一.大数据的5个特征（IBM提出）：
Volume（大量）
Velocity（高速）
Variety（多样）
Value（价值）
Varacity（真实性）
二.OLTP与OLAP
1.OLTP：联机事务处理过程，也称面向交易的处理过程，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易：
开启事务——>从转出账号中扣钱——>往转入账号中加钱——>提交事务
2.OLAP：联机分析处理过程，是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。例如商品推荐：
抽取（读取）历史订单——>分析历史订单，找到最受欢迎的商品——>展示结果
3.OLTP和OLAP的区别：
| OLTP | OLAP | |
| 用户 | 操作人员 | 决策人员，高级管理人员 |
| 功能 | 日常操作处理 | 分析决策 |
| DB设计 | 面向应用 | 面向主题 |
| 数据 | 当前的，最新的细节的，二维的分立的 | 历史的，聚集的，多位的，集成的，统一的 |
| 存取 | 读/写数十条记录 | 读上百万条记录 |
| 工作单位 | 简单的事务 | 复杂的事务 |
| DB大小 | 100MB-GB | 100GB-TB |
三.数据仓库
为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
四.Google的基本思想
Hadoop的思想来源：Google
1.Google的低成本之道
- 不使用超级计算机，不使用存储（淘宝的去i，去e，去o之路）
- 大量使用普通的pc服务器，提供有冗余的集群服务
- 全世界多个数据中心
- 运营商向Google倒付费
2.Google的三篇论文（Hadoop的思想来源）
- GFS（Google File System:Google的文件系统）
- 倒排索引
把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
- Page Rank(排名先后)
- BigTable(大表)：Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量数据的一种非关系型数据库。
常见的NoSQL数据库（Key-value值）：
- HBase:基于HDFS，面向列的:region
- Redis:基于内存、支持持久化：rdb和aof
- MongoDB:面向文档，Json型