一.大数据技术产生的背景
1. 计算机和信息技术（尤其是移动互联网）的迅猛发展和普及，行业应用系统的规模迅速扩大（用户数量和应用场景，比如facebook、淘宝、微信、银联、12306等），行业应用所产生的数据呈爆炸式增长。
2. 动辄达数数百PB甚至EB（1EB=1024PB=1024*1024TB）规模的数据已远超出传统计算机和信息系统的处理能力。
3. 有效的大数据处理技术、方法和手段已成为迫切需求。
Google的三驾马车为大数据的发展奠定十分重要的基础.
Google的三驾马车（非常重要）：三篇论文---> 思想、原理
1、GFS：google file system ---> HDFS：Hadoop Distributed File System
都是分布式文件系统，用于解决大数据的存储问题。
什么是倒排索引？Reverted Index
倒排索引:
假如要在搜索关键词"大数据",如果只有正向索引 , 那可能需要耗费非常多的时间全表扫描 ,然后关键词为"大数据"的记录 , 数据量庞大的情况下这个过程慢的无法让人发指,
所以有了倒排索引,搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
通俗说:
通过数据，找地址
2、MapReduce计算模型：问题来源PageRank(先拆分成多个小任务计算 , 再合并计算)
3、BigTable大表 ----> NoSQL数据库：HBase(牺牲空间 , 来换取时间)
二.大数据的应用场景
大数据的应用场景可以说是非常广泛 , 几乎可以涵盖各行各业 . 如
百度春节人口迁徙,2014 年春节，百度推出了“百度迁徙”，其利用大数据技术，对其拥有 的 LBS（基于地理位置的服务）大数据进行计算分析，并采用创新的“可视化”呈现方式， 在业界首次实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特 征，如图 1-3所示。（查询网址：http://qianxi.baidu.com/。）
天气预报的系统 , 电商推荐系统 等等 , 笼统的说可以适用于任何场景.
三.大数据技术的核心问题及方向
（1）数据的存储：分布式文件系统（GFS、HDFS等等）
（2）数据的计算：分布式计算模型（MapReduce、Spark RDD等等）
两个方向：离线计算：Hadoop MapReduce、Spark Core、Flink DataSet
实时计算：Storm、Spark Streaming、Flink DataStream
四.数据仓库
传统的数据仓库:Oracle、MySQL等
大数据:Hadoop、Spark、Flink都可以看成是数据仓库的一种实现方式
概念：OLTP与OLAP
数据仓库又是一种OLAP的系统
OLTP：online transaction processing 联机事务处理
insert update delete commit rollback
特点：ACID 原子性、一致性、持久性、隔离性 -----> 关系型数据库
OLAP：online analytic processing 联机分析处理
一般：select
不关心事务
五.Hadoop生态圈的体系机构(Apache 简单版)
