分布式文件系统HDFS
文件以多副本的方式进行存储
架构：1 master（NameNode）带n slaves（DataNode）；Name node在内存里，datanode在硬盘里。1个文件拆分为多个Block。
NameNode：1负责客户端请求的响应；2负责元数据（文件的名称，副本系数，Block存放的DN）的管理
DataNode：1存储用户的文件对应的数据块（Block）；2定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息，健康状况。
建议NN和DN部署在不同节点上
常用访问语言：shell命令，java api
资源调度框架YARN
产生背景：MapReduce1.x存在问题：1JobTrackern TaskTracker单点故障&节点压力大不易扩展；资源利用率&运维成本；
不同计算框架可以共享同一个hdfs集群上的数据，享受整体的资源调度。按资源进行分配，提高集群资源利用率
YARN的架构：1ResourceManager:RM;
整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理和调度；
处理客户端的请求提交/杀死一个作业
2NodeManager:NM;
整个集群有多个，负责自己自身节点资源管理和使用
定时向RM汇报本节点的资源使用情况
接受并处理来自RM的各种命令：启动Container
处理来自AM的命令
单个节点的资源管理
3ApplicationMaster:AM;
每个应用程序对应一个：MR、Spark、负责应用程序的管理
为应用程序向RM申请资源（core。memory），分配给内部task
需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也是运行在container
4 Container;5Client
封装了CPU、Memory等资源的一个容器
是一个任务运行环境的抽象
5 Client
提交作业
查询作业的运行进度
杀死作业
分布式计算框架MapReduce
优点：海量数据离线处理&易开发&易运行
缺点：实时流式运算困难
例：wordcount
1文件内容小：shell
2文件内容很大：
核心概念：
MapReduce执行步骤：准备map处理的输入数据；mapper处理；shufflereduce处理；结果输出
Split：交由MapReduce作业处理的数据块，是MapReduce中最小的计算单元
HDFS：blocksize是HDFS中最小的存储单元，128M
默认情况下：他们两是一一对应的
InputFormat：将我们的输入数据进行分片（Split）
TextInputFormat：处理文本格式的数据
OutputFormat：输出
Combiner：可以理解为本地的reducer；减少MapTasks输出的数据量及数据网络传输量
Partitioner：决定MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理；默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模
MapReduce1.x的架构：
1） Jobtracker：JT
作业的管理者
将作业分解为一堆的任务：Task（Maptask和Reducetask）
将任务分配给Tasktracker运行
作业的监控、容错处理
2） TaskTracker：TT
任务的执行者
在TT上执行我们的Task（Maptask和Reducetask）
会与JT进行交互：执行/启动/.停止作业，发送心跳信息给JT
3） MapTask
自己开发的map任务交由该Task出来
解析每条记录的数据，交由自己的map方法处理
将map的输出结果写到本地磁盘（有些作业只有map没有reduce==>HDFS）
4)ReduceTask
将MapTask输出的数据进行读取
按照数据进行分组传给我们自己编写的reduce方法处理
输出结果写到HDFs
分布式数据库HBase
是一个稀疏的多维度的排序的映射表。四个元素：行键，列族，列限定符，时间戳。列族支持动态扩展，旧的版本会保留。
大数据平台Hadoop spark
两大问题：1如何实现分布式计算2如何做到分布式并行编程
大数据处理的三大类型：1复杂的批量数据处理2基于历史数据的交互查询3基于实时数据流的数据处理
大数据处理平台hadoop：4大部分，1 common：java的一些库 2 YARN调度平台：资源分配和数据分发 3 HDFS分布式文件系统 4 map-reduce分布式编程。核心是HDFS和map-reduce。
缺点：1表达能力有限2磁盘io开销大3延迟高
Map-reduce编程方式：顺序读取大量数据，map操作：通过map运算获取关心的内容，group操作：按照键值对的形式实现聚集的运算（hadoop平台自己完成），reduce操作：进行总结、变化运算达到结果
大数据处理平台Spark：1运行速度快：基于内存运算2容易使用：支持scala、python、java、r多种语言编程3通用性4运行模式多样
NoSql数据库
非关系数据库。满足各种非结构数据的存储需求。常包括键值数据库，列族数据库，文档数据库，图形数据库。
特点：1灵活的可扩展性2灵活的数据模型3和云计算的紧密结合
键值数据库：一堆的键值对。键是一个字符串对象，值可以是任意类型的数据。理想的缓冲层解决方案；列族数据库：HBase根据列族进行垂直划分，根据行键进行水平划分；文档数据库：可看做键值数据库；图数据库：以图结构方式存储相关信息。
NoSQL的三大理论基石：CAP理论，BASE理论，最终一致性。CAP理论：一个分布式系统在一致性，可用性和分区容忍性中最多满足两个。
信息检索（IR）
文本分类、垃圾过滤、聚类分析、推荐系统、q&a
需要：数据库、信息情报领域、人工智能、自然语言处理、机器学习。
倒排索引：
推荐系统、电子商务
Web搜索引擎：信息搜索
文本单词重要性：map-reduce
索引indexes
Hash
Hadoop实战之慕课网
行为日志生成渠道：Ndinx Ajax
日志数据内容：
1） 访问的系统属性：操作系统、浏览器等
2） 访问特征：点击的url、从哪个url跳转过来的（refeer）、页面上的停留时间等
3） 访问信息：session_id、访问ip（访问城市）等
数据处理流程
1） 数据采集
Flume：web日志写入到HDFS
2） 数据清洗
脏数据
Spark、Hive、MapReduce或者其他的一些分布式计算框架
清洗完之后的数据可以存放在HDFS（Hive/Spark SQL）
3） 数据处理
按照我们的需要进行相应业务的统计和分析
Spark、Hive、MapReduce或者其他的一些分布式计算框架
4） 处理结果入库
结果可以存放在RDBMS、NoSQL
5） 数据的可视化
通过图形化的展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图
ECharts、HUE、Zeppelin