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在大数据背景下存在的问题：

        非结构化、半结构化数据：NoSQL数据库只负责存储；程序处理时涉及到数据移动，速度慢
是否存在一套整体解决方案？

        可以存储并处理海量结构化、半结构化、非结构化数据
        处理海量数据的速度很快，且扩展性强

大数据：数据达到一定规模以后，对数据进行存储和计算的技术

大数据的特征包括：

• 数据规模巨大（Volume）
• 生成和处理速度极快（Velocity）
• 数据类型多样（Variety）
• 价值巨大但密度较低（Value）

场景

离线和实时区分：数据是否有界。
    离线：数据产生以后存起来(如10G)，以后不会增加或减少，以后的计算都是这么大。（断网也可以断网）。--------适合批处理
    实时：数据产生后直接计算。------适合流处理

生态

传统单机架构：比如在OS上安装了MySQL，OS为mysql提供了文件系统、通用计算(比如sql转成os的指令来执行)、资源管理。
大数据：有没有操作系统底层就是管理多个机器的？没有。所以我们要在软件层面来实现把OS构建成分布式的，然后这些分布式分别装不同组件。Hadoop

大数据开发的工作内容：
如果做数仓，就用sqoop把数据抽到HDFS，用spark或者mapreduce进行数据清洗，计算的结果放在Hive里或者sparksql。中间这些任务调度用Oozie或Azkaban。
对于流处理来说，用flume或lagstach去监控非结构化或半结构化的数据，用OGG/CDC监控数据库日志（结构化），把这些数据实时抽取到kafak，然后由流引擎，比如sparkes生态圈的spark streaming，或flink进行处理，数据处理之后再把结果存到HBase里进行保存或者es。

Hadoop分布式文件系统，有三个核心子项目(HDFS、Yarn、Mapreduce)，围绕着这三个子项目发展出来的生态就是Hadoop生态圈。

HDFS