大数据需要掌握的知识点（新手）

一、学习大数据需要的基础

   java SE，EE(SSM)
       90%的大数据框架都是java写的
   MySQL
       SQL on Hadoop
   Linux
       大数据的框架安装在Linux操作系统上

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二、需要学什么

第一方面：大数据离线分析

       一般处理T+1数据
           Hadoop 2.X：（common、HDFS、MapReduce、YARN）
               环境搭建，处理数据的思想
           Hive:
               大数据数据仓库
               通过写SQL对数据进行操作，类似于mysql数据库中的sql
           HBase
               基于HDFS的NoSql数据库
               面向列的存储

           协作框架：
               sqoop（桥梁：HDFS 《==》RDBMS）
               flume:收集日志文件中信息

               调度框架anzkaban,了解：crotab（Linux自带）、zeus(Alibaba)、Oozie(cloudera)

           扩展前沿框架：
               kylin、impala、ElasticSearch（ES）

注意：关于第一方面的内容我的另一篇博客有详细的总结（是我搜索大量网上资料所得，可以帮你省下不少时间）

第二方面：大数据实时分析

           以spark框架为主
           Scala：OOP + FP
           sparkCore:类比MapReduce
           sparkSQL:类比hive
           sparkStreaming：实时数据处理
           kafka:消息队列
       前沿框架扩展：flink
           阿里巴巴 blink

第三方面：大数据机器学习（扩展）

           spark MLlib:机器学习库
           pyspark编程：Python和spark的结合
           推荐系统
           python数据分析

Python机器学习

大数据框架安装功能来划分

海量数据存储：

HDFS、Hive（本质存储数据还是hdfs）、HBASE、ES

海量数据分析：

MapReduce、Spark、SQL

最原始的Hadoop框架

数据存储：HDFS（Hadoop Distributed File System）
数据分析：MapReduce

Hadoop的起源

Google的三篇论文

   虽然Google没有公布这三个产品的源码，
   但是他发布了这三个产品的详细设计论文，
   奠定了风靡全球的大数据算法的基础！

Google FS HDFS

MapReduce MapReduce

BigTable HBase

   将任务分解然后在多台处理能力较弱的计算节点中同时处理，然后将结果合并从而完成大数据处理。

   google:android,搜索，大数据框架，人工智能框架
   pagerank

Hadoop介绍

   大数据绝大多数框架，都属于Apache顶级项目
   http://apache.org/
   hadoop官网：
   http://hadoop.apache.org/

分布式
   相对于【集中式】
   需要多台机器，进行协助完成。

   元数据：记录数据的数据
   架构：
       主节点Master   老大，管理者
           管理
       从节点Slave   从属，奴隶，被管理者
           干活

Hadoop也是分布式架构

common

HDFS:

       主节点：NameNode
           决定着数据存储到那个DataNode上
       从节点：DataNode
           存储数据

MapReduce:

       分而治之思想
       将海量的数据划分为多个部分，每部分数据进行单独的处理，最后将所有结果进行合并
       map task
           单独处理每一部分的数据、

       reduce task
           合并map task的输出

YARN:

       分布式集群资源管理框架，管理者集群的资源（Memory,cpu core）
       合理调度分配给各个程序（MapReduce）使用
       主节点：resourceManager
           掌管集群中的资源
       从节点：nodeManager
           管理每台集群资源

总结：Hadoop的安装部署

       都属于java进程，就是启动了JVM进程，运行服务。
       HDFS：存储数据，提供分析的数据
           NameNode/DataNode
       YARN:提供程序运行的资源

ResourceManager/NodeManager

网站标题：大数据需要掌握的知识点（新手）
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