一：大数据的应用场景：
1.1： 大数据的诞生
2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来 因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。
1.2： 2015 大数据的峰会
过去7年我们从互联网创业到互联网产业，很快进入互联网经济，而且正在从IT走向DT时代，也许昨天称为IT领袖峰会，未来要称DT领袖峰会，DT不仅仅 是技术提升，而是思想观念的提升。DT和IT时代区别，IT以我为中心，DT以别人为中心，DT要让企业越来越强大，让你员工强大。DT越来越讲究开放、透明。我们所有企业都要思考什么样的文化、什么样的组织、什么样的人才才能适应未来DT时代，相信整个DT时代到来，在海外这被称为D经济。
1.3： 什么是大数据
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是海量的、高增长率的和多样化的信息资产。不是超过某个特定数量级的数据集才是大数据，而是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集才称为大数据。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。（ETL）
1.4：大数据的定义与特征
1.4.1：大数据的特征（4V+1O）：
数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
1.4.2：大数据的定义：
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
2.1: hadoop 的概述
2.1.1、简介
Hadoop是一个实现了MapReduce计算模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是一种可靠、高效、可伸缩的处理数据架构。Hadoop计算框架最核心的设计是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce，HDFS单看全称就知道，实现了一个分布式的文件系统，MapReduce则是提供一个计算模型，基于分治策略。
2.1.2、Hadoop特性
第一，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它默认维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。 其次，Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。 此外，Hadoop 依赖于普通pc机或廉价服务器，可以根据业务规模自行增减节点，因此它的成本比较低，且开源，任何人都可以使用。 总之，Hadoop就是一个适合大量数据的分布式存储和计算的平台。
2.2：hadoop 的核心
Hadoop Common: 为其他Hadoop模块提供基础设施。
Hadoop HDFS: 一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
Hadoop MapReduce: 一个分布式的离线并行计算框架
Hadoop YARN: 一个新的MapReduce框架，任务调度与资源管理
2.3 hdfs 的架构图：
2.4 ：HDFS 服务的功能
NameNode 主节点，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DataNode等。
DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
Secondary NameNode 用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照
2.5 : yarn 的架构
YARN 服务功能：
ResourceManager
处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster 监控NodeManager 资源分配与调度
NodeManager
单个节点上的资源管理 处理来自ResourceManager的命令 处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster
数据切分 为应用程序申请资源，并分配给内部任务 任务监控与容错
Container
对任务运行环境的抽象，封装了CPU内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运 行相关的信息.
2.6： MapReduce on YARN
MapReduce on YARN
1）用户向YARN中提交应用程序/作业，其中包括ApplicaitonMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等；
2）ResourceManager为作业分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Containter中启动该作业的ApplicationMaster；
3）ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查询作业的运行状态；然后它将为各个任务申请资源并监控任务的运行状态，直到运行结束。即重复步骤4-7；
4）ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC请求向ResourceManager申请和领取资源；
5）一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务；
6）NodeManager启动任务；
7）各个任务通过RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicaitonMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务； 在作业运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询作业当前运行状态；
8）作业完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己；
离线计算框架 MapReduce
一：将计算过程分为两个阶段，map和reduce map 阶段并行处理输入数据 reduce 阶段对map 结果进行汇总。
二：shuffle 连接map 和Reduce 两个阶段 map task 将数据写到本地磁盘 reduce task 从每个map TASK 上读取一份数据
三： 仅适合 离线批处理 具有很好的容错性和扩展性 适合简单的批处理任务
四： 缺点明显 启动开销大，过多使用磁盘导致效率底下等。