大数据的思维方式：
全样而非抽样
效率而非精确
相关而非因果

1.1大数据的概念与关键技术

1.1.1 大数据概念

大数据的“4V”
volume 数据量大 ZB TB GB级别
variety 数据类型多 10%结构化数据 90%非结构化数据（邮件、音频、视频、微信微博，位置信息，链接、手机信息，网络日志）
velocity 处理速度快 秒级响应、实时响应（与传统数据挖掘有本质的区别）
value 价值密度低 分散在海量数据中

1.1.2大数据关键技术

技术的不同层面

数据采集与预处理
**数据存储**与管理
==数据处理==与分析
数据可视化
数据安全和隐私保护

大数据计算模式

批处理计算    大规模数据的批量处理
流处理计算       流数据的实时计算
图计算         大规模图结构数据的处理
查询分析计算    大规模数据的存储于查询分析

1.2代表性大数据技术

1.2.1 Hadoop

Apache公司 java
核心：HDFS（分布式文件系统）和MapReduce

1.2.1.1 HDFS

namenode名称结点:管理文件系统命名、客户端对文件的访问
client客户端：处理文件的读写

1.2.1.2 MapReduce

大于1TB的并行计算
数据在hdfs中分成分片，被map并行处理，输入到reduce中，最后输出结果到分布式文件系统中。

1.2.1.3 YARN（重点）

一个集群多个框架：一个集群统一管理其他计算框架。实现集群资源共享，资源弹性收缩，提高集群利用率。避免数据跨集群移动。

1.2.1.3 hbase、hive、flume、sqoop、

1.2.2Spark（重点）

AMP实验室

1.2.3Flink

Apache公司

1.2.4Beam

谷歌公司

1.3编程语言的选择（java scala pyhton）

hadoop ：java python c c++
spark ： java scala pyhton R