数据分为结构化数据（如人员信息、项目信息）和非结构化数据（如图片，文档），传统上讲，我们采用数据库来存结构化数据，如MySQL Oracle SQLServer，用NFS来存非结构化数据。
大数据，意味着数据多，如果记录数达到了上亿，一般数据库可能也就拖不动了。如果存储文件数达到几个T，甚至更多。那么NFS硬件又如何布局呢？
有时可能一台机器上的硬盘插满都不够。 有人说，不是可以用群集么，群集可以解决计算时多台，但解决不了存储容量的扩容。
- 能否有这样的一个平台：
这样的架构中，数据节点可以随意增加，容量不够，添加个节点就行，总容量等于数据节点之和。然后我们读取数据时，只与总管节点打交道，至于有几个数据节点，对程序来说是透明的。这样的平台，就可以完全达到我们随意扩容的功能。同时针对备份，该平台能自己能解决，一份数据可以直接复制到两个数据节点上，完成备份功能。数据节点所用的服务器，还要以不用再单独配存储设备，直接利服务器自带存储即可。
有这样的平台哇？——有，有个牛人写了这样的软件，名叫Hadoop。
目前业内流行很多大数据平台，如华为、华三、星环、腾讯。
其实本质上都是基于Hadoop来的，稍加包装和改造。 就这点功能？——No。
它还有个更强大的用处，就叫计算。
有了大数据，毫无疑问需要便用，否则那就数据垃圾堆、数据坟墓。如何用呢？比如我想写统计程序，统计一下所有文档中，哪个词语使用的频次最高。
试想一下，传统怎么做？ 我们会写一个程序放在业务应用服务器上，然后程序从“总管节点”读数取文档数据，然后读到后进行统计累加。
问题来了，我的数据是海量的，有几十个T，请问你这个程序执行完，从“总管节点”到“业务应用”这台电脑上的网络中，要走到多少流量？应该就是这几十个T吧，是不是有点恐怖？
也就是你把所有的数据，从存储全部移动到了应用端，只不过没有落地而已。于是大牛们就想，这些存储结点上不也有CPU么，不也有计算能力么。能否利用这些CPU资源，而不要把数据进行搬移，称之为移动计算(体)。
这个在Hadoop上执行计算的架构，叫MapReduce。其中包含两个过程，Map是把计算任务下发到各计算结点上，Reduce是把各计算结点算出的结点回收回来，最终返回给用户。
MapReduce存在个缺陷，就是计算的中间结果是落地在磁盘上，也就增加了IO操作。
后来有人改造了下，把中间结果写入内存中，于是出现了Spark。好了，这就是大数据平台，提供了统一存储以及计算的统一解决方案。各类应用都最终化解为MapReduce过程在Hadoop上执行，包括各类机器学习算法。
试想个问题：Google搜索一条信息为什么这么快？是不是就是这个思路？先把收集的各网页信息，存于无数台服务器上，当你执行搜索时，其实每台服务器都在帮你执行，然后每台上处理的数据量相对小，于是就快了，再把最终结果汇给你。
其实，Hadoop就是借鉴了Google的思想，做出的开源产品。