远古时代，boss下达任务，我要看这一年我的商业帝国各个业务的销售报表，公司整体运行的情况。No Problem！咻咻咻，SQL几百行，熬夜跑几趟。不行等一会，调试我最棒。oracle，mysql，虽然慢了点，虽然SQL多了点，但是总是能在老板的咖啡泡完之前给出报表。后来，帝国版图扩大，业务激增，数据爆炸，Oracle本来是帝国的中流砥柱，奈何太贵，维护太累，mysql的集群部署，分库分表，渐渐代替了Oracle。
再后来帝国开始了高阶运营，用户的行为也要开始分析了。你的每次点击，都是我们数据库里的魔力转圈圈。好了，每天几亿，爱的魔力转了一圈又一圈。老板说，看看我的子民们都爱看什么？老板是上帝，你说啥就是啥，说干就干，拿着需求，一看几百张表，一张表几千万的数据，分析计算，真是无可奈何发落去，似曾相识一脸懵。
此刻，横空出世！！！Hadoop来了 ！！！还是三件套哦，HDFS YARN MapReduce。
HDFS，Hadoop Distributed Filesystem， Hadoop分布式存储系统，将海量的数据分布式存储到很多台机器上。大数据的存储就这样有了解决方案。
MapReduce，分布式计算系统，并行计算模型Map/Reduce，一个一个的计算任务，分散到各个机器上。那么怎么分发，怎么计算，怎么出结果呢？
YARN，分布式资源调度系统，负责将计算任务调度和分发给各个机器去运行。
用我们万能的java去挥洒汗水，实现我们曾经几百行SQL的逻辑，作分析，出报表，不过真的很艰难，我太难了。这时候，又出现了新的一款技术神器，Hive，分布式数据仓库，他依赖于MapReduce，他的使命只有一个，将SQL翻译成MapReduce式JAVA代码，解放了双手，用双手握住简单的幸福，又可以愉快的使用熟悉的SQL去biubiubiu。
这里还有一个数据采集的技术系统，Flume，分布式日志采集系统。用户行为日志如何采集，就可以通过他写入到HDFS中。
大数据降临，分布式系统的相互协作，方可以存储，计算，分析，出报表，算指标，大boss的咖啡泡好了，报表也能稳妥的出现在老板的电脑上，不过数据量那么大，计算的速度可就没有那么称心了。
