大数据的4个特点：数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。
大数据对思维方式的影响：大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变：全面而非抽样，效率而非精确，相关而非结果。
大数据技术两大核心技术：分布式存储，分布式处理。
大数据计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算。
云计算处理了两大核心问题：海量数据的分布式存储和分布式处理的问题。
云计算的典型特征：虚拟化和多租户。
云计算的概念：通过网络以服务的方式，为用户提供非常廉价的IT资源，这叫做云计算。
大数据与云计算、物联网的关系：云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供了用武之地。物联网是大数据的重要来源，大数据是物联网数据分析提供支撑。云计算为物联网提供了海量数据存储能力，物联网为云计算提供了广阔的应用空间。
Hadoop的特性：高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux系统上、支持多种编程语言。
从Hadoop1.0到hadoop2.0的变化：
一个安装上的小细节：
试述hadoop生态系统以及每个部分的具体功能。
Hadoop生态系统：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Pig、Mahout、HBase、Zookeeper、Sqoop、Flume、Ambari
HDFS：作为一个分布式文件系统，具有整体可用性和高可靠性，负责底层数据存储。
YARN：作为一个集群资源管理系统，负责
MapReduce：是一种分布式离线计算框架，用于大规模数据集的并行运算，负责完成海量数据的处理。
Hive：用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储。
Pig：是一种数据量语言和运行环境，用来查询大型半结构化数据集。
Mahout：数据挖掘库件，提供了许多经典算法的实现。
HBase：是一个提供高可靠性、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列式数据库，具有强大的非结构化数据存储能力。
Zookeeper：是高效和可靠的协同工作系统，提供分布式锁、统一命名、状态同步、集群管理、分布式应用配置项的管理等基本服务。
Sqoop：可以通过JDBC和关系数据库交互，主要用于Hadoop和关系数据库直接交换数据。
Flume：负责收集数据，是一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
Ambari：是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的安装、部署、配置和管理。
Hadoop两大核心：HDFS和MapReduce，二者解决大数据两大核心问题，二者都是由谷歌公司提出的。
Hadoop安装方式3中 单机，伪分布式，完全分布式
伪分布式安装重要的配置文件：core-site.xml （hadoop core的配置项）
hdfs-site.xml(hadoop的守护进程) mapred-site.xml(mapreduce的守护进程)
Hadoop的安装与使用 ：
分布式文件系统：目前已经得到广泛应用的分布式文件系统主要是GFS和HDFS。
HDFS的文件模型：HDFS采用了“一次写入，多次读取”的简单文件模型，文件一旦完成写入，关闭后就无法再次写入，只能被读取。
HDFS块的概念，是HDFS中最核心的概念之一，在传统的文件系统中，为了提高磁盘读写效率，一般以数据块为单位。而不是以字节为单位。HDFS也同样采用了块的概念，hadoop1.0当中默认的一个块的大小是64MB，hadoop2.0当中默认的一个块的大小是128MB。与传统文件系统中块的联系是：都是为了分摊磁盘读写开销，也就是在大量数据间分摊磁盘寻址的开销。区别，比传统的文件系统中块的大小大得多。
HDFS两大组件：名称节点和数据节点
名称节点是整个HDFS集群的管家，提供数据目录服务。记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但是并不持久化存储这些信息，而是在系统每次启动时扫描所有数据节点重构得到这些信息。
数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责具体的数据的存储和读取。会提供给客户端或者名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且想向名称节点定期的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的本地Linux文件系统中。
第二名称节点的2大功能：EditLog与FsImage的合并操作；作为名称节点的“检查点”。
HDFS的存储原理包括：数据的冗余存储、数据的存取策略、数据错误与恢复。
数据冗余存储的三个优点：加快数据传输速度，容易检查数据错误，保证数据的可靠性。
数据存取策略包括：数据存放、数据读取和数据复制等方面。3.4节。
数据的存储策略：Hdfs存储策略： 默认冗余复制因子是3 即每一个文件块同时保存到3个地方 2份放到同一个机架的不同机器上，另一个放不同机架上
HDFS的数据读写过程。
读数据过程：
1客户端通过FileSystem.open()打开文件。
2在DFSInputStream的构造函数中输入流会通过ClientProtocal.getBlockLocations()远程调用名称节点，获得文件开始部分数据块的保存位置。
3获得输入流FSDataInputStream后，客户端调用read()函数开始读取数据。
4数据从该数据节点读到客户端。
5输入流通过getBlockLocation()方法查找下一个数据块。
6找到该数据块的最佳数据节点，读取数据。
7当客户端读取数据完毕时，调用FSDataInputStream的close()函数关闭输入流
写数据过程：
1 客服端通过FileSystem.create()创建文件。
2.distributedfilesystem通过RPC远程调用名称节点。
3获得输入流FSDataOutputStream后，客户端调用输出流的write方法向hdfs中对应的文件写入数据。
4客户端向输出流FS中写入的数据会被分成一个个分包，放入df对象队列内部。
5 数据节点位于不同节点上，数据需要通过网络发送
6.客户端调用close方法关闭输入流
利用Web界面查看hadoop信息：http://localhost:50070
BigTable名词解释：是一个分布式文件系统，利用谷歌公司提出的MapReduce分布式并行计算模型来处理海量数据，并用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储，采用Chubby提供协同服务管理，具有广泛应用性、可扩展性、高性能和高可用性等特点。
Hbase的功能组件：最核心的功能组件有三个，库函数、Master服务器、Region服务器。
HBase检索支持的三种方式
（1） 通过单个Rowkey访问，即按照某个Rowkey键值进行get操作，这样获取唯一一条记录；
（2） 通过Rowkey的range进行scan，即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。这样可以按指定的条件获取一批记录；
（3） 全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。
客户端是如何访问数据的（客户端访问数据库流程）： 先访问zookeeper，获取-root-表位置信息，在访问-root-表获得.META.表信息，访问.META.表，找所需region具体位于那个region服务器，最后从服务器读取数据。
Hbase依靠hdfs存储底层数据，依赖zookeeper提供消息通信机制。
非关系数据库：NoSQL4大类型：键值数据库，列族数据库，文档数据库，图数据库
NoSQL的三大基石：CAP、BASE和最终一致性
CAP：一个分布式系统不可能同时满足一致性，可用性，分区容忍性，最多同时满足其中两个
ACID：a：原子性 事务必须是原子工作单元 C：一致性 事务完成时数据保持一致 I隔离性 由并发事务所做的修改与其他隔离 D持久性 完成后对系统影响是永久的
BASE具体含义：基本可用，软状态，最终一致性
NoSQL的四大类型：
云数据库系统架构之UMP系统概述、系统架构、系统功能
UMP概念：UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案，关键模块采用Erlang语言实现
UMP系统架构：Controller服务器，Proxy服务器，Agent服务器，Web控制台，日志分析服务器，信息统计服务器，愚公系统。
UMP系统的功能：容灾，读写分离，分库分表，资源管理，资源调度，资源隔离，和数据安全功能。
UMP系统组件及其作用：1、Mnesia：是一个分布式数据库管理系统；2、RabbitMQ：是一个用Erlang开发的工业级的消息队列产品；3、Zookeeper是高效的可靠的协同工作系统，提供分布式锁之类的基本服务；4、LVS：即Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。
UMP系统实现资源隔离的两种方法：1用Cgroup限制MySQL进程资源2在Proxy服务器端限制QPS
UMP的三种规格用户：1数据量和流量比较小的用户2中等规模用户3需要分库分表的用户
UMP主从备份：UMP为每个用户创建两个MySQL实例，一个是主库，一个是从库，而且这两个MySQL实例之间会互相把对方设置为备份机，任意一个MySQL实例发生更新都会复制到对方。
MapReduce模型简介
MapReduce的两大核心组件：JobTracker、TaskTracker
MapReduce有两个重要的地方：一个策略：分而治之的策略，一个理念：计算向数据靠拢，将应用程序分发到数据所在的机器上，也就是数据不需要迁移，计算就可以在数据节点上进行，执行相关的运算，完成运算得到结果。采用了master/slave的架构。两个核心的函数：Map、Reduce。
溢写（分区，排序，合并）在溢写到磁盘之前，缓存中的数据首先被分区，缓存中数据是<key,value>形式键值对，对于每个键值对，后台根据key进行内排序，排序是mapreduce默认操作，合并是将相同key的<key,value>的value加起来；归并：相同key的键值对归并成一个新的键值对
存放到分布式文件系统HDFS中，首先执行的时候，要先从分布式文件系统HDFS中加载文件，然后对一个大数据集进行分片操作，split，然后每一个小分片单独启动一个map任务，让它去负责处理这个小分片，这些map任务的输入是key和value，输出也是key和value，发送到不同的reduce上进行后续的处理。Map的输出是要分区的，分区的多少要取决于reduce机器的数量。就是把map的输出结果进行排序归并合并操作。这个过程叫做shuffle。整个shuffle过程结束以后，才会把相应的结果分发给reduce，让reduce去完成整个数据的处理，最后处理结束输出保存到分布式文件系统中。
MapReduce的各个执行阶段：从分布式文件系统读入数据、执行map任务输出中间结果、通过shuffle阶段把中间结果分区排序整理后分发给Reduce任务、执行Reduce任务得到的最终结果并写入分布式文件系统。
Shuffle的过程详解：是指对map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给reduce的过程。输入数据和执行map任务，写入缓存，溢写，文件归并；领取数据，归并数据，把结果输入给reduce任务。
所谓合并，是指将那些具有相同key的<key,value>的value加起来。
所谓归并，是指对于那些具有相同key的键值对会被归并成一个新的键值对。
HDFS的新特性
HDFS HA：
HDFS 联邦：HDFS1.0采用单名称节点的设计，存在单点故障、可扩展性低、性能和隔离性差。在HDFS2.0当中，引入了HDFS联邦这一机制，即设计了多个相互独立的名称节点，使得HDFS的命名服务能够水平扩展，这些名称节点分别进行各自命名空间和块管理，相互之间是联邦关系，不需要彼此协调。
YARN的发展目标：YARN目标实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在YARN上可以部署其他各种计算框架，由YARN为这些计算框架提供统一的资源调度服务，并且能够根据各种计算框架的负载需求，调整各自占用的资源，实现集群资源的利用源弹性收缩。
Kafka：Kafka一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在大数据平台中，Kafka扮演了数据交换枢纽的角色。