大数据基础教程:大数据概念
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发布时间：2024-10-07 03:33
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时间：2024-12-05 00:55
最小的基本单位是bit，按照顺序排列，我们有：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。每一步的转换都是以8为基数的。例如，1 Byte = 8 bit，1 KB = 1,024 Bytes = 8,192 bit，以此类推。
大数据主要解决的是海量数据的存储和分析计算问题。随着数据的爆发性增长，数据存储单位从MB级别跨越到了PB、EB级别，数据的存储和处理能力也面临着前所未有的挑战。
大数据的四大特点如下：
- **大量**：数据的产生速度极快，且数据量庞大。社交网络、移动网络、智能工具等都是数据的来源，淘宝网每日产生的交易数据达到20TB，*每日日志数据超过300TB。
- **多样**：数据来源广泛，形式多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如图片、音频、视频等。推荐系统等应用广泛利用日志数据进行分析。
- **高速**：数据的产生速度快，需要实时处理。互联网的普及使得数据产生无时无刻，处理速度是决定优势的关键。
- **价值**：大数据的价值在于挖掘潜在价值，通过机器学习、人工智能等技术，从海量数据中提取规律和知识，应用于农业、金融、医疗等领域，提升效率和效果。
Apache Hadoop是一个用于分布式计算的开源软件库，它提供了一种简单的编程模型来处理大规模数据集。Hadoop主要由以下几个模块构成：
- **Hadoop Common**：支持其他Hadoop模块的常用工具。
- **HDFS**：分布式文件系统，提供高效数据访问。
- **Hadoop YARN**：用于调度和管理集群资源的框架。
- **Hadoop MapRece**：用于并行处理大型数据集的系统。
Hadoop的诞生背景源于2002年的Nutch项目，为了解决大量网页的存储和索引问题。随后，Hadoop基于Google的GFS和MapRece思想，实现了分布式文件存储系统DFS和Maprece机制。Hadoop的广泛应用案例包括大型网站的日志分析和运营商流量经营分析。
大数据技术生态体系包含了多种工具和技术，如Sqoop、Flume、Kafka、Storm、Spark、Oozie、Hbase、Hive、Mahout和ZooKeeper等。这些工具和技术分别用于数据迁移、数据收集、消息处理、实时计算、数据仓库、机器学习、协调管理等任务，构建了一个完整的处理、分析和应用大数据的生态系统。
