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RDBMS:

数据分析、数据开发

数据分析分类

        1）原因分析：企业出现问题，分析出现问题所在 ——离线分析

        2）现状分析：对过去、现在的分析 —— 实施分析

        3）未来趋势的分析：使用各种图表和方法论 ——预测，数据挖掘

   

数据分析的步骤

        1）明确分析的目的和思路 

                        需求的制定分析的思路

                        （1）PEST 分析法

                        （2）5W1H分析法

        2）数据收集 

                        （1）关系型数据库

                        （2）业务系统

                        （3）公开的数据：行业、政府等公开的数据

                        （4）日志文件：记录用户行为

                         （5）文件

                         （6）爬虫爬取

                3）数据处理

                                清洗数据

                4）数据计算

                                按照需求计算各种指标

                5）数据展示

                                展示成各种可视化的组件

                  6）形成报告

                                更为规范的展示保存分析的结果

大数据（Big data）

                通过普通的主流的数据处理技术不能在有效的时间内对数据的处理

                核心价值：存储和分析计算数据        

   

分布式集群

        分布式：分布式是一种顶层的设计思想

        集群架构：是分布式思想的具体实现

 

 HDFS （分布式文件系统）——分布式数据存储

1、HDFS 定义 

HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

2、 HDFS优缺点

优点：

        1) 高容错性

                数据自动保存多个副本，它通过增加副本的形式，提高容错性。

                第一个f副本丢失后，它可以自动恢复

         2) 适合处理大数据

                数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB，甚至达到PB级别的数据。

                文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

         3）可构建在廉价，通过多个副本机制，提高可靠性。

        

HDFS的组成：

 

 

1）NameNode

简称NN，是HDFS集群的master

1）管理整个HDFS的命名空间，维护目录树的结构：HDFS的目录树的结构跟LINUX的文件系统的目录结构一致

2）存储元数据，元数据就是描述数据的数据，包括：文件的名字，所属的用户，文件的大小，存储的位置，时间，包括块信息。

3）管理副本策略：默认的副本是3个

4）处理客户端的请求

2）DataNode

slave 角色，存储实际的数据块

1）数据是以块block为单位进行存储，默认的块大小是128M。（2、3版本），1版本是64M

3）client客户端 

使用HDFS系统的通道（接口）

        CLI：命令行

        WEB：网页图形化界面

1）上传文件时，按照block的大小进行切分

2）与NameNode交互，获取文件位置信息

3）与DataNode交互，读取或者写入文件

4）client提供一写命令来管理HDFS，比如NameNode格式化；

5）client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作。

 4）secondary NameNode

        并非NameNode的热备，当NameNode挂掉时，secondary NameNode并不能立马代替NameNode，提供服务。

        1）辅助NameNode分担其工作量

        2）紧急情况下，可辅助恢复NameNode

可以使用zookeeper 组件实现热备

注：在3的版本，使用纠删码技术

Hdfs的基本操作

        通过CLI来进行操作

 HDFS写入文件

1）HDFS Client 向NameNode发生 申请写入请求

2）NameNode 回复 申请写入 同意信息

3）HDFS Client 发送 申请写入block 请求

4)NameNode 回复 DataNode 信息

5）HDFS Client 与第一台DataNode建立连接

6）HDFS Client 以packet （包）为单位传输数据 （DataNode与第二个DataNode建立管道，传输数据，第二个DataNode与第三个DataNode建立管道传输数据        ）

7）DataNode 回复HDFS Client 传输完成响应

8）HDFS Client 通知 NameNode 文件上传结束

 

HDFS 读取文件

1）业务系统调用HDFS Client 提供的API 打开分布式系统文件

2）与NameNode建立联系，获取块信息（元数据）

3）业务系统调用read API

4）根据NameNode提供的信息，与DataNode建立联系，获取相应的数据块（Client根据就近原则读取数据）

5）HDFS Client 会与多个DataNode通讯获得数据

6）数据读取完成后，业务调用close关闭连接

 

 

MapReduce 

  是一个分布式计算框架，核心思想是 分而治之，先分后合。

  分为两个阶段：

        1、Map阶段：Mapping

                <Oracle,1>

                <java,1>     

                <pythen,1>

               <Oracle,1>

                <java,1> 

      
       2、 Reduce 阶段

                根据key 进行聚合操作

 注意：      

         在MapReduce里面，数据都是以<key,value>的形式存在，Map<key,value>

         并发（并行）：多个任务同时进行

         串行：多个任务之间存在依赖关系，需要前后进行

 

Yarn 

Yarn(

1）ResourceManager（RM）

主要作用：

        （1）处理客户端请求

        （2）监控NodeManager

        （3）启动或监控ApplicationMaster

        （4）资源的分配与调度

2）NodeManager（NM）

    主要作用

        （1）管理节点上的资源

        （2）处理来自ResourceManager的命令

        （3）处理来自ApplicationMaster的命令

3）ApplicationMaster（AM）作用如下

        （1））为应用程序申请资源并分配给内部的任务

        （2）任务的监控与容错

4）Container

Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多个维度资源，如ne内存、CPU、磁盘、网络等。

 

 

 Mysql的简单操作：

mysql -h172.0.0.1 -uroot -p123456
 
mysql > show databases;  --显示数据库
 
mysql> use b0605;            --进入库
 
mysql > show tables          --查看数据库下的表格
 
mysql> select * from student;
 
mysql> create database b0713 --创建库
 
mysql> show databases  --查看库
 
mysql> use b0713
 
mysql> create table student(sid int,sname varchar(20),age int,sex varchar(9));
 
mysql> select * from student
 
mysql> insert into student values(1002,'Rose',20,'female');
 
mysql> select * from student
 
mysql> exit