
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
Hadoop数据挖掘及大数据开发实战课程大纲
目实战
项目课程简介：
西线学院Hadoop数据挖掘及大数据开发实战课程大纲
合计：
本项课程将让学员全面了解并掌握Hadoop的架构原理和使用场景，并通过贯穿课程的项目进行实战
从而使学员可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群，掌握Hadoop基本运维思路和方法，对Hadoop集群进行管理和优化；同时熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。
课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍，帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。
行机制
章详解数据仓库HIVE，让学员了解
必备技能，为就业打下坚实理论与
实战基础
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行实战锻炼，和方法，对Hadoop集群式计算领域的常用算。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
4.Hadoop发展历程
• 第一阶段
✓ 前Hadoop时代（2003-2007） ✓ 三大论文、Doug Cutting、Hadoop HBase ✓ 萌芽阶段
HBase （NOSQL分布式数据库）
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
4.Hadoop发展历程
• 第二阶段
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
Oozie
Zookeeper
HBase
Hive
Pig
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
易理解。
• 使用方便 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。
• 易于维护 丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据
不一致的概率。
• 支持SQL 支持SQL语言完成复杂的查询功能。
3.Hadoop VS RDBMS
3.Hadoop VS RDBMS
• 数据规模 RDBMS适合处理GB级别的数据，数据量超过这个范围就会出现性能急剧下降，而Hadoop可以
2.Spark的特点
• 运行速度快 Spark源码是由Scala语言编写的，Scala语言非常简洁并具有丰富的表达力。 Spark充分利
用和集成了Hadoop等其他第三方组件，同时着眼于大数据处理，那么数据处理速度是至 关重要的，Spark通过将中间结果缓存在内存从而减少磁盘I/O来达到性能的提升。
第1章 Hadoop技术概述
Hadoop大数据开发实战教学大纲
《Hadoop大数据开发基础》教学大纲课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时总学分：3.0学分一、课程的性质本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。
随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。
与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。
Hadoop作为处理大数据的分布式存储和计算框架，得到了国内外大小型企业广泛的应用。
Hadoop是一个可以搭建在廉价服务器上的分布式集群系统架构，它具有可用性高、容错性高和可扩展性高等优点。
由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
经过十多年的发展，目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，并在事实上成为应用最广泛最具有代表性的大数据技术。
因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会搭建Hadoop完全分布式集群，掌握HDFS的原理和基础操作，掌握MapReduce原理架构、MapReduce程序的编写。
为将来从事大数据挖掘研究工作以及后续课程的学习奠定基础。
三、教学内容及学时安排序号章节名称主要内容教学目标学时1 大数据概论1. 大数据学习基础2. 大数据背景3. 大数据的定义4. 大数据的行业案例5. 大数据的基本概念6.大数据技术生态圈1.了解大数据的背景和大数据生态群技术2.理解大数据基本概念和大数据行业案例。
22Hadoop集群的搭建及配置1. 设置固定IP的方法2. 设置远程连接虚拟机3. Linux在线安装软件的方法4. 在Window和Linux下安装Java5. 了解Hadoop集群相关配置文件6. SSH免密码登录配置7. 时间同步服务配置8. 启动关闭Hadoop集群以及查看Hadoop集群监控1. 掌握安装配置虚拟机和安装JDK2. 掌握搭建Hadoop完全分布式集群环境的方法103Hadoop集群基础操作1. 解HDFS的操作方法2. MapReduce任务的运行和中断方法3. 集群监控的查看方法1. 学会查看Hadoop集群的基本信息2. 掌握HDFS的基本操作3. 掌握运行MapReduce任务的命令64MapReduce入门编程1. Eclipse安装2. MapReduce原理3. MapReduce的编程逻辑1. 掌握MapReduce的原理2. 掌握MapReduce程序的编程逻辑95MapReduce进阶编程1. MapReduce的输入及输出格式2. Hadoop Java API使用方法3. 自定义键值对方法4. Combiner及Partitioner的原理与编程5. 在Eclipse中提交MapReduce任务的方法1. 掌握MapReduce框架中的进阶应用，包括自定义键值对、Combiner、Partitioner等126 项目案例：汽车销售数据统计分析项目1. 数据概况2. 数据背景介绍3. 需求分析及代码实现1. 掌握项目开发流程，数据业务数据。
实战大数据课件第1章 大数据技术概述 第3节 大数据工程师技能树
（Hadoop+Spark+Flink） ——第一章（第3节）
1.大数据主流开发语言
大数据开发跟传统的Web开发类似，都需要基于一种程序开发语言开发应用 。我们都知道大数据生态圈的绝大多数技术组件的源代码都使用Java语言开 发，比如Zookeeper、Hadoop、Hive、HBase、Flume、Sqoop、Flink等，而 且在大数据开发过程中经常涉及到源代码的阅读与开发，所以Java语言是从 事大数据项目开发的必备语言，也是大数据开发的主流语言。
大数据发展至今出现了很多实时计算框架，比如当前比较流行、企业使用较 为广泛的Spark Streaming和Flink DataStream等实时计算模型。所以，大 数据工程师需要掌握Spark Streaming、Flink DataStream等大数据实时计 算技术。
THANKS
在大数据离线或者实时计算项目中，经常需要使用Kafka消息队列作为实时 的数据中转服务，对来自各个平台的数据（如来自物联网的数据、数据库的 数据、移动App的数据等）进行流转，达到分享和HDFS解决海量数据存储问题，另一方面使用 MapReduce解决海量数据分布式计算问题，当然MapReduce是离线计算框架仅 支持离线计算，但也解决了企业大部分的应用场景，在大数据项目开发过程 中离不开离线计算。
每种数据源的采集技术有很多种： 1）一般使用Flume、Logstash、Filebeat等工具采集日志文件数据 2）一般使用Sqoop、Canal等工具采集数据库中的数据。
4.大数据存储与交换
HBase数据库构建在HDFS之上，既解决了海量数据存储又实现了数据实时的 随机查询与更新，满足了线上用户服务需求。
当然除了MapReduce支持离线计算，还有Hive、Spark Core、Spark SQL、 Flink DataSet等技术都支持离线计算。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案—01初识Hadoop
《Hadoop大数据开发实战》教学设计课程名称：Hadoop大数据开发实战授课年级：______ _______授课学期：___ ____ _______教师姓名：______________ _第一课时（大数据简介、大数据技术的核心需求）介绍本书，引出本课时主题1.介绍本书，引出本课时的主题随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。
美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。
一个全新的概念——大数据开始风靡全球。
本节将学习大数据简介和大数据技术的核心需求的现关内容。
2.明确学习目标（1）能够熟悉大数据的五大特征（2）能够了解大数据的六大发展趋势（3）能够了解大数据在电商行业、交通行业、医疗行业的应用（4）能够理解大数据核心技术需求知识讲解➢大数据简介从前，人们用饲养的马来拉货物。
当一匹马拉不动一车货物时，人们不曾想过培育一匹更大更壮的马，而是利用更多的马。
同样的，当一台计算机无法进行海量数据计算时，人们也无需去开发一台超级计算机，而应尝试着使用更多计算机。
下面来看一组令人瞠目结舌的数据：2018年11月11日，支付宝总交易额2135亿元，支付宝实时计算处理峰值为17.18亿条／秒，天猫物流订单量超过10亿……这场狂欢的背后是金融科技的护航，正是因为阿里巴公司拥有中国首个具有自主知识产权、全球首个应用在金融核心业务的分布式数据库平台OceanBase，海量交易才得以有序地进行。
分布式集群具有高性能、高并发、高一致性、高可用性等优势，远远超出单台计算机的能力范畴。
➢大数据的五大特征大数据（Big Data），是指数据量巨大，无法使用传统工具进行处理的数。
大数据开发实战教程目录
⼤数据开发实战教程⽬录⼤数据开发实战教程⽬录⼀、 课程性质、⽬的和任务1. 本课程⽬的是让学⽣了解并掌握四个领域（1）⼤数据系统的起源及系统特征（2）⼤数据系统的架构设计及功能⽬标设计（3）⼤数据系统程序开发、企业⼤数据案例分析的内容2. 利⽤真机实验环节以及⼤数据实训⼀体机来提升学⽣对⼤数据开发的实践能⼒；3. 本课程重点让学⽣掌握五个⽅⾯的内容：（1）HDFS 使⽤操作；（2）MapReduce 开发；（3）HBase 数据库的开发；（4）Hive 数据仓库开发；（5）⼤数据案例分析；⼆、 教学内容及要求第⼀节 ⼤数据概述授课学时：1基本要求：1. 了解⼤数据概念、特征、数据计量单位以及⼤数据的类型；2. 了解⼤数据系统的设计背景、以及当前⼤数据系统存在的不⾜；3. 了解⼤数据系统的设计思想、设计⽬标和设计原则；4. 了解⼤数据系统的整体逻辑架构设计及运⾏逻辑，了解当前⼤数据系统的主流架构；第⼆节 ⼤数据应⽤开发思路和开发环境配置授课学时：1基本要求：5. 掌握⼤数据系统应⽤读写操作的开发流程；6. 掌握分析⼤数据开发技术及思路；7. 掌握⼤数据 Java 开发的环境配置、Plugin 插件的安装，Hadoop 环境配置；第三节 HDFS 分布式⽂件系统授课学时：4基本要求：1. 了解 MapReduce 的设计思想、基本概念；2. 了解 MapReduce 的系统架构、作业运⾏机制和关键技术；3. 掌握 MapReduce 的数据类型的⾃定义以及数据类型的使⽤；4. 掌握 MapReduce 开发，定制输⼊输出的数据格式；5. 掌握将 HDFS ⽂件系统中整个⽂件作为输⼊数据的开发；6. 掌握利⽤ MapReduce 完成⼩⽂件聚合成⼀个⼤⽂件的开发；7. 掌握压缩数据处理程序开发；8. 掌握任务组合过程，掌握迭代组合、并⾏组合及串⾏组合；9. 掌握任务的前后链式组合；10. 掌握多数据源连接的开发，包含 Map 端开发以及 Reduce 端开发；11. 掌握 Hadoop 全局参数的使⽤，全局⽂件的使⽤；12. 掌握与关系型数据库的访问连接；13. 真机实操训练（实验环节 2）；第五节 HBase 分布式数据库授课学时：4基本要求：1. 了解 HBase 分布式数据库的设计⽬标、基本概念；2. 了解 HBase 逻辑架构以及物理架构；3. 掌握 HBase 分布式数据库Shell 命令操作；4. 掌握HBase 数据库系统的 Java 开发，包含创建表、删除表，查询所有表操作；5. 掌握HBase 数据库系统的 Java 开发，包含插⼊记录、查询数据，组合查询、修改删除记录等开发；6. 真机实操训练（实验环节 3）；第六节 Hive 数据仓库开发授课学时：6基本要求：1. 了解Hive 数据仓库的⼯作原理及特点；2. 了解Hive 架构设计，包含数据类型、数据存储⽅式以及查询⽅式；3. 掌握Hive 数据仓库系统的 HQL 语⾔语法；4. 掌握 HQL 的创建表、查看表及查询有结构，修改表以及删除表；5. 掌握利⽤ HQL 语句将 HDFS 的⽂件导⼊数据仓库；6. 掌握分区表、桶表、外部表的使⽤；7. 掌握 HQL 语句的联合查询、⼦查询、创建视图等操作；8. 掌握利⽤ Java 开发 UDF ⾃定义函数，以及⾃定义函数的使⽤；9. 掌握 Java 连接 Hive 数据仓库进⾏数据查询；10. 真机实操训练（实验环节 4）；第七节 Spark 数据挖掘授课学时：4基本要求：1. 了解数据挖掘的基本概念和⼿段，介绍数据挖掘的常⽤算法、编程语⾔等；2. 了解常⽤的数据挖掘⼯具；3. 了解最新⼤数据处理技术 Spark 平台，包括 RDD 基础及编程接⼝介绍，以及 SparkSQL 逻辑架构， 流式处理技术 SparkStream等；4. 了解介绍 Spark 平台下机器学习(Machine Learning)架构解析，以及 Spark MLlib 经典算法解析和案例；5. 案例详解，解析通过 Spark MLlib 的协同过滤算法，来分析某⼤型电商的商品推荐过程，并说明实现⽅法和代码；第⼋节 综合案例分析1、 某⽹站访问⽇志分析授课学时：2基本要求：1. 了解⽹站访问⽇志的数据结构；2. 了解⽹站访问⽇志的分析⽅法以及本次分析⽇志需要完成的⽬录；3. 了解分析过程以及分析⼯具的使⽤；4. ⼤数据环境实验（实验环节 5）；2、某搜索引擎⽹站⽇志分析授课学时：2基本要求：1. 了解搜狐⽹站对关键词搜索记录的数据结构；2. 了解关键词搜索的分析⽬标及预期完成分析结果；3. 了解分析流程、分析⼯具以及重点代码的介绍；4. ⼤数据环境实验（实验环节 6）；3、某⼤型电商数据分析授课学时：2基本要求：1. 了解本案例中电商数据的字段结构；2. 了解本次电商数据预期完成分析的指标以及分析结果的再利⽤介绍；3. 了解分析流程、分析⼯具以及重点代码的介绍；4. ⼤数据环境实验（实验环节 7）；实验环节介绍实验环节 1：HDFS 操作命令操作实验⽬标及要求：让学⽣掌握分布式⽂件系统 HDFS 的⽂件操作，包含导⼊导出⽂件、列表、查找、删除⽂件等。
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• Master节点
• NameNode NN • SecondaryNameNode SNN • ResourceManager RM
• Slave节点
• NodeManager NM
• DataNode DN
HDFS 从下面开始
YARN到上面了
大数据实战技术
MapReduce 计算框架
• 将计算移动到数据
• GFS文件系统
The Google File System
• 首次发表于2003年10月，纽约
• 首个商用的超大型分布式文件系统
• 价值在于经验的分享，而不是架构的先进 —— “这是可行的！”
• GoogleMapReduce
• 首次发表于2004年12月，旧金山
• 基于GFS
• 汲取了函数式编程的设计思想
Marketing与学术男 眼中的大数据
特征
Volume
数据体量巨大 PB级-＞EB级-＞ZB级
速度要求快 数据输出输入的速度
Velocity
Big Data
Vanity
数据类型多样 文本|图像|视频|音频|
Value
价值密度低 商业价值高
Marketing与学术男 眼中的大数据
大数据之定义
定义
大数据概论
核心内容
大数据背景 大数据案例 大数据基本概念 大数据技术
大数据到底是个啥？
就这半瓶水 你想到的是什么？
仁者见仁
一条裙子引起一场颜色之争 不同人看出不同颜色
那大数据到底是什么？
技术？概念？思维？时代？
资深码农眼中的大数据
资深码农眼中的大数据
大数据当然是技术，一大堆 的技术，so many 平台， 那是相当复杂，分布式懂不？ 门槛绝壁很高
Sogou搜狗海量日志分析
需求
统计“仙剑奇侠传”这款游戏在互联网上的热度，进而为粉丝推送更精彩的游戏。
数据存储
HDFS文件系统
数据计算
MapReduce计算框架
那大数据到底是什么？
– 分布式存储系统和分布式运算框架
• Hadoop2.0由三个部分组成
– 分布式文件系统HDFS
– 资源分配系统Yarn
– 分布式运算框架MapReduce
Google论文 vs. Apache项目
为何从Hadoop开始
Hadoop在哪里？
这么多？
Hadoop分布式架构
• Master/Slave
大数据是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察力和流程优
化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
Marketing与学术男 眼中的大数据
够大、够多、够快才是大数 据。大数据是不可逆的浪潮。 你就站在浪潮之巅。大数据 应该用在市场营销！大数据 应该有准确的定义！
“哲学”层面看大数据
为什么我们的星爷这几年拍 的电影越来越少？
“哲学”层面看大数据
“哲学”层面看大数据
典型因果关系，而这个社会 很多事情是解释不清的！
“哲学”层面看大数据
“哲学”层面看大数据
大数据是一种思维方式，因果->相关...
生活不只是眼前的苟且，还有诗和远方...
思维要跟上~~~~~
一个时代，一场革命
一个时代，一场革命
这是一场革命，庞大的数据资 源使得各个领域开始了量化进程， 无论学术界、商界还是政府，所 有领域都将开始这种进程。
• 把计算移动到数据
• Google BigTable
• 首次发表于2006年11月，西雅图
• 同样基于GFS
• 同样是告诉大家 —— “这是可行的！”
Hadoop来了
• Hadoop是
– Apache开源软件基金会开发的
– 运行于大规模普通服务器上的 – 大数据存储、计算、分析的
对信息的访问已民主化：它可供（或者应该供）所有人使用。 数据量已经达到PB级-＞EB级-＞ZB级
传统的解决方案
• 甲骨文 Oracle数据库
• IBM DB2数据库
• 开源的MySQL数据库
• Sybase公司 Sybase数据库
• ......
• 一般处理的能力的在GB级别
是不是有点飘乎乎的感觉？
大数据案例
大数据基本概念
大数据之核心
1. 数据的存储
2. 数据的计算（处理）
全球信息数据概览
全球80%的信息是非结构化的。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
非结构化信息正在以15倍于结构化信息的速率增长。
原始的计算能力正在以极高的速率增长，以至于现今的商用机器已开始
展现出5年前的超级计算机的能力。
硬盘存储成本不断降低 传输速率提升不大 磁头定位时间无提升
• MapReduce的特性
自动实现分布式并行计算 容错
提供状态监控工具
模型抽象简洁，程序员易用
MapReudce 分而治之
MapReduce 函数式编程
• Map
• 映射和分发
• Reduce
• 汇聚和聚合
MapReduce 执行流程