一、大数据简述
在互联技术飞速发展过程中，越来越多的人融入互联网。也就意味着各个平台的用户所产生的数据也越来越多，可以说是爆炸式的增长，以前传统的数据处理的技术已经无法胜任了。比如淘宝，每天的活跃用户量是很大的一个数目。马云之前说过某个省份的女性bar的size最小问题，不管是玩笑还什么，细想而知，基于淘宝用户的购物记录确实可以分析出来。
对企业的用户数据进行分析，可以知道公司产品的运营情况，比方说一个APP的用户每天登陆了几乎都没有什么实质性的操作，那就说明这个玩意儿已经快凉了，程序员赶快可以跑路了。
每个人登录哪些电商网站的首页都是不一样，这后面就是根据用户的近期浏览或者关注的，根据这些来生成推送每个人关注的商品。
对于这些海量的数据的处理分析所诞生的技术，也就是大数据。
对于这些数据两个核心点，一个如何存储，另一个就是怎么使用。
相关的技术：
存储框架：
HDFS——分布式文件存储系统（HADOOP生态中的存储框架）
HBASE——分布式数据库系统
KAFKA——分布式消息缓存系统(实时流式数据处理场景中应用广泛)
运算框架：（要解决的核心问题就是帮用户将处理逻辑在很多机器上并行）
MAPREDUCE—— 分布式计算（HADOOP中的运算框架）
SPARK —— 离线批处理/实时流式计算
STORM —— 实时流式计算
其他框架：
HIVE —— 数据仓库工具：可以接收sql，翻译成mapreduce或者spark程序运行
FLUME——数据采集
SQOOP——数据迁移
ELASTIC SEARCH —— 分布式的搜索引擎
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二、HDFS简述
hadoop中有3个核心组件：
分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上
分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算
分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源
HDFS---分布式文件系统，相当于就是一个目录树，一层一层的，这个是虚拟的出来一个结构，由HDFS管理，并不能实际看见，只能通过客户端去访问的时候可以看见这些结构。
1.一个数据在HDFS上面存储的时候会根据大小来进行分块，被分块之后，存放在多个机器上面（data node），比如一个512M的文件，如果按照128M来分，就会被分成4块，然后
存储到4个节点上。
2.一般来说为了保证数据的高可用，我们会把同一个数据块备份到不同的节点上面，某个节点挂了，还可以在其他节点上面找到数据。意思就说数据块A既会在A机器上存储，也会在机器B上面存储一份，甚至更多的备份。
3.分块存储之后怎么直到数据存在哪些机器上呢，这个时候就需要一个管理者来记录这些数据信息（name node）
也就是说一个HDFS系统是由name node服务器和多个data node服务组成
