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主要内容：
Hadoop作为大数据业务的基础原因：
（1）Hadoop底层的分布式文件系统具有高拓展性，通过数据冗余保证数据不丢失和提升计算效率，同时可以存储各种形式的数据，他还有多种计算框架，既可以进行离线计算也可以进行在线实时计算。
（2）Hadoop是架构在廉价的硬件服务器上，且产品是开源的，供开发者免费使用，开发成本和维护成本都降低很多。
（3）Hadoop具有成熟的多生态圈，有许多辅助系统对数据进行处理。
第一章 初识Hadoop
1.什么是大数据？
（1）一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
（2）需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
2.大数据的特征：大量、多样、高速、价值（核心特征）。
3.大数据的应用
（1）医疗行业：优化医疗方案，提供最佳治疗方法；有效预防预测疾病。
（2）金融行业：精准营销；风险管控；决策支持；服务创新；产品创新。
（3）零售行业：精准定位零售行业市场；支援行业收益管理；挖掘零售行业新需求。
4.Hadoop的优势
（1）扩容能力强：高度可扩展的存储平台
（2）成本低。
（3）高效率：并发处理数据，在节点之间动态的移动数据，保证各个节点的平衡。
（4）可靠性：自动维护多分数据副本。
（5）高容错性：数据发送的同时被复制保存在另一个副本。
5.Hadoop生态体系
（1）HDFS分布式存储系统：高容错性的数据备份机制，可检测和应对硬件故障，流式的数据访问特点。
（2）MapReduce分布式计算框架：“分而治之”，Map和Reduce。
（3）YARN资源管理平台。
（4）Sqoop数据迁移工具。
（5）Mahout数据挖掘算法库。
（6）HBase分布式数据库：采用BigTable的数据模型，提供对大规模数据的随机、实时读写访问。
（7）Zookeeper分布式协调服务。
（8）Hive基于Hadoop的数据仓库：将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将SQL语句转化为MapReduce任务进行运行。
（9）Flume日志收集工具。
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