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数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究
对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。
目的：提炼信息，找出规律，辅助决策
作用：现状分析、原因分析、预测分析
分析步骤：明确分析目的-数据收集-数据预处理-数据分析-展示-报告撰写
数据收集：公开、数据库、爬虫、市场调查
报告撰写：要有明确的结论、建议或解决方案
大数据5V特征：数据量大、种类多、价值密度低、增长速度快、数据质量低
分布式
- 分布式：一个硬件或者组件，其组件分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信
一群独立计算机集合起来共同对外提供服务，但是对于系统用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样 - 分布式：分布式应用和服务（ Dubbo）、分布式数据存储（Apache Hadoop HDFS）、分布式计算（Apache Hadoop MapReduce）
- 分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。
- 集群（cluster）是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。
Apache ZooKeeper
ZooKeeper 本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供基于类似于文件系
统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理。从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理
ZooKeeper 集群角色：
- Leader（事务请求（写操作）的唯一调度和处理者）
- Follower（处理客户端非事务（读操作）请求）
- Observer（观察 Zookeeper 集群的最新状态，对于非事务请求可以进行独立处理，对于事务请求，则会转发给 Leader）
Apache Hadoop
Hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核心组件有：
- HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
- YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调
- MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
HADOOP 集群具体来说包含两个集群：HDFS 集群和 YARN 集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
- HDFS 集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode - YARN 集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：
ResourceManager、NodeManager
Shell 命令选项
数据仓库
数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、非
易失的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，用以支持管理
决策。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、
为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
Hive
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为
一张数据库表，并提供类 SQL 查询功能。
本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。
主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。
Hive组件：
- 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line
interface)为 shell 命令行；JDBC/ODBC 是 Hive 的 JAVA 实现，与传统数据库JDBC 类似；WebGUI 是通过浏览器访问 Hive。 - 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby 中
- 解释器、编译器、优化器、执行器:完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分
析、编译、优化以及查询计划的生成。
Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。