随着计算机网络基础设施的完善，社交网络和电商的发展以及物连网的推进，产生了越来越多的大数据，使得人工智能最近几年也有了长足的发展（可供机器学习的样本数据量足够大了），大数据的存储和处理也越来越重要，相信随着国内经济的日益发展，大数据会渗透到各行各业，尤其是工业大数据。
在参考网络上他人资料的基础上，个人计划整理一些前期学习的过程及总结，在此感谢站长等几位的资料。
学习大数据必先学习Hadoop，因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架。
Tips：所谓大数据，是指数据量庞大、产生数度快、结构多样的价值密度低的数据。其中，数据量庞大是指数据规模超出了1,2台高性能主机所能处理范围；结构多样性是指除了关系型数据库能够处理的结构化数据还包含半结构化数据（如各类传感设备必如地镑、卫星、GPS设备等产生的纯文本格式的数据，还有良心网站NASA官网公布的txt格式的空间天气数据等成行成列的数据）和非结构化数据（视频、图像等）。这些数据的价值密度普遍较低（和具体的应用范围也有关系，比如NASA的数据，如果想知道某天的太阳射电情况，看当天发布的txt就好了，价值密度很高，但是这就不算大数据了，因为需要采集的数据量很小;如果想知道过去N年太阳射电的极值就需要处理很多数据，这些数据的价值密度就低了），大数据处理的目的就是从价值密度的数据里把有价值的数据过滤分析出来。
Hadoop概述
Hadoop是一个用于分布式大数据处理的编程框架。同时它也是个大数据处理完整的生态系统，围绕着Hadoop，这个生态系统还包括但不限于：
-Base
-Hive
-Pig
-Spark
-ZooKeeper
Hadoop能干什么
假设老王在某不知名IT公司工作，由于最近太阳活动异常，引起了领导的外甥的读硕士的同学的关注，领导让老王把山西铁岛太阳射电望远镜观测到的近30年的太阳射电数据下载下来，让老王从里面找到最高的记录。老王毕竟搞挨踢已有多年，虽然技术不行，终日碌碌无为，但多年的直觉告诉老王这个很简单。老王立刻下载了其中一个文件并大致看了文件的机构：数据保存在txt文件里，每行N列，其中包含了时间和数据信息列，大约每0.1s记录一条数据，一个文件记录15分钟的数据，大约有9000条记录，1个小时4个文件，1天96个文件，30年大约1051200个文件，一共大约100亿条数据，这其中还有一些损坏的文件，还有一些用9999表示的未检测到值的占位数据需要特殊照顾。
老王觉得单机处理这些数据耗时太久，于是老王找来一些公司淘汰下来的旧服务器（一般小公司最破的机器都是服务器），准备每个机器负责一部分，最后把结果汇总，老王在开发的过程中还是遇到了很多问题，比如，如何分配任务，有的机器破，有的机器新，还有的文件大，有的文件小，总是不能保证所有的任务一起完成，先完成任务的机器闲置浪费掉了资源；还有最后把结果通过网络通信汇总起来，如何保证数据不丢失，不覆盖；还有如果某台机器出了问题，如何重新分配任务，这些非核心业务的开发使得老王心力憔悴，还好，老王最后找到了Hadoop这个工具，这个工具给老王提供了一个简单的编程模型，老王在map方法中写了分配的任务的逻辑，在reduce方法中写了合并结果的逻辑，然后Hadoop帮老王完成了其他所有事情，Hadoop就是干这个的。以上故事纯属虚构，如有雷同，实属巧合。
其实上述意淫的例子里的数据量不是很大，如果每天产生上TB级别的数据，就算是速度很快的固态硬盘也需要小时级时间才能读取一遍，速度还是远远跟不上，终归有上限，而且高性能主机价格不菲，不如把数据分开放到一个相对廉价又可扩展的计算机集群中，每个节点上运行一段程序并处理一小块数据，然后在汇总处理结果，使用Hadoop可以让开发者不必把精力放在集群的建设上，采用Hadoop提供的简单的编程模型就可以实现分布式处理。
——————我一定要坚持下去！
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