零基础想学习大数据？（同样适合有一定基础想进阶的）跟着这几个步骤
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大数据入门
hadoop
HDFS
YARN
SPARK
hadoop生态圈包括以下各个组成部分：
HDFS：用于分布式文件存储,切分成块，多副本存于多台机器。
YARN：用于资源管理和调度，job scheduling & cluster mangment
Zookeeper：各个框架的管理和协调
Hive：使系统支持SQL语句
ooize：工作流
pig：使用脚本scripting离线
Flume：收集log
sqoop：DB中数据转向别处
原生的hadoop有诸多问题，如jar包冲突，难以管理，一般不直接用于生产环境。
所以一般使用CDH版的hadoop。
特点：可靠性—多副本存储+作业重新调度计算
可扩展—横向多机扩展+纵向单集群多节点
可建设在廉价机器上，并有可靠而完整的生态圈子
特性：
分块- - -每块小，可以并行；每台机器存储量差不多，存储量均衡
冗余- - -冗余机制保障了可靠性
分为管理节点的namenode NN和存储数据的节点DataNode DN
NN：相应client请求，管理文件名，副本系数，block存放的DN
DN：存储block，向NN发送心跳以及block report
注：NN和DN可同台机器，但是不建议这样配置
副本因子决定了每个副本存放几份。
副本的存放策略：先在本台机器上存储，再在本机架上的DN上存储，最后存放在别的机架上的DN。
调用HDFS的方式有shell方式和调用java API接口的方式完成
HDFS读写文件流程：
特点总结：
冗余容错机制，廉价机器组建，处理流的数据访问（一次写入多次读取）适合存取大文件。但是不适合存储小文件，访问慢，元数据太多存取吃力。
Yet Another Resource Negotiator
产生的背景在于：原来版本的hadoop架构存在问题，单点压力过大，不易扩展，不支持别的计算框架（如spark）
效果：hadoop1.x只支持MapReduce框架
2.x之后有了YARN，可以支持多种计算框架
提升了资源利用率，多个集群可以化为1个共享集群使用，不用跨域。
MapReduce缺陷：M和R过程都要有，只能一个接一个的计算。计算结果放在磁盘落地存储，IO开销过大。进程级别消费（Map和Reduce）
Spark的改进：程序编写简单，支持多种计算方式，计算结果放在内存，适合于迭代处理、流式处理、交互式处理。
spark是一个分布式的计算框架，最早来源于一篇论文。快在基于线程和内存计算。支持多种语言编写（Java/Scala/Python）有交互式命令行可以随机测试。可在多种环境下运行，访问多种数据源。
spark也有相应hadoop的BDAS生态圈
