大數據解決四大核心問題：

1. 數據的存儲（Big Data Storage），海量數據需要處理和分析，但前提是要進行有效的存儲。Hadoop的誕生突破了傳統數據文件系統的單機模式。HDFS使得數據可以跨越不同的機器與設備，並且用一個路徑去管理不同平臺上的數據。

2. 數據的計算（Data Calculation），在數據有效存儲的基礎上，對數據的統計和分析本質上就是數據的計算。在大數據領域常見的計算工具有MapReduce、Spark等。

3. 數據的查詢（Consensus Data），對大數據進行有效管理的核心指標是數據查詢技術。其中NoSQL (Not Only SQL)應用較為廣泛，能較有效解決數據的隨機查詢，其中就主要包括

   Hbase等。從本質而言，依舊是Hadoop模式下的數據查詢。

4. 數據的挖掘（Data mining），Hive數據倉庫為數據的挖掘提供了基礎，通過分類、預測、相關性分析來建立模型進行模式識別、機器學習從而構建專家系統。

大數據2-Hadoop偽分布式+ZK+HDFS