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大数据场景

比如你现在在维护一个商城系统，里面的东西卖的太好了，每天都会产生大量的用户行为和订单数据。现在老板让你去分析过去一年的用户行为和订单数据，你会怎么处理？

从技术的角度看，这是一个将海量数据先存起来，再将数据拿出来进行计算并得到结果的过程。如果使用MySQLL数据库将这海量数据存起来，再执行代码进行统计，大概率直接卡死。那么问题来了，怎么读写这类海量数据场景呢？

没有什么是加一层中间层不能解决的，如果有那就再加一层。

Hadoop是什么？

像我们平时用的MySQL，处理个几百G数据就已经比较极限了，如果数据再大点，比如TB、PB这样的规模，我们就称它为大数据，它不仅数据规模大，增长速度也非常快，MYSQL根本扛不住，所以需要有专门的工具做处理，

Hadoop就是一套专门用于大数据处理的工具，内部由多个组件构成，你可以将它理解为应用和大数据之间的一个中间层。

以前数据量小的时候，应用程序读写MYSQL，现在数据量大了，应用程序就改为读写Hadoop全家桶。

Hadoop为应用程序屏蔽了大数据的一些处理细节，对外提供一系列的读写API，应用通过调用API实现对大数据的处理。我们来看一下它是怎么做到的。

大数据之所以难处理，本质原因在于它大，所以解决思路也很简单，核心只有一个字，那就是切，将处理不过来的大数据切分成一份份处理的过来的小数据，对小份数据进行存储、计算等一系列操作。所以Hadoop要解决的核心问题有两个，一个是怎么存，另一个是怎么算怎么存。

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怎么存(HDFS)?

对于TB、PB级别的大数据，一台服务器的硬盘装不下，我们就用多台服务器的硬盘来装，文件太大，那就切，我们可以将大文件切分成一个个128兆的数据块，也就是Block，放到多台服务器硬盘上。怕一台数据崩了，影响数据完整性，那就多复制几份数据在多台服务器备份着，这些存放数据的服务器就叫Data Node.

以前我们只需要从一台服务器里读写数据，现在就变成了需要在多台服务器里读写数据。因此需要有一个软件为我们屏蔽多台服务器的读写复杂性。这个负责切分和存储数据的分