Week 12 学习总结

本周主要讲解了大数据技术，以及Hadoop的相关起源与发展。

1、起源：

2004年Google推出了大数据相关的3篇论文：

分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce、NoSQL数据库BigTable

然后Doug Cutting根据论文，自行实现了Hadoop，并进行开源发布。

雅虎、百度、阿里也陆续开始使用，并于2008年，Hadoop成为Apache的顶级项目运作。

2、后续发展：

雅虎开发了Pig语言，编译后生成MapReduce程序，在Hadoop上运行，用于大数据的操作；

接着Facebook发布了Hive，进行使用SQL语法进行大数据计算。

慢慢的Hadoop周边产品也开始出现，生态系统逐渐形成。

3、大数据的应用历史：

搜索引擎时代：Google、百度的内容检索

数据仓库时代

数据挖掘时代

机器学习时代

4、大数据的应用领域：

医学影像智能识别

病历大数据智能诊疗

AI外语老师

智能解题

舆情监控与分析

大数据风控

新零售

无人驾驶

5、HDFS介绍

默认一个数据块为64M，常用于存储大文件；

不建议存储kb级别或10M以下的小文件；不建议随机写入修改文件的场景；

通过在不同的节点存储相同数据块，来保证数据的高可用，和高效的读取性能。

6、MapReduce大数据计算

先通过读取不同的数据块，传入多个Map任务，Map任务的输出作为后续的Reduce任务的输入。

整个调度和传输工作，由框架完成。

所以MapReduce的瓶颈通常会在网络流量上。

7、Yarn

是新的一代MapReduce框架的简称

是一个集群资源调度管理系统

是通用的运行时框架，可以基于它，编写自己的计算框架。

8、Hive

实现MapReduce比较麻烦，因为出现了Hive，将一个SQL翻译成MapReduce程序。