大数据的特点：
1.数据来源广
数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件）
数据量大（最少是TB级别的，甚至可能是PB级别的）、数据增长速度快等
采集汇总：Sqoop、Cammel、DataX工具
存储：GFS、HDFS、TFS等分布式文件存储
批处理运算：MapReduce 。分布式快速运算框架
解析引擎：Hive,Pig 将SQL转换为MapReduce的解析引擎。
流处理运算：Strom/JStrom等低延时的流式计算框架。
集群：Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn） 和Storm
一站式集群：Spark 一站式计算框架，即可以进行批处理，也可以进行流处理（微批处理）
Lambda框架，Kappa架构的出现，提供了业务处理的通用框架。
辅助工具（加快工作效率，加快运算速度）：
1:Ozzie,azkaban:定时任务调度的工具
2.Hue,Zepplin:图形化任务执行管理，结果查看工具
3.Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，可以选择用Python
4.Python语言，编写脚本时会用到
5.Alluxio，kylin等，通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
针对以上特点，要考虑的问题
1.数据来源广，如何采集汇总？ Sqoop,Cammel,DataX等工具
2.数据采集后，如何存储？对应出现了GFS、HDFS、TFS等分布式文件存储系统
3.由于数据增长速度快，数据存储要求可以水平扩展，
4.数据存储后，该如何通过运算快速转换成一致的格式，快速运算出自己要的结果。
对应的MapReduce的分布式运算框架解决了这个问题。
普通的MapReduce只能一批一批的处理，时间延时太长了，为了实现，每输入一条数据就得到结果，出现了Strom/JStrom这样的低延时流式计算框架。
如果同时要做批处理和流处理，就要搭两个集群，Hadoop集群和Storm集群