YARN是一个资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。它的主要功能是跟踪集群中的资源使用情况，协调和监控运行在集群上的应用程序。Hive是一种数据仓库工具，用于将结构化数据存储在Hadoop集群中，并提供SQL查询接口。它可以将SQL查询转换成MapReduce作业来处理大规模数据集。
课程简介
HBase是一个分布式的NoSQL数据库，用于存储大量的结构化数据。它支持快速随机读写，并可以通过水平扩展来处理大规模数据集。
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Spark是一种快速而通用的计算引擎，可以在Hadoop集群中运行。它支持内存计算和基于磁盘的计算，可以用于处理批处理、流处理和机器学习等多种任务。
ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理Hadoop集群中的元数据和配置信息。它可以确保数据的一致性和可靠性，并提供了一些常见的同步原语，例如锁和信号量。
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大数据发展历程有哪几个阶段
数据产生阶段
在早期，数据主要来自传统的记录方式，例如文本记录和早期计算机数据处理。这个时期的数据量相对较小，格式通常是结构化的，数据处理也比较简单。
数据类型的演进
在这一阶段，数据类型从简单的文字和数字记录慢慢演变为包含图像、视频和声音等多媒体形式。随着互联网的出现，数据量开始急剧膨胀，数据类型也逐渐从结构化数据向半结构化和非结构化数据转变。
技术与应用初探
代数据库管理系统（DBMS）的出现标志着这一阶段的技术水平。尽管能够处理当时的数据，但很快，这些系统就无法满足日益增长的存储和处理需求。企业开始利用这些数据来优化业务流程和提高决策效率。
存储与管理阶段
进入21世纪初期，随着互联网的全球普及和社交媒体的兴起，数据量经历了爆炸性增长，引发了对大数据存储和管理技术的需求。
存储系统的创新
分布式文件系统和NoSQL数据库为大数据的存储提供了新的解决方案。分布式文件系统如Hadoop Distributed File System (HDFS)，让大规模数据集能够跨多台机器存储，有效解决了单机存储容量和读写速度的限制。
数据管理技术的演进
为了更好地管理和处理海量数据，数据管理技术如数据仓库和数据湖的概念与实践应运而生。数据湖允许存储大量原始数据，等待按需分析，大大提高了数据的可用性和处理效率。
数据处理与分析阶段
数据量进一步增加到EB级别后，需要更加强大的数据处理和分析能力。
高效数据处理技术
MapReduce 技术作为一种编程模型和数据处理技术，允许处理大量的分布式数据。紧随其后的Apache Spark技术，以其优异的内存计算能力和更快的数据处理速度，成为数据处理的重要工具。
数据分析的复杂性
随着数据处理技术的提升，数据分析方法也变得更加复杂和高级。机器学习和深度学习被广泛应用于数据预测、分类和模式识别中。大数据分析已经能够支撑复杂的业务智能、风险管理和个性化推荐系统。e
数据库注意功能
1
数据存储与管理：可以将大量的数据按照特定的结构存储在磁盘等存储设备上，实现数据的持久化存储。同时，数据库能够对数据进行有效的管理，包括数据的组织、分类、索引等，以便快速地定位和访问数据。
2
数据查询与检索：提供强大的查询功能，用户可以使用特定的查询语言（如 SQL）来获取所需的数据。通过编写查询语句，用户可以根据各种条件对数据库中的数据进行筛选、排序、分组等操作，快速得到满足自己需求的结果。
3
数据更新与维护：支持对数据的插入、更新和删除操作，允许用户随时对数据库中的数据进行修改和维护，以保证数据的准确性和及时性。
4
数据安全与保护：通过用户认证、权限管理等机制，确保只有授权的用户才能访问和操作数据库中的数据，防止数据泄露和非法篡改。同时，还能通过数据备份和恢复功能，在数据丢失或损坏时进行恢复，保证数据的完整性和可用性。
数据库常见类型
关系型数据库
以表格的形式存储数据，由行和列组成，支持 SQL 语言，通过事务处理和约束实现数据一致性，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，适用于对数据一致性要求高、有复杂事务处理的场景，如银行系统、电商订单系统。
非关系型数据库
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文档型数据库
以文档形式存储数据，如 MongoDB，适用于存储和处理半结构化或非结构化数据，像社交媒体中的用户生成内容、企业的文档管理系统。
键值对数据库：以键值对形式存储，如 Redis，读写速度快，常用于缓存系统、实时数据处理、分布式系统中的配置管理。
列存储数据库：按列存储数据，如 Cassandra，适合处理大规模的分布式数据存储和分析，常用于大数据分析、物联网数据存储等场景。
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