前言

嗨，各位小伙伴，恭喜大家学习到这里，不知道关于大数据前面的知识遗忘程度怎么样了，又或者是对大数据后面的知识是否感兴趣，本文是《大数据从入门到精通（超详细版）》的一部分，小伙伴们如果对此感谢兴趣的话，推荐大家按照大数据学习路径开始学习哦。

以下就是完整的学习路径哦。

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大数据从入门到精通文章体系！！！！！！！！！！！！！！

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推荐大家认真学习哦！！！

本文前言

俗话说得好, "万事开头难 " ，学习这件事情也是一样的 。

所有的开始都是痛苦的 ，不止痛苦 ，而且枯燥 ，但是敢问能一直很舒服的提升自己呢 ，想要突破自我，必然需要经历一个从0到1的过程 ，送自己和大家一句话 ：“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”

接下来正式开始大数据的学习，首先提出一个问题：

什么是大数据？

为了解答这个问题，我们需要首先搞懂，什么是数据？

官方的解释是这样的：

数据是对客观事物的逻辑归纳，是未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，如声音、图像，这被称为模拟数据。数据也可以是离散的，如符号、文字，这被称为数字数据。而且，数据可以是有意义的符号、文字、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也可以是物理符号或这些物理符号的组合。

好像有点多了。。。

我总结成通俗易懂的话：只要能展示在电脑上的一切资源，都是数据。

我们平常使用微信，淘宝，QQ等等各种APP，这些都产生了各种数据，所以数据是无时无刻都会产生的。

接下来就回到正题：什么是大数据？

还是来一段官方的解释：

大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高、增长速度快且难以使用传统数据管理和处理技术进行捕获、管理和处理的数据集合。

大数据通常具有以下特征：

1. 大容量：大数据集合的规模很大，通常超出了单个计算机或传统数据库系统的存储和处理能力。这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），也可以是非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2. 多样性：大数据集合通常由多种类型和格式的数据组成。它们可能来自各种来源，包括传感器数据、社交媒体数据、日志文件、电子邮件、金融交易记录等。这些数据可能以结构化形式存在，也可能是半结构化或非结构化的。
3. 高速度：大数据集合的生成速度非常快，需要能够实时或准实时地处理和分析数据。例如，物联网设备、移动应用程序和社交媒体等可以在短时间内产生大量数据。
4. 价值潜力：大数据中蕴含着宝贵的信息和见解。通过对大数据进行分析，可以揭示隐藏的模式、趋势和关联关系，从而支持决策制定、市场营销、风险管理、产品优化等业务活动。

好像话更多了。。。

我们直接将其整合为一句：大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

看得出，大数据就是数据超多！存储超快！操作超快！

我们现在知道了大数据的概念，现在我们需要知道大数据是如何使用的。

大数据的运用

在单台电脑的情况下，能够处理的数据是极其有限的，对于个人来说完全足够了。

但是对于公司企业来说，无论是数据规模还是数据处理速度来说，这些都是远远不够的，所以最简单粗暴的方式就是，多增加几台机器，共同处理任务。

多增加几台机器的方式确实解决了单台机器的数据量低的问题，但是还有一个问题没有解决，那就是速度问题，因为每个机器个跑个的，完全没有组织性，效率问题一直得不到解决，所以我们还**需要其他的东西来完成多台机器之间的协调，这就是Hadoop**。

有了Hadoop，接下来用户的操作就仅仅在Hadoop操作界面就可以了，对于底层的其他细节，由Hadoop集群自己进行协调，同时存在Yarn这类的组件，提高分布式处理数据的能力等等。

接下来我们就介绍一下什么是Hadoop，Hadoop的组件有哪些？

Hadoop入门

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它可以快速、可靠地处理大数据，并且具有高容错性。

这里讲个小故事，Hadoop的名字由来。

Hadoop图标旁边的小象其实是创始人 Doug Cutting 的儿子的玩具小象，该小象就叫作 Hadoop。

Doug Cutting 最初开发了一个称为 Nutch 的网络搜索引擎项目，而 Hadoop 则是作为 Nutch 项目的基础技术组件被开发出来的。当时，Doug Cutting 面临着处理大规模数据的需求，并需要一个可靠的、扩展性强的系统来处理这些数据，并且能够容忍硬件故障。因此，他开发了 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 Hadoop MapReduce 框架，作为解决方案。

在选择一个名称时，Doug Cutting 决定以他儿子的玩具小象命名，意在表达一种可爱、有趣、可靠的形象，并且简单易记。因此，他将项目命名为 Hadoop，并在2006年将其作为开源项目发布。

Hadoop框架下包含着许多的组件，其中核心组件就三个：

1. Hadoop 分布式文件系统：

   HDFS（Hadoop Distributed File System，HDFS） 是 Hadoop 的分布式文件系统，设计用于存储超大规模数据集。它能够将数据拆分成多个块并分布在集群中的多个节点上进行存储，以提供高吞吐量和容错性。

2. Hadoop Yarn：

   Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的集群资源管理系统。它负责集群中资源的分配和管理，以便更好地执行并行计算任务。Yarn 可以有效地管理集群中的计算资源，为不同的应用程序提供资源，并监控其执行情况。

3. Hadoop MapReduce：

   Hadoop MapReduce 是 Hadoop 的计算模型和编程框架。它用于将大数据集切分成小的数据块，并将这些数据块分发到集群中的多个节点上进行并行处理。MapReduce 模型由两个阶段组成：Map 阶段和 Reduce 阶段，用户可以根据需要自定义这两个阶段的操作逻辑。

除了上述核心组件，Hadoop 生态系统还包含了许多其他组件和工具，如：

• Hive：用于在 Hadoop 上执行类似于 SQL 的查询和分析的数据仓库工具。
• Pig：用于数据流转和分析的高层次脚本语言和运行环境。
• HBase：一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，用于实时读写大量结构化数据。
• Spark：由 Apache 开发的快速、通用的集群计算系统，提供了更强大的内存计算能力和丰富的数据处理库。
  

现在看着是不是很陌生呀，没关系的，接下来我们会渐渐深入学习Hadoop体系的每一个组件，成为大佬的路程是一步一步走完的。