什么是大数据
大数据的特征数据分析定义及特征
定义：特征： hadoop的生态图并发与并行Namenode和Datanode为什么不放在一个节点？Datanode(DN)学习回顾
什么是大数据大数据是一个一个描述大量高速，复杂和可变数据的术语，需要先进的技术来实现信息的捕获，存储，分发，管理和分析。
大数据的特征我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：
- Volume(体量) – 90% created in the last 2ys. 50% in Hadoop after 5ys (百分之90的数据在过去二年产生，未来有百分之50的数据会在Hadoop这个平台)；Volume(体量) – 90% created in the last 2ys. 50% in Hadoop after 5ys (百分之90的数据在过去二年产生，未来有百分之50的数据会在Hadoop这个平台)；Variety – Multiple data formats (数据格式)；Value – The knowledge gained by exploring data (通过探索数据获得的知识)；
数据分析是基于商业目的的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的过程。
特征：1.Time-based
A piece of data is something known at a certain moment in time, and that time is an important element (数据产生的时间是一个重要的元素)；
2. Immutable
Because of its connection to a point in time, the truthfulness of the data does not change. We look at changes in big data as new entries, not updates of existing entries (数据的真实性不会改变。我们将大数据的变化视为新条目，而不是现有条目的更新）；
高并发：主要是在web领域；把任务在不同的时间点交给处理器进行处理；在同一时间点，任务并不会同时运行。
并行运算：大数据领域；并行是把每一个任务分配给每一个处理器独立完成；在同一时间点，任务一定是同时运行。
强调文本 强调文本
Datanode负责I/O处理数据的读写，Namenode处理请求响应
Namenode(NN)管理命名空间和“inode table”
Datanode(DN)1.Datanode存储hdfs上block文件块，在一个hdfs的分布式文件系统里可以有多个Datanode，每个Datanode周期性的和Namenode通信，客户端也可以和Datanode进行交互或Datanode也可以进行互相通信
2.存储数据
3.报告给Namenode
4.许多机器上运行
secondaryNamenode不可以替代Namenode
- NameNode存储数据吗?NameNode和DataNode的关系通过Java实现对HDFS的文件读写常用的HDFS命令有那些hdfs上的副本在节点之间如何保存的
