一、 大数据概念：

大数据(Big Data)：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据主要解决：海量数据的采集、存储和分析计算问题。

数据存储单位(按从小到大的顺序)：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

二、 大数据特点(4V)：

**1.Volume(大量)：**很多大企业的数据量达到EB量级。

**2.Velocity(高速)：**大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在海量的数据面前，处理数据的效率对于企业来说就很重要了。
eg：天猫双十一：2020年96s，天猫交易额超过100亿。

**3.Variety(多样)：**这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的机构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、
视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

**4.Value(低价值密度)：**价值密度的高低与数据总量的大小成反比。

三、Hadoop

1. Hadoop是什么？

1.Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构；
2.主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题；
3.广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念—Hadoop生态圈。

2. Hadoop发展史

1.Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和搜索引擎。
2.2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目；
3.对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量数据速度慢；
4.学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch；
5.可以说Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)：GFS—>HDFS; MapReduce—>MR; BigTable—>HBase;
6.2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Goug Cutting等人用2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升；
7.2005年Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会；
8.2006年3月，MapReduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
9.名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。