什麼是大資料？

1.統計處資料指標（有海量資料）

2.做資料處理（挖掘有用的東西）

處理海量資料的核心技術：

1.海量資料儲存：分散式

2.海量資料運算：分散式

已經有成熟的儲存框架：

1.HDFS--分散式檔案儲存系統（例如Word（直觀區別））

2.HBASE--分散式資料庫系統（例如表格（（四要素：增刪改查）查詢也更加方便）但最終也存到檔案但是經過精心設計的）

3.KAFKA--分散式訊息快取系統（實時流式資料處理場景中應用廣泛，訊息頭，訊息體等一系列，但最終也存到檔案裡）

已經有成熟的運算框架：（要解決的核心問題就是幫助使用者處理邏輯在很多機器上並行）

1.MAPREDUCE--HADOOP中的運算框架

2.SPARK--離線批處理/實時流式計算（離線批處理例如水桶，一桶滿處理（看企業））

3.STORM--實時流式計算（例如水流出著處理著）

輔助工具：（解放我們的一些繁瑣工作）

1.HIVE--資料倉庫工具（可以接收sql，翻譯成MapReduce或者spark程式執行）

2.FLUME--資料採集

3.SQOOP--資料遷移（展示東西太亂要遷移到成熟的軟體上例如遷移到表上）

4.ELASTIC SEARCH--分散式搜尋引擎

等還有很多

大資料在現實生活中的具體應用：

1.資料處理的最典型的應用：公司產品運營情況分析

（例如網站會員為什麼增多，為什麼活躍，年齡段，會員續費等）

例如：友盟網站

2.電商推薦系統：購物行為資料，海量瀏覽行為，大量演算法模型運算進行商品推薦

例如淘寶

3.精準廣告推薦系統：投給想看的人看，例如衛生巾絕對不會投給男性看，進行海量的網際網路的使用者的各類資料，統計分析，進行使用者畫像，（得到你的各種標籤例如你是寶媽推薦奶粉，是愛狗的推薦狗糧）分析敏感資訊（例如發現壞的輿論源頭）

例如：ofo：分析使用者路線，使用者數量

大資料我認為的就先到這裡