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第一章、大数据概述

1、大数据时代的特征,并结合生活实例谈谈带来的影响。

(一)特征

1、Volume 规模性:数据量大。

2、Velocity高速性:处理速度快。数据的生成和响应快

摩尔定律:每两年,数据量增加一倍

1秒定律:响应时间时间控制在1秒以内

3、Variety多样化:数据种类繁多。

大数据是由结构化、非结构化、半结构化数据组成的,结构化数据仅占10%左右;非结构化数据,它们与人类信息密切相关;

4、Value价值性:价值密度低。

价值密度低,商业价值高;

通过各类大量数据中挖掘有价值的信息;

5、Veracity真实性

真实有效,为个性化推荐和精准营销提供了保证;

(二)、大数据的影响

  1. 1、科学研究
  2. 2、思维方式——全样非抽样,效率非精确,相关性
  3. 3、改变人们的生活方式——安全监测、智能交通、股票分析、疫情监测
  4. 4、带动相关的大数据产业诞生和发展
  5. 5、人才培养和就业
  6. 2、大数据时代的思维方式的特征。

‌整体性‌:大数据思维强调整体性,能够更高效地完成复杂的数据统计和分析。

‌互联性‌:大数据思维具有量化互联的特征,通过信息全面定量采集和互通,打通信息间隔阂。

‌价值性‌:大数据思维具有价值化特征,能够渗透至各个领域及行业的不同维度。

‌创新性‌:大数据分析技术为获取事物之间的相关关系提供了极大的便利,使“预测”成为大数据最核心的价值。

3、大数据关键技术

数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护。

大数据两大核心关键技术:分布式存储+分布式处理

4、大数据计算模式

5、简述大数据、云计算、物联网的概念以及之间的关系。

  1. 、大数据:指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合;
  2. 云计算:实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源
  3. 物联网:物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化和远程管理控制

4.关系:



第二章、大数据处理架构Hadoop

1、Hadoop概述

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式存储和处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

2、Hadoop的核心

HDFS是分布式文件存储系统(Hadoop Distributed File System) 、也是Hadoop的核心。

3、Hadoop特性

高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上支持多种编程语言。

4、Hadoop项目结构

5、Hadoop的安装与使用



第三章、分布式文件系统HDFS

1、HDFS

(1)HDFS概念

HDFS(Hadoop Distributed File System)为Hadoop中的用于存储和处理海量数据的分布式文件系统,支持流式数据访问、存储和处理超大文件,并运行于廉价的普通机器组成的服务器集群上。

(2)存储物理机结构-集群

分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上,成千上万的计算机节点构成计算机集群

(3)分布式文件系统的体系结构

分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的,这些节点分为两类:

1、“主节点”(Master Node)或称“名称结点”(NameNode)

负责文件操作的执行,管理数据节点和文件块的映射关系

2、“从节点”(Slave Node)或称“数据节点”(DataNode):

负责数据的读写和存储

1)数据存储

2)数据块

1、定义:Block,HDFS默认一个块大小是128MB,一个文件被分成多个块,以块作为存储单位。

2、HDFS使用数据块的好处:

  1. 支持大规模文件存储:按块分发到各个计算机结点
  2. 简化系统设计:固定块大小简化了存储管理和元数据管理
  3. 适合数据备份:每个文件块都可以冗余存储到多个节点上,大大提高了系统的容错性和可用性

3)nameNode的数据结构

nameNode负责管理分布式文件系统的命名空间Namespace,保存了两个核心数据结构:

1、FsImage:维护文件和文件夹的元数据,包含文件的复制等级、访问权限、块大小以及组成文件的块等,一般是GB以上。

2、EditLog:记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作

4)nameNode的使用
  1. 启动:将FsImage文件中的内容加载到内存中,之后再执行EditLog(只读)操作
  2. 更新:更新FsImage文件并创建一个新的空白EditLog
  3. 正常运行态:(读写)文件系统更新操作先写入到EditLog,而不是直接写入、更新FsImage

名称节点运行期间EditLog不断变大的问题会导致名称节点重启时缓慢

5)SecondaryNameNode

用来保存NameNode中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间。SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上
作用:
EditLog和FsImage的合并操作;缩小EditLog;也成为名称节点的〝检查点〞

6)DataNode

负责数据的存储和读取,会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索,并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。

每个数据节点中的数据会被保存在各自节点对应的文件系统中。

2、HDFS存储原理

1)数据写入
  1. 第一个副本:放置在上传文件的数据节点;如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太满、CPU不太忙的节点
  2. 第二个副本:放置在与第一个副本不同的机架的节点上
  3. 第三个副本:与第一个副本相同机架的
  4. 其他节点上更多副本:随机节点

2)数据复制

1、流水线复制
2、过程:
(1)文件写入本地,分为多个块
(2)针对每一个块:

  1. 向名称节点发出写请求,返回一个数据节点列表;
  2. 把数据写入第一个数据节点中,同时传递列表;
  3. 第一个数据节点接受并写入本地,向第二个数据节点发出连接请求,并传递接受的数据和列表;
  4. 第二个数据节点执行上一步操作,依次循环,直到完成所有副本的复制;

3、冗余存储的优势:    1、加快读数据时的传输速度; 2、容易检查数据传输错误;3、保证数据可靠性

3)数据读取
  1. 从名称节点获得数据块不同副本的存放位置列表;
  2. 列表中包含了副本所在的数据节点,可以调用API来确定客户端和这些数据节点所属的机架ID;
  3. 当发现某个数据块副本对应的机架ID和客户端对应的机架ID相同时,就优先选择该副本读取数据,如果没有发现,就随机选择一个副本读取数据

4)数据错误和恢复


3、HDFS编程实践

http://www.ds6.com.cn/news/17088.html

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