本文介绍了大数据的基本概念，包括三个V：Volume、Variety和Velocity，并探讨了大数据处理的关键工具Hadoop和Spark。通过示例代码展示了如何使用Hadoop和Spark进行Word Count。此外，列举了大数据在智能推荐、金融风控、健康医疗、城市管理及营销广告等领域的应用，帮助读者理解大数据的广泛应用和价值。
大数据已经成为当今信息时代的关键词之一。它涵盖了从数据收集、存储和处理到数据分析和应用的全过程。本文将介绍大数据的基本概念、技术工具和应用场景，并提供一些示例代码帮助读者入门。
1. 什么是大数据？
大数据指的是规模庞大、类型多样、增长迅速且难以通过传统数据处理工具进行处理的数据集合。大数据的特点包括三个V：Volume（大量的数据）、Variety（多样的数据类型）和Velocity（高速的数据生成和传输）。处理大数据需要借助于分布式计算和存储技术，如Hadoop和Spark。
2. 大数据技术工具
2.1 Hadoop
Hadoop是大数据处理的核心工具之一。它是一个开源的分布式计算框架，可以在廉价的硬件集群上存储和处理大规模数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。以下是一个简单的使用Hadoop进行Word Count的示例代码：
import org.apache.hadoop.conf
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