大数据解决方案34页PPT
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大数据分析技术架构及应用解决方案课件
• 监控数据存储和管理的状态
• 提高数据查询和处理的性能
• 在发生故障时能够快速恢复数据
• 在出现问题时及时发出告警
数据仓库与数据湖的建设与实践
数据仓库与数据湖的建设实践
• 确定数据仓库和数据湖的结构和组成
• 选择合适的技术和工具进行建设
数据仓库
• 为企业级数据分析提供支持
• 如Amazon Redshift、Google BigQuery等
• 挖掘潜在的商业价值和优化产品设计
大数据分析技术架构的组成部分
01
02
03
04
05
数据采集
数据预处理
储技术，如关系型数
数据存储与管
数据分析
结构化数据和非结构
数据，为分析做好准
等
析算法和工具进行数
数据可视化与
• 将分析结果以可视
报告
化数据
备
• 建立数据仓库和数
据分析
解和传达
• 使用各种技术和工
• 提高数据质量和减
NoSQL数据库
• 适用于非结构化数据存储
• 如MongoDB、Cassandra、Red计算能力
• 如Amazon S3、Google Cloud Storage等
大数据管理策略与工具
数据分区
数据备份与恢复
数据监控与告警
• 将数据分散到不同的存储节点上
• 定期备份数据，防止数据丢失
数据故事讲述与价值呈现
数据故事讲述
• 将数据分析结果与业务场景结合，讲述有趣的故事
• 提高数据的吸引力和可理解性
价值呈现
• 突出数据的关键洞察和价值
• 为决策提供依据和参考
06
大数据分析在各行业的应
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据平台解决方案
• 分层设计：将平台划分为数据采集、存储、处理和分析等层次 • 模块化设计：将平台功能划分为各个模块，便于扩展和维护 • 可扩展性：设计平台时考虑未来数据量和处理能力的增长
大数据平台的架构组件
• 数据源：数据来源，包括企业内部数据、外部数据等 • 数据采集器：用于从数据源获取数据 • 数据存储：用于存储和管理数据，如Hadoop、NoSQL数据库等 • 数据处理：用于对数据进行清洗、转换和整合，如MapReduce、Spark等 • 数据分析：用于提取数据中的有价值信息，如机器学习、数据挖掘等 • 数据可视化：用于将数据结果展示给用户，如报表、图表等
大数据平台的优化方法
• 性能优化：提高数据处理和分析的效率 • 成本优化：降低硬件和资源投入成本 • 安全优化：加强数据保护，确保数据安全性和隐私性
03 大数据处理与分析技术
大数据的采集与预处理技术
大数据的采集方法
• 日志采集：通过日志分析工具获取数据 • API采集：通过API接口获取外部数据 • 数据爬虫：通过爬虫工具获取网络数据
管理
• 发现新的商业模式 • 拓展市场份额 • 提高盈利能力
03
大数据推
动企业创
新
大数据助 力企业降
低成本
02
• 优化供应链管理 • 降低库存成本 • 提高运营效率
大数据提 高企业决
策效率
04
• 提供实时数据支持 • 预测市场趋势 • 辅助决策制定
大数据平台的发展历程与趋势
大数据平台的发展历程
• 数据仓库：20世纪90年代，以数据仓库为主要技术 • 数据湖：21世纪初，以Hadoop和NoSQL技术为代表 • 云计算：近年来，以云原生大数据平台为主导
金融业大数据平台的实践案例
大数据平台的架构组件
• 数据源：数据来源，包括企业内部数据、外部数据等 • 数据采集器：用于从数据源获取数据 • 数据存储：用于存储和管理数据，如Hadoop、NoSQL数据库等 • 数据处理：用于对数据进行清洗、转换和整合，如MapReduce、Spark等 • 数据分析：用于提取数据中的有价值信息，如机器学习、数据挖掘等 • 数据可视化：用于将数据结果展示给用户，如报表、图表等
大数据平台的优化方法
• 性能优化：提高数据处理和分析的效率 • 成本优化：降低硬件和资源投入成本 • 安全优化：加强数据保护，确保数据安全性和隐私性
03 大数据处理与分析技术
大数据的采集与预处理技术
大数据的采集方法
• 日志采集：通过日志分析工具获取数据 • API采集：通过API接口获取外部数据 • 数据爬虫：通过爬虫工具获取网络数据
管理
• 发现新的商业模式 • 拓展市场份额 • 提高盈利能力
03
大数据推
动企业创
新
大数据助 力企业降
低成本
02
• 优化供应链管理 • 降低库存成本 • 提高运营效率
大数据提 高企业决
策效率
04
• 提供实时数据支持 • 预测市场趋势 • 辅助决策制定
大数据平台的发展历程与趋势
大数据平台的发展历程
• 数据仓库：20世纪90年代，以数据仓库为主要技术 • 数据湖：21世纪初，以Hadoop和NoSQL技术为代表 • 云计算：近年来，以云原生大数据平台为主导
金融业大数据平台的实践案例
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据平台整体解决方案
大数据平台整体解决方案
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
汇报人： 2024-01-08
目录
• 大数据平台概述 • 大数据平台架构 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台应用案例 • 大数据平台未来展望
01
大数据平台概述
大数据的定义与特性
数据量大
数据量通常达到TB级别甚至 PB级别。
数据多样性
包括结构化数据、非结构化数 据、流数据等多种类型。
03
大数据平台的出现为解决大规模数据处理和分析问 题提供了解决方案。
大数据平台的应用场景
01
商业智能
通过大数据分析，提供商业洞察和 决策支持。
风险控制
通过大数据分析，进行风险评估和 预警。
03
02
智能推荐
基于用户行为和喜好，进行个性化 推荐。
社交媒体分析
分析社交媒体上的用户行为和舆论 趋势。
04
02
大数据平台架构
数据采集层
数据采集
支持多种数据源接入，包括数据库、 文件、API等，实现数据的统一采集 。
数据清洗
对采集到的数据进行清洗和预处理， 去除无效和错误数据，保证数据质量 。
数据存储层
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠存储和高效访问。
数据压缩
对存储的数据进行压缩，节省存储空间，提高数据存储效率。
总结词
优化库存管理、提升用户体验
详细描述
电商企业利用大数据分析用户购买行为和喜 好，实现精准选品和库存管理，降低库存积 压风险；同时，通过数据分析优化物流配送 ，提升用户收货体验。
物流行业大数据应用案例
总结词
提高运输效率、降低运营成本
详细描述
物流企业利用大数据分析运输路线和货物流转情况， 优化运输计划，提高运输效率；同时，通过数据分析 降低人力和物力成本，提升企业盈利能力。
大数据应用分析解决方案ppt
作机制。 二精心组织，周密实施，扎实推进 “双争”活动 活动中，我们紧紧抓住三 抓好学习提高八查八看整改提高三个工作重点，循序渐进，扎实推进，使活动的各项工 （一）在宣传动员阶段，着力抓好学习提高，营造“双争”活动的浓厚氛围 我们重视 传开道，积极开展多形式多层次全方位的学习宣传教育工作。通过结合保持共产党员先 动，我们重点组织开展了三方面学习教育：
项目产品运营
PRODUCT OPERATION
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02 营运服务
LOREM IPSUM DOLOR AMET
CONSECTETUR ELIT
这里输入段落文本内容请在这里输入 段落文本内容请在这里输入段落文本 内容请在这里输入段落文本内容
段落文本内容
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内容请在这里输入段落文本内容
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01 可行性分析
LOREM IPSUM DOLOR AMET CONSECTETUR ELIT
在
34%
From 2014
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2020年解决方案
Business Report in 2020
汇报人：某某某
大数据治理解决方案ppt课件
8
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
大数据处理方案PPT
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输入内容
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04
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Special Condition
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关于大数据的ppt课件
投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测，帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据，实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求， 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势， 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别，提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术，构建个性化推荐系统， 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策 支持系统，为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上，甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据，如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时，以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低，需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时，人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
02
大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的系统，用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库，用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。