我们常说的大数据技术主要源于2004年左右发表的三篇论文。其实数据处理已经存在很长时间了。每个公司或个人都有自己的大数据处理系统，还没有形成编程框架或概念。 ，而这三篇论文就是众所周知的大数据三驾马车，即分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架和NoSQL数据库。这三篇论文影响了当今的大数据生态，堪称大数据的基石，Doug 老板基于 的三篇论文开发了 HDFS 分布式文件存储和计算框架。事实上，从开源代码中我们可以看到，大数据并不存在高级的技术难点。大多数实现都是基础的Java编程，但是对于行业的影响却是非常深远的。当时，大多数公司还专注于单机。如何尽可能提高单机的性能，就需要更昂贵的服务器。谷歌利用许多廉价的服务器，通过分布式技术组成了一个庞大的存储和计算集群，帮助业界处理存储和计算问题。提供了新的发展思路。
2006 年发布后，雅虎率先使用它。后来，越来越多的大公司开始使用大数据存储和计算。 2008年，正式成为顶级项目。许多大数据商业公司也开始出现。同时，编程模型的编写也更加复杂。雅虎内部开发了 Pig
猪有问题。虽然相比直接写MR需要容器，但仍然需要学习新的脚本语法，所以发明了HIve来支持使用SQL语言进行大数据计算，然后转换成MR计算程序来运行，大大简化了分发。公式程序
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