            3.1 随着科学技术的不断进步，存储设备制造工艺不断升级，容量大幅增加，速度不断提升，价格却不断下跌；
            3.2 cpu处理速度的不断提升也是促使数据量不断增加的重要原因，性能不断提升的cpu，大大提高处理数据的能力；
            3.3 摩尔定律：性能每隔18个月提高一倍，价格下降一半；

4，大数据的4v特征：

大容量（volume）多样化（variety）快速化（velocity）产生的价值（value）

5，大数据带来的挑战：

            1，成本挑战
            2，数据安全风险的挑战
            3，大数据技术的挑战
            4，数据分析和管理人才紧缺的挑战
            5，外部业务需求的数据转换的挑战

6，大数据生态圈技术：

            6.1    hadoop核心组件： hdfs         负责存储数据
                   MapReduce   对海量数据进行计算
                     Yarn       通用的资源调度框架

7，云计算关键技术：

            7.1 虚拟化
            7.2 分布式存储
            7.3 分布式计算
            7.4 多租户

8. 物联网关键技术：

            8.1 二维码及RFID（利用射频信号实现无接触信息传递）
            8.2 传感器
            8.3 近距离通信
            8.4 无线网络
            8.5 嵌入式技术

9.大数据云计算人工智能之间关系

简单阐述一下就是：人工智能 = 云计算 + 大数据

第二章，大数据处理架构 hadoop

1，hadoop是什么？

是一个能够对大量数据进行分布式处理，可运行在大规模集群上的计算平台。是apache基金会用java语言实现的开源分布式系统集成架构，具有，可靠，高效，可伸缩的特点。

2，hadoop的优点：

    2.1 高可靠性：hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性；
   2.2 高扩展性：hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便的扩展到数千计的节点中，具有高扩展性；
   2.3 高效性：hadoop能够在节点之间进行动态的移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性；
   2.4 高容错性：hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性；

3，hadoop的缺点：

    3.1 hadoop不适用于低延迟数据访问；
   3.2 hadoop不能高效存储大量小文件；
   3.3 hadoop不支持多用户写入并任意修改文件；

4，hadoop核心组件- hdfs：

    hdfs具有处理超大数据，流式处理，可以运行在廉价商用服务器上等优点；
   hdfs中的组件： NameNode---- DataNode
   NameNode是hdfs的守护程序，也就是所谓的master（主节点）节点，主要存储文件的元数据信息，记录文件如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到那些节点上，NameNode单点在发生故障时间使集群崩溃；
   DataNode 是slave（从）节点DataNode节点负责把数据块读写到本地文件系统，是真正存储文件的节点，一个文件会被切割成一个或多个block块，这些block块会被存储在一系列的DataNode节点中，并且每一个块可能会在多个DateNode上备份；

hdfs基本原理，就是讲大文件切分成同样大小的数据块（128M），进行冗余3份，存储在不同的机器上，同时调控集群的负载均衡；

5，hadoop核心组件- MapReduce

    MapReduce是一个批量分布式计算框架：
   map 任务
   reduce 负责计算

集群MapReduce计算流程

6，hadoop核心组件-yarn

    Yarn是一个资源管理模块，负责整个集群资源的管理和调度；他的特点是扩展性，容错性，多框架资源统一调度；
   Yarn的一个基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为独立的守护进程；
       其思想是有一个全局的ResourceManager（RM）和每一个应用的ApplicationMaster(AM) 一个应用可以是一个job，也可以是一组job；
    ResourceManager   + ApplicationManager + NodeManager
   ResourceManager 主要负责所有的应用程序的资源分配；
   ApplicationMaster 主要负责每个作业的任务调度；
   NodeManager 是接受ResourceManager 和ApplicationMaster的命令实现资源的分配执行体；

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大数据之Hadoop概念导论（新手上路必备）一_hadoop大数据绪论

第一章：什么是大数据

1.什么是大数据，大数据是什么？

2，什么级别称之为大数据？

3，大数据发展速度离不开硬件的支撑：