了解大数据技术原理与应用（复习知识点）
目录
①大数据（Big Data）与云计算、物联网的相互关系
②介绍Hadoop、MapReduce、HDFS和HBase以及其他功能组 件，复习重点以及其他可用点！
一 大数据介绍
1信息科技为大数据时代提供技术支撑
2数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
3大数据特点
4大数据影响
5大数据关键技术
6 大数据产业
7大数据与云计算、物联网的关系
二 Hadoop
1.Hadoop基础了解与使用
2.hdfs相关命令
3.分布式文件系统HDFS
①大数据（Big Data）与云计算、物联网的相互关系
②介绍Hadoop、MapReduce、HDFS和HBase以及其他功能组 件，复习重点以及其他可用点！
三次信息化浪潮
一 大数据介绍
1信息科技为大数据时代提供技术支撑
☺存储设备容量不断增加
☺CPU处理能力大幅提升
☺网络带宽不断增加
2数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
·运营式系统阶段
·拥护原创内容阶段
·感知式系统阶段
3大数据特点
①数据量大
②数据类型繁多
③处理速度快
④价值密度低
4大数据影响
四种范式：
实验科学 理论科学 计算科学 数据密集型科学
5大数据关键技术
层面分为：
数据采集与预处理
数据存储和管理
数据处理与分析
数据安全与隐私保护
数据计算模式分为：
批处理计算 MapReduce Spark
图计算 百度的DStream 淘宝的银河流数据处理平台
图计算 Pregel
查询分析计算 Impala
6 大数据产业
IT基础建设层
数据源层
数据管理层
数据分析层
数据平台层
数据应用层
7大数据与云计算、物联网的关系
云计算：虚拟化 分布式存储 分布式计算 多租户
物联网：识别和感知技术 网络与通信技术 数据挖掘和融合技术
二 Hadoop
1.Hadoop的基础了解及使用
Hadoop是一个开源的，可运行于大规模集群上的分布式计算平台，具有MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能。它具有可靠性，高效，可维持的特性。
在后续开发Hadoop2.0，实现联邦集群管理和YARN资源管理
它包含Map和Reduce操作，尤其是suffer操作很重要
它与后来的spark平台有相对的比较
在Hadoop生态系统中包含了很多其他的组件。如Zookepper,hive仓库
Hadoop自带有hdfs分布式系统，可以进行相关的shell命令
在Hadoop的安装中注意相关文件的配置，熟悉相关的命令
在后续Hbase数据库等都在Hadoop上进行运行
2关于hdfs分布式系统中的一些常用命令
1》创建文件：
mkdir创建文件夹：hdfs fs -mkdir [-p] < paths > hdfs dfs -mkdir /jdh
touchz新建文件：hdfs fs -touchz URI [URI …] hdfs dfs -touchz /jdh
2》显示文件：
显示目录与文件名：hdfs dfs -ls [-d][-h][-R] < paths >
d 列出/test目录信息 -h列出目录和文件的大小 -R循环列出目录、子目录及文件信息
3》删除文件目录或者全部文件：
删除目录和文件：hdfs dfs -rm [-f] [-r|-R] < paths >
-r 级联删除目录下的所有文件和子目录文件
4》上传，复制和覆盖：
hdfs dfs -put [-f] [-p] < localsrc > … < dst >
hdfs dfs -get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] < src > … < localdst >
put将本地文件系统的复制到HDFS文件系统的目录下
get 将HDFS中的文件复制到本地文件系统中，与-put命令相反
-f 如果文件在分布式文件系统上已经存在，则覆盖存储，若不加则会报错
-p 保持源文件的属性（组、拥有者、创建时间、权限等）把本地新建的文件放到分布式文件系统主目录下，保持源文件属性
5》查看文件内容：
hdfs dfs -cat/text [-ignoreCrc] < src >
Hdfs dfs -tail [-f] < file >
其中，-ignoreCrc 忽循环检验失败的文件；-f 动态更新显示数据，如查看某个不断增长的文件的日志文件。
3个命令都是在命令行窗口查看指定文件内容。区别是 text 不仅可以查看文本文件，还可以查看压缩文件和Avro序列化的文件，其他两个不可以；tail 查看的是最后1KB的文件（Linux上的tail默认查看最后10行记录）
6》appendToFile追写文件
使用方法： hdfs dfs -du [-s] [-h] < path > …
7》cp复制文件
hdfs dfs -cp /test/file /test/file 注意空格
3分布式文件系统HDFS
是Hadoop中的分布式文件系统，对大量的集群的文件进行管理。
文件系统定义：文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法，它使得对其访问和查找变得容易。
文件名：在文件系统中，文件名是用于定位存储位置。
元数据（Metadata）：保存文件属性的数据，如文件名，文件长度，文件所属用户组，文件存储位置等。
数据块（Block）：存储文件的最小单元。对存储介质划分了固定的区域，使用时按这些区域分配使用。
①特点：具有容错性，高吞吐量，存储容量大
它延迟比较低，有很多的小文件，
流式数据访问
②HDFS架构包含三个部分：NameNode，DataNode，Client。
NameNode叫名称节点，DataNode叫数据节点
名称节点负责元数据之间的映射关系
数据节点负责对元数据的读写信息
……
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