[ITSTAR]第一讲：大数据基础入门

大数据本质：

HDFS与MapReduce编程：

大数据学习线路：

详情：

第一节：为什么要学习大数据
    1、目的：很好工作
    2、对比：Java开发和大数据开发
    3、人工智能下层基础

第二节：什么是大数据？
    举例：
    1、商品推荐： 问题：（1）大量的订单如何存储？    （2）大量的订单如何计算？
    2、天气预报： 问题：（1）大量的天气数据如何存储？（2）大量的天气数据如何计算？
    
    什么是大数据，本质？
    （1）数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）    
    （2）数据的计算：分布式计算
            [图片上传中...(image.png-a76ce7-1516507656155-0)]

第三节：Java和大数据是什么关系？
    1、Hadoop：基于Java语言开发
    2、Spark： 基于Scala语言，Scala基于Java语言

第四节：学习大数据需要的基础和路线
    1、学习大数据需要的基础：Java基础（JavaSE）---> 类、继承、I/O、反射、泛型*****
                             Linux基础（Linux的操作）  ---> 创建文件、目录、vi编辑器***
                             
    2、学习路线：
        （1）Java基础和Linux基础
        （2）Hadoop的学习：体系结构、原理、编程
                （*）第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase（NoSQL数据库）
                （*）第二阶段：数据分析引擎 ---> Hive、Pig
                               数据采集引擎 ---> Sqoop、Flume
                （*）第三阶段：HUE：Web管理工具
                               ZooKeeper：实现Hadoop的HA
                               Oozie：    工作流引擎
        （3）Spark的学习
                （*）第一个阶段：Scala编程语言
                （*）第二个阶段：Spark Core-----> 基于内存，数据的计算
                （*）第三个阶段：Spark SQL -----> 类似Oracle中的SQL语句
                （*）第四个阶段：Spark Streaming ---> 进行实时计算（流式计算）：比如：自来水厂
                
        （4）Apache Storm：类似Spark Streaming ---> 进行实时计算（流式计算）：比如：自来水厂
                （*）NoSQL：Redis基于内存的数据库