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　　HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

　　它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。

　　Mapreduce(分布式计算框架)

　　源自于google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。

　　MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分，

　　其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到较终结果。

　　MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

　　什么是数据挖掘

　　是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式(pattern)和规则(rule)的业务流程。

　　数据挖掘成功的关键是把其结合到业务流程中，并能够促进数据挖掘人员和使用结果的业务用户之间的通信。首先，必须明确，找到合适的业务需求，很多的人员，没有在意这一点，导致解决的是对业务没有帮助的问题。

　　模型集中的每个变量都有一个与它相关的时间帧，它描述了该变量产生作用的时间段。可以理解为对在过去一段时间的数据的整合，超过这个时间的数据就作废。

　　很多数据挖掘问题都可以概括为预测问题：基于过去的响应，基于过去的相应，谁将会有相应?基于过去的注销记录，谁有一个不良风险?解决问题较好的办法是限定输入变量严格产生于目标变脸之前。

　　剖析，从字面上的理解是，基于人口统计变量，例如：地理位置、性别和年龄等。剖析模型能发现同一条件下的关系，但他们不能指出原因和影响。出于这个原因，剖析模型经常使用客户的人口统计信息作为输入，而把客户行为作为目标，在这种情况下，确定原因和影响更直观。