大数据导论 6.1.4 熟悉大数据处理技术——大数据的处理模式
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结一、大数据概念大数据是指规模大、种类多、处理速度快、价值密度低的数据集合，它具有高维度、非结构化、实时性和全球性等特点。
大数据技术包括对大数据的存储、处理、分析和应用。
1.1 大数据的4V特征大数据的特征主要表现在4个方面，即数据的规模（Volume）、种类（Variety）、处理速度（Velocity）和价值密度（Value）。
1.2 大数据的应用场景大数据技术可以应用于很多领域，如金融、医疗、交通、电商、物流等，可以用于数据分析、预测、决策支持等方面。
二、大数据技术2.1 大数据存储技术大数据的存储技术包括分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、分布式数据库（HBase）等。
2.2 大数据处理技术大数据的处理技术包括MapReduce（Hadoop）、Spark、Storm等。
2.3 大数据分析技术大数据的分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等。
2.4 大数据应用技术大数据的应用技术包括数据可视化、数据仓库、数据治理、数据安全等。
三、大数据发展趋势3.1 人工智能与大数据的结合人工智能与大数据是相辅相成的关系，结合起来能够实现更多的应用场景。
3.2 云计算与大数据的融合云计算与大数据的融合能够实现数据资源的共享、弹性扩展和成本节约。
3.3 数据安全与隐私保护随着大数据的发展，数据安全和隐私保护越来越受到重视，需要加强数据保护和安全技术研究。
3.4 边缘计算与大数据的结合边缘计算是指将计算资源放置在接近数据源头的地方，能够为大数据的实时处理提供更好的支持。
3.5 数据治理与数据价值挖掘数据治理是指在数据采集、存储、处理、分析和应用各个阶段对数据进行梳理和管理，以促进数据的有效利用和价值挖掘。
3.6 大数据产业化与智能化大数据产业化和智能化是大数据技术发展的必然趋势，能够推动产业升级和智能化转型。
四、大数据发展的挑战与机遇4.1 数据安全与隐私保护的挑战随着大数据应用范围的扩大，数据安全和隐私保护面临着更多的挑战，需要加强相关技术和政策措施。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
《大数据导论》,林子雨编著 教学大纲
《大数据导论》,林子雨编著教学大纲本课程是一门介绍大数据概念、技术和应用的导论课程。
学生将在此课程中了解大数据的定义、特点、处理方法、分析技术和应用场景。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据的基本概念和技术知识，以及了解大数据在不同领域的应用和发展趋势。
二、课程教学目标本课程旨在帮助学生：1.理解大数据的概念和特点；2.掌握大数据的处理方法和分析技术；3.了解大数据在不同领域的应用场景；4.了解大数据的发展趋势和未来发展方向。
三、课程内容本课程的主要内容包括以下几个方面：1.大数据概念和特点；2.大数据处理方法和技术；3.大数据分析技术和应用；4.大数据在不同领域的应用场景；5.大数据的发展趋势和未来发展方向。
四、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授、互动讨论、案例分析、课程设计等，以帮助学生深入理解大数据概念、技术和应用。
五、考核方式本课程的考核方式主要包括平时成绩和期末考试成绩。
平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等；期末考试成绩占总成绩的70%左右。
六、教材参考书目1.《大数据时代》雷颐著2.《大数据的互联世界》马化腾著3.《大数据技术与应用》吴军著4.《大数据导论》林子雨编著5.《大数据分析与挖掘技术》刘洋著七、教学进度安排第一周：课程介绍、大数据概念和特点第二周：大数据处理方法和技术第三周：大数据分析技术和应用第四周：大数据在不同领域的应用场景第五周：大数据的发展趋势和未来发展方向第六周：总结与复习八、备注本课程的教学内容和进度安排仅供参考，实际教学中可根据学生情况进行适当调整。
大数据的处理技术
大数据的处理技术正文：一、大数据的定义大数据是指在传统数据库处理能力无法满足的条件下，强调数据规模大、处理速度快、多样性丰富的一类数据。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来自各种渠道，包括社交媒体、互联网、传感器等。
大数据的特性主要体现在“三V”，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据多样性丰富）。
大数据技术是为了处理这种大规模的、多样化的数据而设计的。
二、大数据的处理技术1.数据采集数据采集是大数据处理技术的第一步，它涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、设备、传统数据库等。
数据采集技术包括数据抽取、数据清洗、数据转换等过程，目的是将数据转化为可用的格式，以便后续处理。
2.数据存储大数据的存储是一个关键问题，因为传统的数据库系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
3.数据处理数据处理是大数据技术的核心，它包括数据分析、数据挖掘、机器学习等技术。
大数据处理需要高效的分布式计算系统，如MapReduce、Spark等。
这些系统能够对大规模数据进行并行计算，提高数据处理的效率和速度。
4.数据分析数据分析是大数据处理技术的一个重要应用，它包括统计分析、数据可视化、预测分析等技术。
数据分析需要大数据技术提供的高性能计算能力和丰富的数据处理工具，以便从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据存储数据存储是大数据处理技术的一个关键问题。
在传统数据库系统中，数据存储采用了关系型数据库管理系统（RDBMS），这种系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是指在处理海量数据时所采用的技术和方法。
随着互联网的高速发展，越来越多的数据需要被收集、存储、处理和分析，大数据处理技术的重要性也日益凸显。
大数据处理技术涉及到数据的存储、处理、分析、可视化等方面，需要运用到各种技术和工具。
本文将从大数据处理的基本概念开始，介绍大数据处理的技术和方法，包括数据存储、数据处理、数据分析、以及数据可视化等方面。
一、大数据处理的基本概念1.1大数据的定义大数据是指规模大、种类多、速度快、价值密度低的数据集合。
通常来说，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，且数据量巨大，传统的数据处理技术已经无法满足其处理需求。
1.2大数据的特点大数据的特点主要包括四个方面，即四V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（低价值密度）。
这意味着大数据处理需要面对数据规模庞大、数据种类繁多、数据产生速度快、数据价值密度低等挑战。
1.3大数据处理的挑战由于大数据的特点，对于大数据的处理也带来了一系列的挑战，主要包括数据存储、数据传输、数据分析、数据可视化等方面的挑战。
因此，需要运用各种大数据处理技术来应对这些挑战。
二、大数据存储技术2.1分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多台服务器上的文件系统，可以实现大规模数据的存储和管理。
常见的分布式文件系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和GFS（Google File System）等。
2.2分布式数据库分布式数据库是指将数据分布存储在多台服务器上，并且可以实现数据的分布式管理和查询。
常见的分布式数据库包括HBase、Cassandra、MongoDB等。
2.3数据仓库数据仓库是一种用于存储和管理大规模结构化数据的数据库系统，可以支持复杂的数据查询和分析。
常见的数据仓库包括Teradata、Vertica、Greenplum等。
《大数据导论》课程标准
课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。
(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。
熟悉大数据处理技术——大数据的技术架构
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON的全称是：JavaScript Object Notation，是一种轻量级的 数据交换格式。它构建于两种结构：
01 11.1 JSON 简介
2. JSON 数据格式的特点
JSON 对象是一个无序的“‘名称/值’对”的集合，一个对象以 “{”(左括号)开始， 以“}”（右括号）结束，每个“名称”后跟一 个“：”（冒号），名称/值 对之间使用“，”（逗号）分隔。
01 11.1 JSON 简介
2. JSON 数据格式的特点
Demo: JSON 格式表示数组 [
{"name":"smith","empno":1001,"job":"clerck","sal":9000.00}, {"name":"smith","empno":1001,"job":"clerck","sal":9000.00}, {"name":"smith","empno":1001,"job":"clerck","sal":9000.00}, ]
02
02 11.2 服务器端生成 JSON 数据
11.2.2 jsonserver 工程主要代码
JsonServlet 的 doGet 方法调用了 doPost 方法，在 doPost 方法中，根据 HTTP 请求参数 action_flag 的不同，而调用 JsonTool 的不同实参的 createJsonString 方法，以在返回页面输出 JSON。
大数据导论 6.1.3 熟悉大数据处理技术——Hadoop数据处理基础
google的解决方案： 1.针对网页存储，Google采用了分布式文件存储和倒排索 引（也就是后来Haoop的核心HDFS ）。参考：《搜索引擎-倒排 索引基础知识》和《倒排索引-搜索引擎的基石》两篇文章。 2.针对网站的搜索算法，Google发明了Page-Rank算法。这 个算法就是后来hadoop的另一个核心Map-Redure。参考： 《PageRank算法》。
（3）Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform，简称“HDP”)
四、Hadoop与NoSQL
NoSQL数据库：支撑大数据的基础技术，和Hadoop一样受到越来越多关注的。在大 数据处理的基础平台中，需要由Hadoop和NoSQL数据库来担任核心角色。
Hadoop的子项目：数据仓库Hive和数据挖掘库Mahout等也可以完成数据分析的所 有工作。
Metadata
APACHE HIVE
Data Integration
APACHE FLUME， APACHE SQOOP
Languages / Compilers
APACHE PIG，APACHE HIVE
hadoop
Fast Read/Write
Access
APACHE HBase
Coordination APACHE ZOOKEEPER
BigData
一、Hadoop的起源
Google带给我们的关键技术和思想包括：HDFS、Map-Reduce。
BigData
Hadoop名字来源于DougCutting儿子的玩具大象 Hadoop的思想来源：Google
一、Hadoop的起源
目前Hadoop达到的高度： （1）实现云计算的事实标准开源软件 （2）包含数十个具有强大生命力的子项目 （3）已经能在数千节点上运行，处理数据量和排序时间不断打破世界纪录
《大数据导论》-课程教学大纲
《大数据导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：20110073课程名称：大数据导论英文名称：Introduction to Big-data课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查先修课程：无二、课程简介“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。
该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。
主要包括数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。
内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce the contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of datascience research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.三、课程性质与教学目的本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，主要课程结构，大致了解主要课程的内容，掌握相关课程中的一些基本概念，为其下步的学习做好准备。
大数据导论：大数据的处理技术
大数据导论：大数据的处理技术在当今数字化的时代，数据正以前所未有的速度增长和积累。
我们生活中的方方面面，从在线购物、社交媒体互动到医疗保健和金融交易，都在不断产生大量的数据。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和价值，但要从中提取有意义的洞察并非易事。
这就需要强大的大数据处理技术来应对。
大数据处理技术的出现是为了解决数据量大、数据类型多样、数据处理速度要求高以及数据价值密度低等挑战。
首先，让我们来谈谈数据量大这个问题。
想象一下，每天全球数十亿人在互联网上产生的各种信息，包括文本、图片、视频等等，这些数据的规模是极其庞大的。
传统的数据处理方法在面对如此海量的数据时往往会力不从心，因此需要采用分布式存储和计算技术，将数据分散存储在多个服务器上，并通过并行计算来提高处理速度。
数据类型的多样性也是一个关键挑战。
除了常见的结构化数据，如数据库中的表格数据，还有大量的半结构化和非结构化数据，如 XML文件、JSON 数据、网页内容以及各种文档。
为了处理这些不同类型的数据，需要使用不同的技术和工具。
例如，对于文本数据，可以运用自然语言处理技术进行分析和理解；对于图像和视频数据，则需要借助计算机视觉技术来提取特征和信息。
处理速度的要求也是至关重要的。
在许多应用场景中，如实时推荐系统、金融交易监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以便做出及时的决策。
这就需要采用流处理技术，能够实时地处理源源不断的数据流，而不是像传统的批处理那样等待一批数据积累完成后再进行处理。
此外，大数据的价值密度通常较低。
在海量的数据中，可能只有一小部分是真正有价值的信息。
因此，需要运用数据挖掘和机器学习算法来筛选和提取有价值的内容。
例如，通过聚类分析可以将相似的数据分组，发现潜在的模式；通过分类算法可以对数据进行分类和预测。
在大数据处理的过程中，数据采集是第一步。
这涉及从各种数据源获取数据，包括传感器、网络爬虫、数据库系统等。
采集到的数据需要进行清洗和预处理，以去除噪声、缺失值和重复数据，确保数据的质量和准确性。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结
1.大数据概述：大数据是指数据量超过传统数据处理能力的数据集合。
大数据的特点有三个方面：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
3.大数据的挑战：大数据处理面临着几个挑战，包括存储和计算能力
的不足、数据质量的问题、隐私和安全的问题等。
4.大数据的技术基础：大数据的处理离不开一些基础技术，包括分布
式计算、并行处理、集群管理、数据库技术等。
5. 大数据的处理流程：大数据处理通常包括数据收集、数据存储、
数据处理和数据分析等步骤。
数据收集可以使用传感器、爬虫等方式获取
数据；数据存储可以使用分布式文件系统、数据库等方式进行存储；数据
处理可以使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）进行处理；数据分
析可以使用机器学习、数据挖掘等技术进行分析。
6.大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不
限于金融、医疗、交通、电商、社交媒体等。
大数据可以帮助企业进行精
准营销、优化生产流程、提高运营效率等。
7.大数据的伦理和隐私问题：大数据处理涉及到个人隐私和伦理问题。
在使用大数据进行分析时，需要注意遵守相关法律法规、保护用户隐私，
以及进行数据伦理审查。
8.大数据的发展趋势：随着技术的进步和应用需求的增加，大数据领
域正在不断发展。
未来的发展趋势包括更快的数据处理速度、更智能的数
据分析、更好的数据隐私保护等。
大数据 导论 实训方案
大数据导论实训方案项目概述大数据作为当今互联网时代的重要技术，已经在各行各业发挥着重要作用。
为了帮助学生对大数据的基本概念和技术有更深入的了解，本实训方案旨在通过实际操作，培养学生的大数据处理和分析能力。
实训目标•理解大数据的基本概念和特征•掌握大数据的存储和处理技术•学会使用大数据工具进行数据分析和挖掘•培养分析和解决实际问题的能力实训内容第一阶段：理论学习1.大数据概述–了解大数据的概念、特征和发展趋势–学习大数据与传统数据处理的区别和挑战2.大数据存储技术–学习分布式文件系统（如Hadoop HDFS）的基本原理和架构–掌握列式存储（如Apache Parquet）和NoSQL数据库的概念和用法3.大数据处理技术–学习MapReduce编程模型的原理和应用–掌握大数据处理框架（如Apache Spark）的基本使用方法4.大数据分析和挖掘–学习数据清洗和预处理的基本方法–掌握常用的数据分析和挖掘算法（如聚类、分类和预测）第二阶段：实践操作1.搭建大数据环境–安装和配置Hadoop集群和Spark集群–验证集群的正常运行2.数据存储和处理实践–使用Hadoop HDFS存储和管理大数据–使用Spark进行大数据处理和计算任务3.数据分析和挖掘实践–使用Spark进行数据清洗和预处理–实现常见的数据分析和挖掘算法4.实际问题解决–选取一个实际问题，通过大数据技术进行分析和解决–撰写实验报告，总结实验过程和结果实训要求•学员需要具备一定的编程基础，熟悉至少一种编程语言（如Java、Python等）•学员需要自备一台具有一定配置要求的计算机，用于实训环境搭建和实践操作•学员需要按时参加实训课程，完成理论学习和实践任务•学员需要按要求撰写实验报告，总结实训过程和成果实训效果评估•学员理论学习考核：根据学员的理论学习成绩进行评估•实践操作考核：根据学员的实际操作成果进行评估•实验报告评估：根据学员的实验报告质量进行评估实训时间安排本次实训计划为一个学期（约12周），每周安排2-3节课程时间，其中包括理论讲解和实践操作。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术在当今信息时代发挥着重要作用，随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，数据量呈指数级增长，大数据处理成为了数字化信息时代的核心问题之一。
通过大数据处理技术，可以实现对海量数据进行存储、管理、分析、挖掘和应用，从而发挥出数据的最大价值，为企业决策和创新提供有力支持。
本文将从大数据的定义、特点、处理技术的分类和应用实例等几个方面对大数据处理技术进行深入探讨。
一、大数据的定义和特点1.定义大数据是指由传感器、交易记录、通讯记录、图像、音频、视频等数据形成的庞大的数据集合。
这些数据通常具有体积大、多样化、时效性强、价值密度低等特点，需要借助先进的技术和工具对其进行处理和分析。
2.特点（1）大体积：大数据的数据量巨大，通常需要运用分布式存储和计算技术进行处理。
（2）多样化：大数据来源多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这就要求处理技术具备多样性。
（3）时效性：大数据处理需要实时性，能够及时地进行数据分析和挖掘，为企业提供实时的决策支持。
（4）价值密度低：大量的数据中蕴藏着有价值的信息，但这部分信息占比较低，所以需要通过数据挖掘技术来发现其中的有用信息。
二、大数据处理技术的分类1.大数据存储技术大数据存储技术是大数据处理技术的基础，主要包括分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库等。
分布式文件系统是指将数据存储在多台计算机上，通过网络连接形成一个逻辑上的单一文件系统，如Hadoop的HDFS。
分布式数据库是指将数据库分布在多台服务器上，通过分布式算法来管理和访问数据库，如Google的Bigtable、Facebook的Cassandra。
NoSQL数据库是指非关系型数据库，主要包括键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库等，如MongoDB、Redis、Couchbase等。
2.大数据处理技术大数据处理技术主要包括分布式计算技术、并行计算技术、图计算技术、流式计算技术等。
大数据导论：大数据的处理技术
大数据的处理技术
大数据导论
为了有效地使用大数据，企业需要合适的技术框架
技术设施的运用
•获取
•格式化
•存储
•计算
•搜索
•显示
存储和处理大数据
需要特殊的技术架构
学习目标
•理解与大数据相关的分布式计算概念
•基本了解Hadoop分布式计算环境
大数据与数据管理
数据管理的新形式：
数据的存储和清洗数据的高速处理展示型分析推动快速决策
大数据管理的解决方案
使用海量低成本
的虚拟存储，及
数据位置跟踪系
统
使用多处理器、
低成本的联网计
算机和内存计算
技术
使用容错性系统，
处理系统冗余和
数据副本
使用分布式计算，
解决数据多样性
和实时数据处理
通过移动设备、
可视化形式和实
时告警
大学使用数据把学生分配到下属各个学院
大 学
校区 1
校区 2
校区 3
校区 4 校区 5
校区 6 校区 7
分布式计算
主
系 统 商用机1
商用机2
商用机3商用机4
商用机5
商用机6
商用机7
商用机8。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是当今社会中非常重要的一项技术，随着互联网的发展和智能化的应用，数据量日益庞大，如何高效地处理和分析这些数据成了当前科技领域中的一大挑战。
本文将对大数据的相关概念进行介绍，同时深入探讨大数据处理技术的原理、方法和应用。
一、大数据概念大数据是指传统数据处理工具无法有效处理的数据集合，这些数据集合通常具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
大数据可以来源于各种领域，如互联网、社交媒体、物联网、金融、医疗等，这些数据包含了丰富的信息和价值，但也带来了数据处理和分析的难题。
二、大数据处理技术原理大数据处理技术的原理主要包括数据存储、数据处理和数据分析三个方面。
1.数据存储数据存储是大数据处理的基础，大数据通常采用分布式存储系统来存储数据，这些系统可以横向扩展，能够存储大规模的数据。
常见的分布式存储系统包括Hadoop的HDFS、谷歌的GFS、亚马逊的S3等。
2.数据处理数据处理是大数据技术的核心，大数据处理常常采用并行计算的方式，通过分布式计算框架对数据进行处理。
常见的并行计算框架包括Hadoop的MapReduce、Spark等，这些框架能够对数据进行高效的分布式计算和处理。
3.数据分析数据分析是大数据处理的关键环节，大数据分析通常采用机器学习、数据挖掘等技术，通过对大数据进行深度分析，挖掘数据中的规律和价值。
常见的数据分析工具包括Hadoop的Hive、Spark的MLlib、TensorFlow等。
三、大数据处理技术方法大数据处理技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等几个环节，下面将对这几个环节的处理技术进行详细介绍。
1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，数据可以来自各种渠道，包括传感器、日志、数据库、互联网等。
数据采集技术主要包括数据抓取、数据清洗和数据传输等，其中数据清洗是非常关键的一步，可以有效提高后续处理的效率。
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点一、引言随着互联网和科技的快速发展，大数据正在成为社会和经济发展的驱动力。
大数据导论课程旨在介绍大数据的概念、应用和相关技术，使学生能够全面了解大数据的重要性和应用领域，为未来的工作和研究做好准备。
二、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、处理速度快、种类繁多、价值密度低的数据集合，其挖掘和分析需要借助特定的技术和方法。
2. 特点：（1）大规模性：大数据集合包含巨量的数据，传统的数据处理方法已经无法胜任。
（2）高速性：大数据的产生速度快，要求数据分析和处理过程具备高效性。
（3）多样性：大数据涵盖多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（4）价值密度低：大数据中存在大量的冗余和噪声数据，需要通过数据挖掘和分析找出真正有价值的信息。
三、大数据应用领域1. 金融行业：（1）风控和欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构实时监测风险和检测欺诈行为，提高风险管理水平。
（2）个性化推荐：通过分析用户的消费行为和偏好，金融机构可以为客户提供个性化的产品和服务推荐。
2. 健康医疗领域：（1）疾病预测和诊断：利用大数据分析技术可以对医疗数据进行挖掘，发现疾病的早期迹象，并提供精准的诊断结果。
（2）药物研发：通过分析大量的医疗数据和药理学数据，加速药物研发的过程，提高新药上市的成功率。
3. 市场营销领域：（1）精准营销：通过对大数据的分析，企业可以了解客户的需求和行为特征，从而提供个性化的营销策略。
（2）市场趋势分析：通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势，做出准确的市场预测和决策。
四、大数据处理技术1. 分布式数据存储和计算技术：（1）Hadoop：大数据处理的基础框架，采用分布式存储和计算模式。
（2）Spark：基于内存的分布式计算框架，具备高速计算和数据处理能力。
2. 数据挖掘和机器学习技术：（1）分类和聚类：用于对大数据进行分类和聚类分析，发现数据的内在规律。
大数据导论
大数据导论在当今时代，数据的重要性日益凸显，大数据作为一种新兴的技术和理念，正逐渐渗透到各个领域，改变着我们的工作和生活方式。
大数据导论旨在为读者提供一个全面的视角，以理解大数据的基本概念、技术、应用以及它所带来的挑战和机遇。
大数据，简而言之，指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模、多样化、快速变化的数据集合。
它不仅仅是数据量的增加，更包含了数据类型和处理速度的多样性。
大数据的核心价值在于其能够揭示出隐藏在海量数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据技术的发展，主要得益于以下几个方面的进步：1. 数据存储技术：随着数据量的激增，传统的数据库系统已经无法满足存储和处理大规模数据的需求。
因此，分布式存储系统如Hadoop应运而生，它通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性和处理效率。
2. 数据处理技术：为了从大数据中提取有价值的信息，需要强大的数据处理能力。
MapReduce、Spark等大数据处理框架提供了高效的数据处理算法，使得对大数据的分析成为可能。
3. 数据分析技术：数据分析是大数据应用的核心。
机器学习、数据挖掘等技术的发展，使得我们能够从复杂的数据中发现规律，预测未来趋势。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于：- 金融行业：通过分析交易数据，金融机构能够更好地进行风险评估和信用评分。
- 医疗健康：大数据帮助医生进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。
- 零售业：通过分析消费者行为，零售商能够优化库存管理，提供个性化推荐。
- 政府治理：大数据助力政府进行城市规划、交通管理和社会安全监控。
然而，大数据也带来了一系列挑战：1. 数据隐私和安全：随着数据的收集和分析，个人隐私保护成为一个重要议题。
如何确保数据的安全，防止数据泄露和滥用，是大数据应用中必须面对的问题。
2. 数据质量：大数据的准确性和完整性对于分析结果至关重要。
数据清洗、数据整合等步骤对于保证数据质量非常关键。
大数据导论教学大纲
大数据导论教学大纲20xx年xx月前言一、大纲编写依据《大数据导论》是一门通识课程，也是数据科学与大数据专业的必要先修课程，面对大一学生开设。
通过该课程学习，让学生了解大数据专业的内涵特点、大数据与社会经济发展的关系以及大数据的主要学科知识和课程体系。
同时培养学生大数据处理问题的思维，引导学生认知大数据技术。
要求学生了解学习大数据需要掌握的基础技术知识，熟悉海量数据处理的基本流程以及与之匹配使用的主要技术和工具。
通过本课程的学习，加深学生对大数据的认识，并为后续专业课程打下良好基础。
二、课程目的1、知识目标通过课程学习让学生掌握大数据的概念和基本特征、理清大数据、云计算与人工智能的关系，了解大数据与社会各领域的应用关系。
并就大数据硬件架构和处理流程及相关技术与工具介绍，让学生了解数据预处理，Hadoop、Spark、Strom、数据存储及数据分析等技术，为后续相关课程做铺垫，让不同专业学生可选择不同方向继续大数据的深入学习。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，培养自我学习和自我设计的意识和能力；培养数据搜集、加工处理和分析的能力；通过合作学习培养沟通交往、团队协作等能力。
(2) 创新能力通过学习大数据产生促进新应用、新技术、新工具的产生，培养学生的创新精神，在什么情况下可以尽快抓住机会，促进学生将大数据与生活结合起来，培养使用大数据技术解决问题的思维。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有大数据的基本概念和基本特征、大数据行业必备基础知识、数据采集与预处理方法、大数据存储与管理、大数据计算框架、数据存储技术、数据分析技术，以及大数据与热门行业云计算和人工智能的结合。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习大数据热门技术网络爬虫、Hadoop、Spark及Strom。
教师通过给出一些相关的实例帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的习题让学生进行练习。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结1. 概述大数据是指规模巨大、增长迅速且难以处理的数据集合。
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当前社会的重要资源。
本文将对大数据导论的相关知识点进行总结和概述。
2. 大数据的特征大数据具有以下主要特征：- 体量大：大数据集合的规模巨大，通常超过传统数据处理方法的处理能力。
- 高速度：大数据的产生速度非常快，每时每刻都在持续增长。
- 多样性：大数据包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、视频等多种形式。
- 真实性：大数据通常是源自真实世界的实际数据，准确反映了现实情况。
- 价值密度低：大数据中蕴含着大量有价值的信息，但需要通过技术手段进行挖掘和分析。
3. 大数据的处理技术为了高效处理大数据，研究人员提出了多种技术和框架，包括以下几种：- 分布式存储：通过将数据分布在多台计算机上，实现大规模数据存储和访问的能力，如Hadoop分布式文件系统。
- 分布式计算：利用多台计算机并行处理数据，加快计算速度，如MapReduce计算框架。
- 数据挖掘与机器学习：通过算法和模型，从大数据中挖掘潜在的规律和知识，如聚类、分类、预测等。
- 大数据可视化：将大数据通过可视化手段展示出来，以便人们更好地理解和分析数据，如数据图表、热力图等。
- 云计算：利用云计算平台的弹性资源和高效性能，实现大数据的存储、处理和分析。
4. 大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，以下是几个典型的应用领域：- 商业决策：通过分析大数据，了解市场需求、消费行为和商品流动，为企业提供决策支持。
- 社交媒体分析：通过大数据分析，挖掘社交媒体中的用户行为和社会趋势，为营销推广和舆情监测提供依据。
- 健康医疗领域：利用大数据分析患者的病历、基因信息和医疗设备数据，提升医疗效率和健康管理水平。
- 城市治理：通过分析大数据，优化城市交通、环境和公共服务，提高城市管理和居民生活质量。
5. 大数据的挑战和未来发展尽管大数据带来了许多机遇和创新，但也面临一些挑战，如数据隐私与安全、数据采集与清洗、数据治理和人才匮乏等。
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四、实时处理模式
通常MapReduce不适合大数据实时处理： 首先，MapReduce作业的建立与协调时间开销过大； 其次，MapReduce主要适用于批处理已经存储到磁盘上的数据，这与实时处理不同；最 后MapReduce处理的数据是完整的，而非增量的，而实时处理的数据往往是不完整的，以数 据流的方式不断传输到处理系统。 另外，MapReduce中的归约任务必须等待所有映射任务完成后再开始。首先，每个映射 函数的输出被存储到每个映射任务节点。然后，映射函数的输出通过网络传播到归约任务节 点，作为归约函数的输入，数据在网络中的传播将导致一定的时延。另外要注意归约节点之 间不能相互直接通信，必须依靠映射节点传输数据，这是MapReduce的固定流程。
优势：批处理是大数据处理的主要方式，相较于实时模式，它比较简单， 易于建立，开销也比较小。像商务智能、预测性分析与规范性分析、ETL操作， 一般都采用批处理模式。
Big Data
二、批处理模式——1. MapReduce批处理
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并 行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想， 都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。 它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程 序运行在分布式系统上。
Chai, 3 Sauce, 5 Tofu, 8 Chai, 9 Tofu, 1
2a
Chai, 12 Sauce, 5 Tofu, 9
3a
分区
Chai, 12 Sauce, 5 Tofu, 9
4a
文件1
文件2
Sauce, 2, ... Sauce, 4, ... Tofu, 6, ... Chai, 7, ... Sauce, 3, ...
Big Data
二、批处理模式——1. MapReduce批处理
MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台。 它隐含了三层含义：
1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台。 2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架。 3）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法。
Big Data
映射 合并 分区
洗牌和排序
归约
映射任务
归约任务
数据在归约阶段的变化
二、批处理模式——3. MapReduce简单实例
sales.txt
Chai, 3, ... Sauce, 5, ... Tofu, 8, ... Chai, 9, ... Tofu, 1, ...
1a
节点A
映射
合并
Big Data
映射 合并 分区
洗牌和排序 归约
映射任务
归约任务
数据在洗牌和排序阶段的变化
二、批处理模式——3. MapReduce简单实例
（5）归约。这是归约任务 的最后一个阶段，该模块 的逻辑由用户自定义，它 可能对输入的记录进行进 一步分析归纳，也可能对 输入不作任何改变。在任 何情形下，这个模块都在 处理当条记录的同时将其 他处理过的记录输出。
（2）事务型。也称为在线处理，这种处理方式通过无延迟的交互 式处理使得整个回应延迟很小。事务型处理一般适用于少量数据的随机 读/写操作。
Big Data
二、批处理模式
特征：批处理模式中，数据总是成批地脱机处理，响应时长从几分钟到几 小时不等。在这种情况下，数据被处理前必须在磁盘上保存。批处理模式适用 于庞大的数据集，无论这个数据集是单个的还是由几个数据集组合而成的，该 模式可以本质上解决大数据数据量大和数据特性不同的问题。
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三、SCV原则
SCV原则：要求设计一个分布式数据处理系统时仅需满是以下3项要求中的2项。 （1）速度（Speed）：是指数据一旦生成后处理的快慢。 （2）一致性（Consistency）：指处理结果的准确度与精度。 （3）容量（Volume）：指系统能够处理的数据量。
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三、SCV原则
S+C
速度（S）
一致性（C)
S+V+C 不存在
S+V
C+V
容量（V）
纠结之处
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四、实时处理模式
实时处理示例
流式数据 10101101010110101011
数据传输引擎
①
2a
内存设备a
数据传输引擎
③
④
磁盘设备b
2b
仪表版
Big Data
（1）在数据传输引擎获取流式数据。 （2）数据同时被传输到内存设备（a）与磁盘设备（b）。 （3）数据处理引擎以实时模式处理存储在内存的数据。 （4）处理结果被送到仪表板供操作分析。
映射= 映射 + 合并 + 分区 归约= 洗牌和排序 + 归约
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Hale Waihona Puke 二、批处理模式——1. MapReduce批处理
（1）映射。MapReduce的第 一个阶段称为映射。映射阶 段首先把大的数据文件分割 成多个小数据文件。每个较 小的数据文件的每条记录都 被解析为一组键-值对，通常 键表示其对应记录的序号， 值则表示该记录的实际值。
Big Data
映射 合并 分区
洗牌和排序
归约
映射任务 数据在分区阶段的变化
归约任务
二、批处理模式——2. Map和Reduce任务
（4）洗牌和排序。洗牌包括由分区 模块将数据传输到归约模块的整个 过程，是归约任务的第一个阶段。 由分区模块传输来的数据可能存在 多条记录对应同一个键。这个模块 将把对应同一个键的记录进行组合， 形成一个唯一键对应一组值的键-值 对列表。随后该模块对所有的键-值 对进行排序。组合与排序的方式在 此可由用户自定义。
《大数据导论》
大数据的处理模式
一、处理工作量
大数据的处理工作量：被定义为一定时间内处理数据的性质与数量。 处理工作量主要分为批处理和事务两种类型。
（1）批处理型。也称为脱机处理，这种方式通常成批地处理数据， 因而会导致较大的延迟。通常我们采用批处理完成大数据有序的读/写操 作，这些读/写查询通常是成批的。
MapReduce设计上具有以下主要的技术特征： 1）向“外”横向扩展，而非向“上”纵向扩展 2）失效被认为是常态 3）把处理向数据迁移 4）顺序处理数据、避免随机访问数据 5）为应用开发者隐藏系统层细节 6）平滑无缝的可扩展性
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二、批处理模式——1. MapReduce批处理
执行步骤
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对 映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证 所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
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二、批处理模式——1. MapReduce批处理
MapReduce提供了以下的主要功能： 1）数据划分和计算任务调度 2）数据/代码互定位 3）系统优化 4）出错检测和恢复
Big Data
感谢聆听！
Sauce, 9 Tofu, 6 Chai, 7
5
Chai, (12, 7) Sauce, (5, 9) Tofu, (9, 6)
6
Chai, 19 Sauce, 14 Tofu, 15
7 （输出）
归纳任务
二、批处理模式——4. 理解MapReduce算法
MapReduce采用了“分治”的原则： （1）任务并行：任务并行指的是将一个任务分为多个子任务在不同节点上并 行进行，通常并行的子任务采用不同的算法，每个子任务的输入数据可以相 同也可不同，最后多个子任务的结果组成最终结果。 （2）数据并行：数据并行指的是将一个数据集分为多个子数据集在多个节点 上并行地处理，数据并行的多个节点采用同一算法，最后多个子数据集的处 理结果组成最终结果。
Big Data
二、批处理模式——2. Map和Reduce任务
一次MapReduce处理引擎的运行被称为MapReduce作业，它由映射 （Map）和归约（Reduce）两部分任务组成，这两部分任务又被分为多个 阶段。
一个作业 = 映射 + 归约 其中映射任务被分为映射（map）、合并（combine）和分区 （partition）三个阶段，合并阶段是可选的；归约任务被分为洗牌和排 序（shuffle and sort）与归约（reduce）两个阶段。
1b （输入）
节点B
Sauce, 2 Sauce, 4 Tofu, 6 Chai, 7 Sauce, 3
2b
Sauce, 9 Tofu, 6 Chai, 7
3b
映射任务
Sauce, 9 Tofu, 6 Chai, 7
4b
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节点C 洗牌和排序
归纳
Chai, 12 Sauce, 5 Tofu, 9
Big Data
映射 合并 分区
洗牌和排序
归约
映射任务 数据在映射阶段的变化
归约任务
二、批处理模式——2. Map和Reduce任务
（2）合并。在MapReduce模型中， 映射任务与归约任务分别在不同 的节点上进行，而映射模块的输 出需要被送到归约模块处理，这 就要求把数据由映射任务节点传 输到归约任务节点，这个过程往 往会消耗大量的带宽，并直接导 致处理延时。因此就要对大量的 键-值对进行合并，以减少这些 消耗。
Big Data
映射 合并 分区
洗牌和排序 归约
映射任务
归约任务
数据在合并阶段的变化
二、批处理模式——2. Map和Reduce任务
（3）分区。在这个阶段，当使用 多个归约模块时，MapReduce模型 就需要把映射模块或合并模块 （如果该MapReduce引擎指明调用 合并功能）的输出分配给各个归 约模块。在此我们把分配到每个 归约模块的数据叫做一个分区， 也就是说，分区数与归约模块数 是相等的。图中描述了数据在分 区阶段的变化。