hadoop快速入门

1. 什么是大数据

大数据核心含义是一种技术革新
随着互联网时代的深入，产生了越来越多的数据，比如：
1、电商产生的大量用户浏览、购物行为
2、移动运营商记录了大量的用户上网行为
3、网络舆情分析—-营销支撑
4、金融系统征信分析
。。。。。。。

上述的这些需求，用以前的传统技术无法胜任，需要有一个全新的技术体系来支撑
在此背景之下，就产生了一系列针对海量数据进行处理的技术；

总结：“大数据”这个概念核心是指一系列针对海量数据进行处理的新技术
大数据技术的主要功能：处理海量数据

2. 大数据应用场景

例如下图购买了商品用户还购买了,下面的数据就是海量数据处理的结构

下面的”猜你喜欢” 后台的一些算法模型,加一些用户行为而得出的

网易云音乐也是采用这种数据

以及优酷和爱奇艺的广告推送
精准广告推送：对海量互联网用户的相关数据统计分析——核心：用户画像

淘宝
推荐：——要大数据
我的淘宝：——已购买的宝贝：系统功能的实现都需要依赖大数据技术，需要一个分布式的快速响应的海量数据库系统

3. 大数据技术简介

大数据技术基本上都需要解决两个核心需求：

3.1. 数据存储

一般都是采用分布式存储：
将数据（文件）分散到一个集群上的N多台机器上存储

3.2. 数据运算

什么叫运算：
比如，有一堆用户浏览商品的行为记录，需要统计出：
最热门的top100个商品；
每个人一次访问平均浏览了多少个商品；
每一个商品被人浏览时，同时还会有哪些商品跟随着被浏览；
…….
上述这些数据分析需求，最终都会转化成程序来实现，程序的运行最终又是机器CPU+内存+磁盘等硬件资源的运行；

在海量数据的场景下，单机资源无法满足运算的需要，所以，在大数据体系下，一切数据运算逻辑的实现都得靠：分布式运算系统

4. 什么是hadoop

上文所述，分布式存储、分布式运算，都应该由成熟的框架来提供
Hadoop就是其中的一种框架
Hadoop就能提供分布式存储及分布式运算的功能：
1、HADOOP中有一个组件：HDFS——分布式存储
2、HADOOP中有一个组件：MAPREDUCE——分布式运算
3、HADOOP中有一个组件：YARN——为MAPREDUCE提供硬件资源调度

但是HADOOP的核心组件，极为底层，如果直接基于这个底层框架来开发我们的数据分析逻辑，比较繁琐，开发效率很低，所以，在HADOOP这个底层框架之上，又衍生了大量的快捷开发工具：
1、HIVE ：可以让用户只要写SQL来表达数据处理逻辑即可