来源：B站尚硅谷
大数据概论
大数据概念
大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算问题。
按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T
大数据特点(4V)
大数据应用场景
1、抖音：推荐的都是你喜欢的视频
2、电商站内广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品
3、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。经典案例，纸尿布+啤酒。
4、物流仓储：京东物流，上午下单下午送达、下午下单次日上午送达
5、保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力
6、金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险
7、房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人
8、人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
Hadoop概述
Hadoop是什么
1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——**
Hadoop生态圈**。
Hadoop发展历史（了解）
1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。
2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。
4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch。
5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文）
GFS —>HDFS
Map-Reduce —>MR
BigTable —>HBase
6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象
Hadoop三大发行版本（了解）
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006
Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。2008
Hortonworks文档较好，对应产品HDP。2011
Hortonworks现在已经被Cloudera公司收购，推出新的品牌CDP。
