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        图片截取自尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优

链接如下：                        尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放_哔哩哔哩_bilibili

Hadoop版本为 3.1.3 

1. 大数据介绍

1.1 大数据的概念

大数据是指数据量大、类型多样、生成速度快、价值密度低的数据集合。其核心特征通常总结为4V：

1. Volume（数据量大）：数据规模从TB级别扩展到PB甚至ZB级别。
2. Variety（数据类型多样）：包括结构化数据、半结构化数据（如JSON、XML）、非结构化数据（如图片、视频、音频）。
3. Velocity（处理速度快）：数据生成和处理速度需要实时或近实时完成。
4. Value（价值密度低）：从海量数据中提取有用信息的难度高，但商业价值巨大。

重点：大数据通过高效的技术和工具，从复杂的数据中提取有用的知识和洞察，用于决策支持、优化和预测。

 在这里不得不重点提及一下数据存储单位（我觉得还是很重要的，最起码要了解并且学会做一个转换）：

  bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB

1Byte = 8bit  1K = 1024Byte  1MB = 1024KB  1G = 1025M  1T = 1024G  1P = 1024T

那我们的大数据一般用到的单位就是 TB 、 PB 、EB。

1.2 大数据应用场景

1. 抖音：推荐你最常刷，最爱看的视频类型（Ps：我真不爱看！我不刷抖音！）

    2.  电商内的广告：根据你常买的东西进行内容推荐

    3. 零售：分析用户的消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。

    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。

    6. ......

ok到这里其实也没什么好了解的，我们直接进入正题，Hadoop！

2.Hadoop概述

2.1 Hadoop是什么

1. Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。
2. Hadoop主要解决
   1. 海量数据的存储
   2. 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！

根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层。

2.2 Hadoop的发展历史

我觉得放一张创始人大头照算了。

2.3 Hadoop的三大发行版本（了解）

1. 分别是 Apache、Cloudera、Hortonworks
   1. Apache 版本最原始（最基础），对于入门学习非常好
      1. 官网地址：http://hadoop.apache.org
      2. 下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html
   2. Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。
   3. Hortonworks 文档较好，对应产品HDP。

2.4 Hadoop的优势（4高）

分别是

1. 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，即使某个计算元素或者存储出现问题，也不会导致数据的丢失。
2. 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。
3. 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作，以加快任务处理速度。
4. 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

2.5 Hadoop 组成（面试重点） 

2.5.1 Hadoop 1.x 、2.x、3.x的区别

2.5.2 HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System 

1. NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2. DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3. SecondaryNameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

明天再写。