大数据概述
在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长。
以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！
总体来说:大数据就是:
1、企业存在海量的数据
2、企业有对海量数据进行挖掘的需求
3、现在技术成熟,出现了对海量数据进行挖掘的一整套软件工具
大数据的特点
1.Volume(大量):
人类产生的所有印刷材料的数据量是200PB,历史上全人类总共说过的话的数量大约是5EB.当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2.Velocity(高速)：
这是大数据区分与传统数据挖掘的最显著的特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
3.Variety(多样性)：
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据。非结构化数据越来越多，包括网络日志，音频，视频，图片，
地理位置信息等等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
4.Value(低价值密度)：
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值的数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
存储单位概述
bit 0/1
Byte 8bit
KB 1024Byte
MB 1024KB
GB 1024MB
TB 1024GB
PB 1024TB
EB 1024PB
ZB 1024EB
YB 1024ZB
BB 1024YB
NB 1024BB
DB 1024NB
大数据在现实生活中的具体应用
电商推荐系统：基于海量的浏览行为、购物行为数据，进行大量的算法模型的运算，得出各类推荐结论，以供电商网站页面来为用户进行商品推荐
精准广告推送系统：基于海量的互联网用户的各类数据，统计分析，进行用户画像（得到用户的各种属性标签），然后可以为广告主进行有针对性的精准的广告投放
金融大数据
精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
大数据公司组织结构
平台组
集群环境搭建
集群性能监控
集群平台性能优化
数据仓库组
ETL做数据清洗
Hive数据分析和数据仓库建模
数据挖掘组
算法工程师
推荐系统工程师
用户画像工程师
报表开发组
JavaEE开发工程师
全部作品
Hadoop
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