云上大数据

一.大数据的特征

海量性（Volume）：大数据量级非常庞大，传统的数据处理工具无法有效处理这么大规模的数据。

多样性（Variety）：大数据来自多种来源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

高速性（Velocity）：大数据以快速的速度生成和积累，需要实时或近实时处理以获取有用信息。

真实性（Veracity）：大数据可能包含噪声、错误或不准确的信息，因此在处理和分析大数据时需要考虑数据的准确性和可信度。

价值密度（Value）：大数据中包含着巨大的信息价值，通过合理的分析和挖掘可以带来更多商业价值和洞见。

复杂性（Complexity）：大数据具有较高的复杂性，包括数据的来源多样、数据关联复杂、处理技术复杂等特点，需要使用先进的技术和方法来处理。

综上所述，大数据具有海量、多样、高速、真实、价值密度高和复杂性等特征。

二.结构化数据 非结构并且举例

结构化数据是指可以按照固定模式进行组织和存储的数据，通常以表格形式呈现，并且具有明确定义的数据模式。常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据，如员工信息、订单数据等。这类数据易于存储、管理和分析。

非结构化数据则是指没有固定格式或组织形式的数据，不适合存储在传统的关系型数据库中。这种数据形式多种多样，包括文本文件、图像、音频、视频等。非结构化数据需要特殊的技术和工具来进行处理和分析。

举例来说：

结构化数据：一个关系型数据库中的客户订单表格，包含订单号、客户姓名、产品名称、数量和价格等字段的数据，是一种典型的结构化数据。

非结构化数据：社交媒体上的用户评论、推文和帖子内容，这些数据通常包含文本、图片、视频等多种形式，难以用传统的表格方式进行组织和存储，因此属于非结构化数据。

三.Hadoop生态圈

Hadoop 生态圈是由一系列与 Apache Hadoop 相关的开源项目和工具组成的生态系统。这些项目提供了各种功能，包括数据存储、数据处理、数据分析等，以帮助用户更有效地管理和分析大数据。

一些主要的组件和项目包括：

Hadoop Distributed File System (HDFS)：Hadoop 分布式文件系统，用于存储大数据文件，并实现数据的高可靠性和高容量存储。

MapReduce：Hadoop 中用于并行处理大规模数据集的编程模型和框架，可以将任务分解为 Map 和 Reduce 阶段进行处理。

YARN：资源管理器，负责集群资源的调度和管理，允许多个数据处理应用程序共享集群资源。

Apache Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。

Apache Pig：用于并行计算的数据流语言和执行框架，适合用于大规模数据处理和分析。

Apache Spark：快速通用的集群计算系统，提供了比 MapReduce 更快的数据处理能力，支持内存计算和多种数据处理模式。

Apache HBase：分布式 NoSQL 数据库，提供实时读写访问大规模表数据的能力。

Apache Kafka：分布式流处理平台，用于处理实时数据流，支持高吞吐量的数据传输和处理。

Apache Storm：实时数据处理框架，支持高可靠性的流式数据处理应用程序。

Apache Sqoop：用于在 Hadoop 与关系型数据库之间进行数据传输的工具。

这些项目共同构成了丰富多样的 Hadoop 生态圈，为用户提供了全面的大数据处理和分析解决方案。

四.Hadoop hdfs架构

Hadoop 的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是 Hadoop 生态系统的核心组件之一，用于存储大规模数据并提供高容错性和高可靠性。以下是 HDFS 的架构概述：

NameNode：

NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的命名空间、控制文件系统的访问和维护文件元数据信息。

NameNode 会持久化存储文件系统的元数据信息，包括文件和目录的命名空间、权限、块列表等。

NameNode 不存储实际的数据块内容，只存储数据块的元数据信息。

DataNode：

DataNode 是 HDFS 的从节点，负责存储实际的数据块，并响应来自 NameNode 和客户端的指令。

DataNode 负责执行数据块的创建、删除和复制等操作，并定期向 NameNode 发送心跳信号汇报自身状态。

DataNode 存储数据块的副本，以提供容错性和高可靠性。

Block：

HDFS 将每个文件分割为固定大小的数据块（默认大小为128 MB），并将这些数据块分布存储在不同的 DataNode 上。

数据块的复制策略由 HDFS 的副本管理器（Replication Manager）负责管理，确保数据的可靠性和容错性。

Client：

客户端通过 HDFS 提供的 Java API 或命令行工具与 HDFS 进行交互，可以读取、写入和删除文件等操作。

客户端在与 NameNode 进行交互时获取文件元数据信息，然后直接与 DataNode 通信进行数据的读写操作。

总体来说，HDFS 的架构采用主从架构，通过 NameNode 管理文件系统的命名空间和元数据信息，而 DataNode 负责存储实际的数据块内容。这种设计使得 HDFS 具有高扩展性、高容错性和高可靠性，适合用于存储和管理大规模数

五.Hdfs读的流程

Hadoop 生态圈是由一系列与 Apache Hadoop 相关的开源项目和工具组成的生态系统。这些项目提供了各种功能，包括数据存储、数据处理、数据分析等，以帮助用户更有效地管理和分析大数据。

一些主要的组件和项目包括：

Hadoop Distributed File System (HDFS)：Hadoop 分布式文件系统，用于存储大数据文件，并实现数据的高可靠性和高容量存储。

MapReduce：Hadoop 中用于并行处理大规模数据集的编程模型和框架，可以将任务分解为 Map 和 Reduce 阶段进行处理。

YARN：资源管理器，负责集群资源的调度和管理，允许多个数据处理应用程序共享集群资源。

Apache Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。

Apache Pig：用于并行计算的数据流语言和执行框架，适合用于大规模数据处理和分析。

Apache Spark：快速通用的集群计算系统，提供了比 MapReduce 更快的数据处理能力，支持内存计算和多种数据处理模式。

Apache HBase：分布式 NoSQL 数据库，提供实时读写访问大规模表数据的能力。

Apache Kafka：分布式流处理平台，用于处理实时数据流，支持高吞吐量的数据传输和处理。

Apache Storm：实时数据处理框架，支持高可靠性的流式数据处理应用程序。

Apache Sqoop：用于在 Hadoop 与关系型数据库之间进行数据传输的工具。

这些项目共同构成了丰富多样的 Hadoop 生态圈，为用户提供了全面的大数据处理和分析解决方案。