一、学习大数据需要的基础

   java SE，EE(SSM)
      90%的大数据框架都是java写的
   MySQL
      SQL on Hadoop
   Linux
      大数据的框架安装在Linux操作系统上

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二、需要学什么

   第一方面：大数据离线分析

      一般处理T+1数据
         Hadoop 2.X：（common、HDFS、MapReduce、YARN）
            环境搭建，处理数据的思想
         Hive:
            大数据数据仓库
            通过写SQL对数据进行操作，类似于mysql数据库中的sql
         HBase
            基于HDFS的NOSQL数据库
            面向列的存储
            
         协作框架：
            sqoop（桥梁：HDFS 《==》RDBMS）
            flume:收集日志文件中信息
            
            调度框架anzkaban,了解：crotab（Linux自带）、zeus(Alibaba)、Oozie(cloudera)
         
         扩展前沿框架：
            kylin、impala、ElasticSearch（ES）

   注意：关于第一方面的内容我的另一篇博客有详细的总结（是我搜索大量网上资料所得，可以帮你省下不少时间）

   第二方面：大数据实时分析

         以spark框架为主
         Scala：OOP + FP
         sparkCore:类比MapReduce
         sparkSQL:类比hive
         sparkStreaming：实时数据处理
         kafka:消息队列
      前沿框架扩展：flink  
         阿里巴巴 blink

   第三方面：大数据机器学习（扩展）

         spark MLlib:机器学习库
         pyspark编程：Python和spark的结合
         推荐系统
         python数据分析

         Python机器学习

大数据框架安装功能来划分

   海量数据存储：

      HDFS、Hive（本质存储数据还是hdfs）、HBASE、ES

   海量数据分析：

      MapReduce、Spark、SQL

最原始的Hadoop框架

   数据存储：HDFS（Hadoop Distributed File System）
   数据分析：MapReduce

Hadoop的起源

   Google的三篇论文

   虽然Google没有公布这三个产品的源码，
   但是他发布了这三个产品的详细设计论文，
   奠定了风靡全球的大数据算法的基础！

      Google FS      HDFS

      MapReduce      MapReduce

      BigTable      HBase

   将任务分解然后在多台处理能力较弱的计算节点中同时处理，然后将结果合并从而完成大数据处理。
   
   google:android,搜索，大数据框架，人工智能框架
   pagerank

Hadoop介绍

   大数据绝大多数框架，都属于Apache顶级项目
   http://apache.org/
   hadoop官网：
   http://hadoop.apache.org/
   
分布式
   相对于【集中式】
   需要多台机器，进行协助完成。
   
   元数据：记录数据的数据
   架构：
      主节点Master   老大，管理者
         管理
      从节点Slave   从属，奴隶，被管理者
         干活

Hadoop也是分布式架构

   common

   HDFS:

      主节点：NameNode
         决定着数据存储到那个DataNode上
      从节点：DataNode
         存储数据

   MapReduce:

      分而治之思想
      将海量的数据划分为多个部分，每部分数据进行单独的处理，最后将所有结果进行合并
      map task
         单独处理每一部分的数据、
         
      reduce task
         合并map task的输出

   YARN:

      分布式集群资源管理框架，管理者集群的资源（Memory,cpu core）
      合理调度分配给各个程序（MapReduce）使用
      主节点：resourceManager
         掌管集群中的资源
      从节点：nodeManager
         管理每台集群资源

   总结：Hadoop的安装部署

      都属于java进程，就是启动了JVM进程，运行服务。
      HDFS：存储数据，提供分析的数据
         NameNode/DataNode
      YARN:提供程序运行的资源

         ResourceManager/NodeManager

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