1.1 大数据简介-hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料
目录[*]1 hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料
[*]1.1 大数据简介
[*]1.1.1 大数据的定义
[*]1.1.2 大数据的特点
[*]1.1.3 大数据的应用场景
[*]1.1.4 大数据的发展趋势及职业路线
[*]1.4.4.1 大数据发展趋势
[*]1.4.4.2 大数据职业发展路线
1 hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料
大数据技术解决的是什么问题？
大数据技术解决的主要是海量数据的存储和计算。
Hadoop的广义和狭义之分
狭义的Hadoop:指的是一个框架，Hadoop是由三部分组成：HDFS：分布式文件系统--> 存储； MapReduce:分布式离线计算框架-->计算；Yarn:资源调度框架
广义的Hadoop:广义Hadoop是不仅仅包含Hadoop框架，除了Hadoop框架之外还有一些辅助框 架。Flume：日志数据采集,Sqoop：关系型数据库数据的采集；
Hive:深度依赖Hadoop框架完成计算（sql），Hbase:大数据领域的数据库（mysql）
Sqoop：数据的导出
广义Hadoop指的是一个生态圈。
主要学习内容
第一部分：大数据简介(定义，特点，应用场景，发展趋势，职业发展路线)
第二部分：Hadoop简介(历史，发展路线-版本变更，发行版(CDH))
第三部分：Hadoop的重要组成(hdfs,mapreduce,yarn)
第四部分：Apache Hadoop 完全分布式集群搭建
第五部分：HDFS 分布式文件系统(架构，原理，常用api,元数据管理，权限，日志采集的综合案例)
第六部分：MapReduce分布式计算框架 (原理，常用的编程规范等，大量案例练习-分区，排序-快 排-归并排序，压缩，自定义组件，综合案例)
第七部分：Yarn 资源调度框架(架构，原理，三种资源调度策略)
第八部分：Apche Hadoop核心源码剖析(nn，dn启动流程源码分析，nn高并发的支撑原理， hadoop3.0新特性)
第九部分：调优及二次开发示例(hdfs,mr,yarn调优，nn常见GC问题，完成二次开发编译源码)
1.1 大数据简介
1.1.1 大数据的定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处 理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
1.1.2 大数据的特点
大数据的特点可以用 IBM 曾经提出的“5V” 来描述，如下：
https://img-blog.csdnimg.cn/0ff21d4ccfb349d48a6321f56bf39655.png
[*]大量
采集、存储和计算的数据量都非常大。
计算机存储单位一般用B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB，BB、NB、DB来表示， 它们之间的关系是
1GB = 1024 MB
1TB= 1024 GB
1PB= 1024 TB
1EB= 1024 PB
1ZB= 1024 EB
1YB= 1024 ZB
1BB= 1024 YB
1NB = 1024 BB
1DB = 1024 NB
以PB为例，PB级数据量有多大？是怎样的一个概念？
假如手机播放MP3的速度为平均每分钟1MB，而1首歌曲的平均时长为4分钟，那么1PB存量的歌曲可以连续播放2000年。
1PB 也相当于50%的全美学术研究图书馆藏书咨询内容。
（1）1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量
（2）2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000倍
（3）近些年，由于移动互联网及物联网的出现，各种终端设备的接入，各种业务形式的普 及，平均每40个月，全球的数据量就会翻倍！2012年，每天会产生2.5EB的数据量
（4）基于IDC的报告预测，从2013年到2020年，全球数据量会从4.4ZB猛增到44ZB！而到了 2025年，全球会有163ZB的数据量！
全球的数据量已经大到爆了！而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据！
[*]高速
在大数据时代，数据的创建、存储、分析都要求被高速处理，比如电商网站的个性化推荐尽可能要求实时完成推荐，这也是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
[*]多样
数据形式和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音 频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处 理能力提出了更高的要求。
[*]真实
确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性
[*]低价值
数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。互联网发展催生了大量数据，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题，也是一个有难度的课题。
1.1.3 大数据的应用场景
随着大数据的发展，大数据技术已经广泛应用在众多行业，比如仓储物流、电商零售、汽车、电信、生物医学、人工智能、智慧城市等等领域，包括在疫情防控战中，大数据技术也发挥了重要的作用。
[*]仓储物流
大数据技术驱动了仓储物流领域的智能化发展，以苏宁为例，苏宁物流可在全国的各级仓库间实现 智能分仓、就近备货和预测式调拨，实现”客户需要的商品就在离客户最近的配送中心“。
https://img-blog.csdnimg.cn/7c7491cc10364416a8df3df4e50e858f.png
[*]电商零售
[*]零售业 ” 啤酒+纸尿裤 “ 案例
https://img-blog.csdnimg.cn/6be3a058bcee41c7b3c6e5c1730596dc.png
[*]个性推荐
https://img-blog.csdnimg.cn/9ca136e27b5d449aac6261e0636bc583.png
[*]” 双11购物节 “ 实时销售额大屏
https://img-blog.csdnimg.cn/7fde382130d04068b768b88c15fcb413.png
[*]汽车
利用了大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活
https://img-blog.csdnimg.cn/5fbaa129372243319a7795574cab9602.png
[*]电信
移动联通根据用户年龄、职业、消费情况，分析统计哪种套餐适合哪类人群，对市场人群精准定制。
https://img-blog.csdnimg.cn/8d26c062f4224004a4786a2bd5f4746b.png
[*]生物医学
大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。比如影像大数据支撑下的早期肺癌支撑平台，基于大量病例数据样本，制定早期肺癌高危人群预警指标。
https://img-blog.csdnimg.cn/c85a57a32710476986b5285b1f9b0fa0.png
[*]人工智能
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[*]智慧城市
大数据有效支撑智慧城市发展，成为城市的”数据大脑“。比如，在智慧城市建设上，杭州始终走在全国前列。如覆盖面广的移动支付、新颖的在线医疗模式、创新的物流运输模式，都受到较大关注。2016年，杭州被《中国新型智慧城市》白皮书评为“中国最智慧的城市”。
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大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
1.1.4 大数据的发展趋势及职业路线
1.4.4.1 大数据发展趋势
[*]2015年党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇
[*]2017年十九大报告明确 "推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合"
[*]2020年全国政协十三届三次会议新闻发布会上，更进一步强调：大数据、人工智能、5G是引领 未来发展的战略性技术
显然，发展大数据是我国的战略性决策，前景自然不言而喻
[*]2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请开设大数据课程
[*]大数据属于高新技术，大牛少，升职竞争小
[*]2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%~40%的增速，需求总量在2000万人左右
[*]在北京大数据开发工程师的平均薪水已经超越 1.5w 直逼2w，而且目前还保持强劲的发展势头
1.4.4.2 大数据职业发展路线
目前大数据高、中、低三个档次的人才都很缺。现在我们谈大数据，就像当年谈电商一样，未来前景已经很明确，接下来就是优胜劣汰，竞争上岗。不想当架构师的程序员不是好架构师！但是，大数据发展到现阶段，涉及大数据相关的职业岗位也越来越精细。
从职业发展来看，由大数据开发、挖掘、算法、到架构。从级别来看，从工程师、高级工程师，再到架构师，甚至到科学家。而且，契合不同的行业领域，又有专属于这些行业的岗位衍生，如涉及金融领域的数据分析师等。大数据的相关工作岗位有很多，有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等。
从事岗位：ETL工程师，数据仓库工程师，实时流处理工程师，用户画像工程师，数据挖掘，算法工程师，推荐系统工程。
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