• ”大数据“就是收集各种数据，经过分析后再来做有意义的是，其中包括对数据进行采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。

1.大数据技术概念

• 发现大规模数据中的规律，通过对数据的分析实现对运营层决策的支持

2.大数据技术框架

• 6个部分：数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示

 3.大数据的特点

• ”4v“：volume、variety、velocity和value

  • 海量性（volume）

  • 多样性（variety）

  • 高速性（velocity）

  • 价值性（value）

4.大数据计算模型

• 4类大数据计算模型

  • 批处理：离线计算，如 MapReduce

  • 流计算：流数据的实时计算，如 Storm，IBM InfoSphere Streams

  • 图计算：大规模图结构数据的处理，常用于社交网络，如 Pregel

  • 查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析，如Hive

5.大数据与云计算、物联网的关系

（1）云计算概念：

• 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务）。

（2）云计算特点：

• 超大规模、通用性、高扩展性、虚拟化、高可靠性、按需服务、极其廉价、具有潜在危险性

（3）云计算的模式：公有云、私有云、混合云

（4）云计算服务分类：Saas、Paas和Iaas

 （5）大数据、云计算和物联网三者关系

• 物联网：提供数据

• 大数据：提供分析

• 云计算：提供技术

二.Hadoop

1.Hadoop简介

• Hadoop是Apache开源软件基金会开发的运行在大规模普通服务器上，用于大数据存储、据算、分析的分布式存储系统和分布式运行框架

2.Hadoop两大核心

• HDFS：分布式存储系统，用于保存海量数据，具有高可靠性、高扩展性和高吞吐率的特点。

• MapReduce：分布式计算框架，用于海量数据计算，具有易于编程、高容错和高扩展的特点。

 3.Hadoop生态系统