大数据与Hadoop
1.大数据的特点
- Volume（大量）：个人计算机硬盘的容量为TB级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级了。
- Velocity（高速）：这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
- Variety(多样)：这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据（数据库/文本为主的结构化数据）和非结构化数据（日志 、图片、视屏等）
- Value(低密度)：价值密度的高低与数据总量的大小成反比！！！
2.有哪些应用的场景
- 物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本
- 零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量
- 旅游：深度结合大数据能力与旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来
- 商品广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品。等等等等。。。。。
3.Hadoop的三大发行版本
- Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ - Cloudera在大型互联网企业中用的较多。
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ - Hortonworks文档较好。
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
4.Hadoop的优势
- 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
- 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
- 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
- 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
5.Hadoop的组成
.在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大，在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责运算
版权声明：本博客为记录本人自学感悟，转载需注明出处！
https://me.csdn.net/qq_39657909