大数据导论-思维、技术与应用 第4章 大数据处理系统
大数据导论思维、技术与应用教学大纲
大数据导论1.课程简介本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据，大数据的特点，大数据思维，大数据的核心技术，大数据应用，大数据带来的变革，以及大数据面临的挑战，从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。
本课程重视演示和实战，以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。
2.课程安排（74学时：42学时讲课，6学时演示，26学时实验）第一阶段：大数据概述（8+4+0）第一课：（理论：2学时）第一章大数据概述第二课：（理论：2学时）第二章大数据采集第三课：（理论：2学时）第三章大数据预处理第四课：（演示：2学时）演示一：大数据技术演示第五课：（理论：2学时）第四章大数据处理系统第六课：（演示：2学时）演示二：大数据应用演示第二阶段：大数据存储技术（8+0+8）第七课：（理论：2学时）第五章大数据文件系统HDFS第八课：（使用：2学时）实验一：分布式文件系统HDFS使用第九课：（理论：2学时）第六章 NoSQL数据库HBase第十课：（实验：2学时）实验二：列式数据库HBase使用第十一课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十二课：（理论：2学时）第七章数据仓库Hive第十三课：（实验：2学时）实验三：HiveQL 命令行的使用第十四课：（实验：2学时）实验四：使用JDBC程序操作数据库第三阶段：大数据处理技术（12+0+10）第十五课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十六课：（理论：2学时）第八章大数据批处理Hadoop MapReduce第十七课：（实验：2学时）实验五：批处理模式MapReduce应用第十八课：（理论：2学时）第九章大数据快速处理Spark第十九课：（实验：2学时）实验六：内存处理模式Spark应用第二十课：（理论：2学时）第十章大数据实时流计算 Spark Streaming第二十一课：（实验：2学时）实验七：流式处理模式Spark Streaming应用第二十二课：（理论：2学时）第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX第二十三课：（实验：2学时）实验八：图处理模式Spark Graph应用第二十四课：（理论：2学时）第十二章大数据随机查询 Spark SQL第二十五课：（实验：2学时）实验九：大数据随机查询Spark SQL使用第四阶段：大数据挖掘技术（14+2+8）第二十六课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十七课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十八课：（理论：2学时）第十三章大数据挖掘概述第二十九课：（演示：2学时）演示三：数据挖掘应用体验第三十课：（理论：2学时）第十四章大数据挖掘系统 Spark MLlib第三十一课：（实验：2学时）实验十：聚类算法实验第三十二课：（实验：2学时）实验十一：分类算法实验第三十三课：（实验：2学时）实验十二：关联分析算法实验第三十四课：（实验：2学时）实验十三：协同过滤算法实验第三十五课：（理论：2学时）第十五章大数据可视化第三十六课：（理论：2学时）第十六章 Python数据可视化第三十七课：（理论：2学时）第十七章大数据的功能应用场景3.学时分配。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
《大数据导论》配套教学教案
结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
重点关注传统算法和大数据时代算法的区别
Hadoop平台和Spark平台的基本构成和特征
掌握大数据的3种主要数据类型
熟悉典型的大数据应用开发流程
了解典型的数据科学算法应用流程
教学设计
1、教学思路：（1）通过本章的学习，使读者掌握计算机操作系统的基本知识，建立对大数据技术基础的整体印象；（2）介绍Linux操作系统经历的3个主要发展阶段和目前Linux的主要应用场景；（3）回顾编程语言的发展，详细介绍编程语言的种类，并讲解了当前流行的一门编程语言Python语言的特点和优势；（4）简述传统SQL数据库的发展历程，讲解其技术特点；（5）比较NoSQL和NewSQL数据库的技术特色和特点；（6）分别讲述Hadoop和Spark大数据平台的基本构架和工作原理；（7）简述大数据应用开发的一般流程及典型数据科学算法的应用流程。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
1.1人类信息文明的发展
1.2大数据时代的来临
1.2.1信息技术的发展
1.2.2数据产生方式的变革
1.3大数据的主要特征
1.3.1大数据的数据特征
1.3.2大数据的技术特征
1.4大数据的社会价值
三、讨论问题
1-1简述人类信息文明的发展过程并展望未来的发展方向。
二、内容大纲：具体可结合本章的PPT课件进行配合讲解。
大数据导论教学大纲
大数据导论课程教学大纲
XMU Undergraduate Course Syllabus
厦门大学本科课程大纲填写说明(Notes)
1．须同时填写课程大纲中文版和英文版。
2．课程名称必须准确、规范。
3．课程代码：非任课教师填写。
该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。
4．授课对象填写专业。
5．适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
6．课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
7．课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
8．总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9．先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。
成绩登记方式包括百分制、
通过/不通过等。
成绩组成指各种考核方式占比。
考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。
例如，“丹利维
尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。
”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:。
大数据时代的大数据思维课件
利用大数据技术分析教学效果、学生反馈，优化教学方法 和策略。
政府领域：智慧政务与公共管理
智慧政务
通过大数据提高政府服务的效率和质量，实现政务信息 的共享和协同。
公共管理
基于大数据的监测和分析，提高公共安全、应急管理的 响应速度和效果。
04
大数据思维的挑战与应对策 略
数据安全与隐私保护的挑战
数据泄露风险
03
大数据思维在各领域的应用
商业领域：精准营销与个性化服务
精准营销
利用大数据分析消费者的购买行 为、兴趣偏好，实现精准的产品 推荐和广告投放。
个性化服务
根据用户需求和习惯，提供定制 化的产品或服务，提升客户满意度。
医疗领域：个性化医疗与精准诊断
个性化医 疗
基于患者的基因、生活习惯等数据， 制定个性化的治疗方案。
精准诊断
通过分析医疗影像、病理切片等数据， 提高诊断的准确性和效率。
பைடு நூலகம்
金融领域：风险管理与投资决策
风险管理
利用大数据分析市场趋势、企业财务 数据，预测和防范潜在风险。
投资决策
基于大数据的量化分析和预测，做出 更科学、合理的投资选择。
教育领域：个性化教育与智能教学
要点一
个性化教育
要点二
智能教学
根据学生的学习能力、兴趣爱好，提供个性化的学习资源 和辅导。
数据质量与可靠性的挑战
01
数据来源多样性和复杂性
大数据来源广泛，数据类型多样，导致数据质量参差不齐，难以保证数
据的准确性和可靠性。
02
数据清洗和整理难度大
由于数据量大、格式不统一等问题，数据清洗和整理工作量大，成本高。
03
应对策略
大数据导论 第4章 大数据的存储
基于RAID
的磁盘容 冗余磁盘阵错列
（Redundant Arrays of Inexpensive Disks,RAID） 技术的基本原理是采 用多块价格较便宜的 磁盘，组成一个容量 巨大的磁盘阵列，配 合数据分散存储设计， 提升数据存储容错性。 RAID技术分为多个等 级，以数字编号。比 较常见的等级有RAID0、 RAID1、RAID3、RAID5。
4.1面临的挑战
第四章 大数据的存储
数据转换
数据转换是按照预先设计好的规则将抽取的数据进行转换，在转化过程中，我们 需要对数据进行清洗、整理和集成，即发现数据中的错误数据并进行相应的改正， 将原来不同规则的数据整理集成为统一的规则。
全量抽发 现空值并
处理
发现源数据中字段空值，按照一定的规则进行加载或者替换，比如可以 用“0”或者按照该字段的平均取值来替换。
对于结构化数据，通常的处理方式仍是采用关系型数据知识库进行处理，
基于Hadoop 对于半结构和非结构化的知识，Hadoop框架提供了很好的解决方案。 的大数据存
储机制
4.1面临的挑战
应用问题
大数据在高能 物理中的应用
高能物理学科一直是推 动计算机技术发展的主 要学科。高能物理是一 个天然需要面对大数据 的学科，高能物理学家 经常需要从大量的数据 中去发现一些小概率的 粒子事件，这跟大海捞 针一样。万维网技术的 出现就是来源于高能物 理对数据交换的需求。 在大数据条件计算、存 储、网络一直考验着高 能所的数据中心系统。
对于单个硬盘，提升吞吐量的主要方法是提高硬盘转速、改进磁盘接口 形式或增加读写缓存等。而要提升数据存储系统的整体吞吐量，比较典
吞吐量 型的技术是早期的专用数据库机体系。
容错性
《大数据导论》复习资料教学内容
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据分析与处理教程
大数据分析与处理教程第一章介绍大数据分析与处理大数据分析与处理是指针对海量数据进行处理和分析的技术和方法。
随着互联网技术的发展和数据量的不断增长，大数据分析与处理在各行各业都扮演着重要的角色。
本章将介绍大数据分析与处理的概念、应用领域以及相关技术的发展。
第二章大数据采集与存储大数据分析与处理的前提是对海量数据进行采集和存储。
本章将详细介绍大数据采集的方法和技术，包括传感器网络、网络爬虫等。
同时，也会介绍常用的大数据存储技术，如分布式文件系统和NoSQL数据库等。
第三章大数据预处理大数据的预处理是为了清洗数据、剔除噪音和异常值，以提高后续分析的准确性和可靠性。
本章将介绍大数据预处理的常见技术，如数据清洗、数据转换和数据规约等。
同时，也会介绍一些常用的数据预处理工具和平台。
第四章大数据分析方法大数据分析方法是指为了挖掘隐藏在海量数据中的有价值信息和规律的技术和算法。
本章将介绍大数据分析的常见方法，包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
同时，也会介绍一些常用的大数据分析工具和平台。
第五章大数据可视化大数据的可视化可以将复杂的数据以图表、图像或动态图形的方式展示出来，加深人们对数据的理解和洞察。
本章将介绍大数据可视化的方法和工具，包括数据可视化的原则、设计和实现。
同时，也会介绍一些常用的大数据可视化工具和库。
第六章大数据处理平台大数据处理平台是指用于存储、处理和分析海量数据的软硬件环境。
本章将介绍大数据处理平台的架构和组成部分，包括分布式计算框架、集群管理器和资源调度器等。
同时，也会介绍一些常用的大数据处理平台，如Hadoop、Spark和Flink等。
第七章大数据安全与隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为了重要的问题。
本章将介绍大数据安全和隐私保护的挑战和解决方案，包括数据加密、访问控制和隐私保护算法等。
同时，也会介绍一些常用的大数据安全与隐私保护工具和技术。
第八章大数据分析案例研究本章将通过实际案例研究，深入探讨大数据分析与处理在不同应用领域的应用场景和价值。
大数据时代的大数据思维讲义
大数据时代的大数据思维讲义在当今这个数字化、信息化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
无论是企业决策、市场营销，还是医疗健康、城市管理，大数据都在发挥着越来越重要的作用。
然而，要真正充分利用大数据的价值，我们不仅需要掌握相关的技术和工具，更需要具备大数据思维。
什么是大数据思维呢？简单来说，大数据思维就是一种基于数据进行思考和决策的方式，它强调数据的全面性、多样性和实时性，以及对数据的深入分析和挖掘。
首先，大数据思维要求我们摒弃传统的抽样思维，转向全样本思维。
在过去，由于数据收集和处理的困难，我们往往只能通过抽样的方式来获取数据，并基于这些样本进行分析和推断。
但在大数据时代，数据的获取变得更加容易和便捷，我们可以获取到几乎所有相关的数据，从而能够更全面、更准确地了解事物的全貌。
例如，一家电商企业想要了解消费者的购买行为，如果仅仅依靠抽样调查，可能会忽略一些重要的细节和趋势。
但通过对所有用户的购买记录进行分析，就能够发现更多潜在的规律和需求，从而制定更精准的营销策略。
其次，大数据思维注重数据的多样性。
传统的数据分析往往只关注结构化的数据，如数字、表格等。
但在大数据时代，非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等也变得越来越重要。
这些非结构化数据中蕴含着丰富的信息，通过对它们的分析和处理，我们可以获得更深入的洞察。
比如，社交媒体上的用户评论和帖子虽然是非结构化的文本数据，但通过自然语言处理技术，我们可以从中了解用户的情感倾向、关注点和需求，为企业的产品改进和服务优化提供依据。
再者，大数据思维强调相关性而非因果性。
在传统的思维模式中，我们总是试图寻找事物之间的因果关系，以解释现象和做出决策。
然而，在大数据时代，由于数据的复杂性和海量性，有时候很难准确地确定因果关系。
但我们可以通过分析数据之间的相关性，来发现潜在的规律和趋势。
例如，通过分析超市的销售数据，我们可能会发现啤酒和尿布的销售量存在一定的相关性。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
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大数据的计算基础
随后，各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分 布式计算系统，Google的成功使人们开始效仿，因此而产生了开源系统 Apache Hadoop。
Hadoop体系和Google体系各方面的对应关系表
大数据系统体系
计算模式
文件系统
数据库系统
Hadoop体系
Hadoop MapReduce
GFS系统架构
GFS是一个大型的分布式文件系统，为Google大数据处理系统提供海量存储，
主要由一个Master（主服务器）和很多Chunk Server（数据块服务器）组成。
Client是应用程序 的访问GFS的接口。
应用程序 （文件名，Chunk索引）
GFS 客户 端
（Chunk句柄 Chunk位置）
G FS主服 务器 文件 命名空 间
/foo/bar chunk 2ef0
Master主要是负责维护系统中 的名字空间、访问控制信息、
从Hale Waihona Puke 件到块的映射以及块的当 前位置等元素据，并与Chunk 标注： Server通信。
数据 信息
控制 信息
向数 据块服 务器发 出指令
（Chunk句柄 ，字字 范围） Chunk数据
服务器集群
服务器集群是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布 式系统。目的在于提升服务器整体计算能力 服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此，从外部看，这群服 务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。
尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组成服务器 集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数据分析的运 算负荷。 比如：Google，Amazon，阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到 了5000台服务器的规模。
可以方便的增加Chunk Server； Master可以掌握系统内所有Chunk Server的情况，方便进行负载均衡； 不存在元数据的一致性问题。
文件操作大部分是流式读写，不存在大量 重复的读写，因此即使使用缓存对系统性能 的提高也不大； Chunk Server上的数据存储在本地文件系 统上，若真的出现频繁存取，那么本地文件 系统的缓存也可以支持； 若建立系统缓存，那么缓存中的数据与 Chunk Server中的数据的一致性很难保证。
大数据的计算基础
2003~2004年，Google发表了MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable三篇技术论文，提出了一套全新的分布式计算理论。
以下三大组件组成了Google的分布式计算模型： MapReduce是分布式计算框架。 GFS（Google File System）是分布式文件系统。 BigTable是基于Google File System的数据存储系统。 Google的分布式计算模型相比于传统的分布式计算模型有三大优势： 首先，简化了传统的分布式计算理论，降低了技术实现的难度。 其次，可以应用在廉价的计算设备上。 最后，被Google应用，取得了很好的效果，有实际应用的证明。
大数据导论
第四章
CONTENTS 目录
PART 01 大数据技术概述 PART 02 Google大数据处理系统 PART 03 Hadoop大数据处理系统 PART 04 习题
PART 01 大数据技术概述
本节从以下三个部分概括讲解，分别是： 分布式计算（Distributed Computing） 服务器集群（Server Cluster） 大数据的技术基础
分布式计算
对于如何处理大数据，计算机科学界有两大方向。第一个方向是集中式 计算，第二个方向是分布式计算。 集中式计算：通过不断增加处理器的数量来增强单个计算机的计算能力， 从而提高处理数据的速度。 分布式计算：就是把一组计算机通过网络相互连接组成分散系统，然后 将需要处理的大量数据分散成多个部分，交由分散系统内的计算机组同 时计算，最后将这些计算结果合并得到最终的结果。 对于当时的互联网公司来说，IBM的大型机的价格过于昂贵。因此，互联 网公司的把研究方向放在了可以使用在廉价计算机上的分布式计算上 。
GFS的容错机制
GFS采用中心服务器的模式，该模式的最大优点是便于管理，因为中心 服务器可以获知所有子服务器的状态， 但该模式也有一个比较致命的 缺点，那就是单点故障。
其实，GFS的中心服务器只是逻辑上是一个，实际上GFS的Manster是 有后备机制的。当Master宕机时，后备Master会接替工作。
Chunk服务器在硬盘上存储实际数据。Google把每个chunk数据块的 大小设计成64M，每个chunk被复制成3个副本放到不同的Chunk Server中，以创建冗余来避免服务器崩溃。
GFS的读取流程
（1）客Ap户pli端cat向ionMaster（发文送件名请，求chu，nk索请引求） 信息为（文件名，chunk索引）； （2）M（aGsFtS eCrli使ent用) 心跳（信chu息nk句监柄控，c块hun服k位务置）器的状GFS态Ma，ste并r 向其发送指令；
数据 块服务 器状态
GFS 数据 块服务 器
GFS 数据 块服务 器
L in u x文件 系统
L in u x文件 系统
GFS的系统架构
Chunk Server负责具 体的存储工作。数据 以文件的形式存储在 Chunk Server上。
GFS的特点
GFS系统有如下好处：
1 采用中心服务器模式，有如下优势： 2 没有系统缓存具有如下优势：
HDFS
HBase
Google体系
MapReduce
GFS
BigTable
PART 02 Google大数据处理系统
Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构技术，利用 软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。Google使用的大 数据平台主要包括三个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google文 件系统（Google File System，GFS），针对Google应用程序的特点 提出的MapReduce 编程模式，和大规模分布式数据库BigTable。