①数据采集->②数据归整->③数据存储->④数据处理->⑤数据呈现
大数据技术-
数据采集与预处理：联机分析处理（OLAP）与实时处理分析
数据存储和管理：对结构、非结构、半结构等海量数据进行存储（关系数据库、非关系数据库、数
据仓库、分布式文件系统） 数据处理与分析：利用 MapReduce 等结合着机器学习和数据挖掘算法实现数据分析和处理 数据安全和隐私保护：构建出隐私数据保护体系和数据安全体系，保护个人隐私和数据安全。
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Hadoop 是用于处理（运算分析）海量数据的技术平台，且是采用分布式集群的方式。
功能
①、存储：提供海量数据的存储服务；
②、计算：提供分析海量数据的编程框架及运行平台； 三大核心组件：
①、HDFS:hadoop 分布式文件系统海量数据的存储(集群服务)
②、MapReduce:分布式运算框架（编程框架）（导 jar 包程序）
③、Yarn:资源调度管理集群
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MapReduce 是 Hadoop 核心技术之一。
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和 Reduce。
为分布式计算的程序设计提供了良好的编程接口，并且屏蔽了底层通信原理，使得程序员只需关心业务逻辑本事，就可轻
