第3章 大数据存储与管理基本概念-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
大数据存储与管理技术解析
大数据存储与管理技术解析在当今信息时代，大数据已经成为了企业的重要资产。
处理和管理大数据的能力对于企业的竞争力和业务发展至关重要。
而大数据的存储与管理技术则是在这个背景下应运而生的技术领域。
本文将对大数据存储与管理技术进行详细解析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、大数据存储技术1. 分布式文件系统大数据的存储往往涉及到海量的数据，传统的关系数据库等存储方式已经无法满足这种需求。
分布式文件系统通过将数据分布到多个节点上存储，以提高存储的容量和性能。
例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个优秀的分布式存储系统，它通过将文件分割为多个块，并将这些块分布到不同的服务器上存储，实现了高容量和高并发的存储能力。
2. 列存储技术传统的关系数据库存储数据的方式是行存储，而列存储技术则是将数据按列存储。
相比于行存储，列存储技术在处理大规模数据时更加高效。
它能降低I/O的次数，提高读取数据的速度，并且在处理聚合查询时具有更好的性能。
常见的列存储软件包括HBase、Cassandra等。
3. 冷热数据分离对于大数据存储而言，不同的数据类型和访问频率可能会有很大的差异。
因此，在存储方面需要根据数据的热度将其分为热数据和冷数据，并采用不同的存储方式进行管理。
热数据一般存储在高速存储介质如SSD中，提供快速访问；而冷数据可以存储在廉价的存储介质如磁带库中，实现数据的长期保存。
二、大数据管理技术1. 数据清洗与预处理大数据存储管理的首要任务是对数据进行清洗与预处理。
原始的大数据集往往包含了很多噪声和冗余信息，需要对其进行清洗，以提高数据的质量和准确性。
预处理方面，需要对数据进行格式转换、去除重复记录、填充缺失值等操作，以便更好地支持后续的数据分析和挖掘工作。
2. 数据备份与恢复对于大数据而言，数据备份是非常重要的环节。
大数据的备份需要保证数据的完整性和可靠性，以防止数据的丢失和损坏。
为了提高备份效率，可以采用增量备份和差异备份等技术。
01第一章 大数据概述-大数据基础教程-王成良-清华大学出版社
1.1 大数据发展背景概述
1.1.1 引言 1.1.2 发展历程
1.1.1 引言
大数据指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合，是需要采用新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发 现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据还代表 着处理这些数据集合或信息资产的技术手段，也代表了信息技术的新时代。
速度 速度一方面指的数据增长迅速，另一方面也表示了大数据的时效性。
（Velocity）
1.2 大数据相关概念及特点
1.2.1 大数据特点 1.2.2 相关概念介绍
1.2.2 相关概念介绍
1.云计算（Cloud computing） NIST定义：云计算是一种按使用量付费的模式。中国云计算专家刘鹏 教授定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。”
大数据基础教程
Fundamentals of Big Data
重庆大学大数据与软件学院 Chongqing University School of Big Data& Software Engineering
教材及参考书
教材
王成良，廖军：大数据基础教程 清华大学出版社，2020年
参考书
宋旭东：大数据技术基础 清华大学出版社，2020年 林子雨：大数据技术原理与应用 人民邮电出版社.2017.1
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.2 预处理
数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格 化以及检查一致性等操作的过程。
数据预处理通常包含以下三个部分： 1.数据清理：对源数据进行过滤、去噪，从中提取出有效的数据，主要的 处理内容包含：遗漏值处理、噪音数据处理、不一致数据处理。 2.数据集成与变换：将多个数据源中的数据整合到一个数据库的过程。集 成数据需要重点解决模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理三个问题。 3.数据规约：数据规约主要包括：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规 约和概念分层等。使用数据规约技术可以将数据集进行规约表示，在减小数 据集规模的同时能保持原数据的完整性。
大数据的存储与管理课件
大数据的存储与管理课件以下是一份大数据的存储与管理课件的范本，供参考：一、课程介绍1.课程目标：本课程旨在培养学生掌握大数据存储与管理的基本理论、技术和方法，具备大数据存储系统规划、设计、实施和运维的能力。
2.课程内容：本课程将涵盖大数据存储技术、分布式文件系统、NoSQL数据库、大数据计算框架、数据仓库与数据挖掘等内容。
3.课程安排：本课程共分为8个教学周，每周4学时，共计32学时。
二、教学大纲1.大数据概述-大数据的定义、特点与挑战-大数据与传统数据的区别-大数据的发展趋势和应用领域2.大数据存储技术-分布式存储原理与技术-数据冗余与一致性保证-常见的大数据存储解决方案3.分布式文件系统-HDFS的基本原理与架构-HDFS的操作与编程接口-其他分布式文件系统简介（如GlusterFS、Ceph等）4.NoSQL数据库-NoSQL数据库概述与分类-键值存储-列式存储-文档存储-图数据库5.大数据计算框架-MapReduce编程模型与原理-Spark基本原理与架构-Spark RDD、DataFrame与DataSet编程-Flink基本原理与实时计算应用6.数据仓库与数据挖掘-数据仓库概述与架构-数据仓库的实施与运维-数据挖掘基本方法与应用案例7.大数据存储与管理实践-Hadoop集群搭建与管理-HBase数据库设计与实践-Spark大数据分析案例实现8.课程总结与展望-课程知识点回顾与总结-大数据存储与管理领域的前沿动态与发展趋势探讨三、教学资源与评估方法1.教学资源：本课程将提供课件、教学视频、实验指导书等丰富的教学资源，帮助学生更好地掌握课程内容。
2.评估方法：-本课程的评估方法包括平时成绩（占30%）、实验成绩（占30%）和期末考试成绩（占40%）。
-平时成绩将根据课堂表现、作业完成情况等进行评定；-实验成绩将根据实验报告和实验完成情况进行评定；-期末考试成绩将通过闭卷考试形式进行评定。
大数据存储与管理
大数据存储与管理随着网络技术的不断发展，数据量的持续增长，对于一个企业来说，如何高效地存储和管理海量的数据成为了一个非常重要的问题。
而大数据存储与管理系统应运而生，它能够快速地处理大量的数据，让存储任务变得更加简单和高效。
本文将详细探讨大数据存储与管理的相关知识。
一、大数据存储的基本要素大数据存储的基本要素有三个，即：数据结构、数据访问方式、数据存储方式。
1、数据结构大数据存储的数据结构有多种，最常见的有关系型数据库和非关系型数据库两种。
关系型数据库采用表格结构存储数据，可以很好地维护数据的一致性和完整性；而非关系型数据库则可以按照不同的数据类型进行存储，如图像、视频等。
2、数据访问方式大数据存储的数据访问方式也有多种，如文件访问、块访问、对象访问等。
其中，对象访问是最灵活的一种访问方式，可以将不同的数据类型封装为对象，然后通过对象进行数据访问和操作。
3、数据存储方式大数据存储的数据存储方式也有多种，如本地存储、云存储等。
其中，云存储是目前最流行的一种数据存储方式，它可以提供高可靠性的数据存储服务，并且可以便捷地扩展存储空间。
二、大数据管理的难点大数据管理的难点主要体现在数据量大、数据类型多样、数据处理能力差等方面。
1、数据量大大数据的数据量非常大，对于传统的数据管理方式和处理工具来说，根本无法胜任如此大量的数据。
如何高效地存储和管理海量的数据成为了一个非常困难的问题。
2、数据类型多样大数据的数据类型非常多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
不同类型的数据需要使用不同的处理工具和方法，增加了数据管理的难度。
3、数据处理能力差对于大数据的处理能力来说，传统的数据处理工具和方法已经无法满足需求。
因此，需要使用更加高效的数据处理工具和方法，如Hadoop、Spark等。
三、大数据存储与管理的解决方案针对大数据存储与管理的难点，提出以下解决方案：1、分布式存储采用分布式存储的方式，将数据分散存储在不同的服务器上，提高了存储可靠性和安全性。
大数据的存储技术
大数据的存储技术大数据存储技术是指用来存储大数据量的技术和方法，它主要包括数据存储架构、数据存储设备和数据存储管理等方面。
在当前信息化时代，大数据的存储和处理已成为企业发展的重要课题之一。
因此，了解和掌握大数据存储技术对于企业的发展至关重要。
本文将通过介绍大数据存储技术的基本概念、存储架构、存储设备和存储管理等内容，来全面解析大数据存储技术。
一、大数据存储技术的基本概念1.1大数据存储技术的定义大数据存储技术是指用来存储大规模数据的技术和方法，它主要包括数据存储架构、数据存储设备和数据存储管理等方面。
1.2大数据存储技术的特点大数据存储技术的特点主要包括数据量大、数据类型多样化、数据处理速度快、数据安全等。
数据量大意味着存储系统需要有足够的容量来存储大规模的数据；数据类型的多样化要求存储系统能够支持不同的数据格式和数据结构；数据处理速度快意味着存储系统需要有足够的性能来支持快速的数据读写操作；数据安全意味着存储系统需要有足够的安全性来保护数据的完整性。
1.3大数据存储技术的应用领域大数据存储技术主要应用于互联网、金融、制造、医疗、能源等行业，它可以帮助企业对海量数据进行存储、管理和分析，从而帮助企业更好地发现商业机会，提高决策效率，降低成本，提升竞争力。
二、大数据存储技术的存储架构2.1分布式存储架构分布式存储架构是指将大规模数据分散存储在多台服务器上的一种存储模式。
它主要包括分布式文件系统、分布式块存储和对象存储等。
分布式文件系统是指将文件分解成多个部分，分别存储在不同的服务器上，从而提高存储容量和数据可靠性；分布式块存储是指将数据分成固定大小的块，然后分别存储在不同的服务器上，从而提高数据的读写效率；对象存储是指以对象为基本存储单元，将数据和元数据一起存储在服务器上，从而提高数据的易用性和可扩展性。
2.2云存储架构云存储架构是指将数据存储在云平台上的一种存储模式。
它主要包括云存储服务、云存储系统和云存储设备等。
大数据技术基础
03
大数据可视化平台
支持海量数据的实时分析和可视化展示，提供丰富的图表类型和交互功
能，如Hadoop+Spark+Zeppelin等组合平台。
06
大数据应用实践
互联网行业应用案例
个性化推荐
通过收集和分析用户行为数据，实现个性化推荐 系统，提高用户体验和满意度。
广告投放优化
利用大数据分析用户属性和兴趣偏好，实现精准 的广告投放，提高广告效果。
一个流处理和批处理的开源框架 ，提供高吞吐、低延迟的数据处 理能力。
大数据技术生态
1 2 3
Hadoop生态系统
包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive等一 系列组件，提供数据存储、计算、查询和分析等 功能。
Spark生态系统
包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等 一系列组件，提供实时流处理、机器学习、图计 算等功能。
。
MongoDB
03
一个基于文档的分布式数据库，提供丰富的查询和索引功能。
分布式计算框架
01
MapReduce
一种编程模型，用于大规模数据 集的并行计算，是Hadoop的核 心组件之一。
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供Java、Scala、 Python和R等语言的API。
序列模式挖掘
挖掘数据序列中的频繁模式，如时 间序列分析、文本挖掘等。
可视化分析工具与平台
01
数据可视化工具
将数据以图形或图像的形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据，如
Tableau、Power BI等。
02
数据可视化编程语言
《大数据存储与管理》
《大数据存储与管理》大数据存储与管理随着互联网和物联网技术的飞速发展，人们生产、生活、娱乐的方方面面都产生了大量的数据。
而如何存储和管理这些数据，成为了当代信息技术领域的重要问题。
本文将从大数据存储和大数据管理两个方面，分别探讨大数据存储与管理的现状及发展趋势。
一、大数据存储在当今信息化的社会中，数据成为了一种重要的生产资料，大数据的产生与发展已经深深地影响着我们每一个人的生活及工作。
在大数据存储方面，传统的存储技术已经无法适应大数据时代的需求，随着大数据时代的到来，大数据存储技术呼之欲出。
大数据存储技术的主要目的就是提高存储的效率和速度，并在数据存储时，尽可能减少空间的浪费。
1. 数据库技术数据库技术是一种常见的大数据存储技术，它在数据的组织存储和管理中具有重要作用。
数据库技术包括了传统的关系型数据库和分布式数据库、NoSQL数据库等新兴技术。
其中，NoSQL数据库因为具有更好的可扩展性、高可用性和高性能等特点，已经成为大数据存储领域的热门技术。
2. 分布式存储技术分布式存储技术与数据库技术紧密联系在一起。
它是指将数据存储在多台计算机上，从而达到数据备份和共享的目的。
这种技术主要包括了分布式文件存储、分布式对象存储和分布式块存储等。
3. 存储虚拟化技术存储虚拟化技术是一种将存储设备和存储资源进行虚拟化的技术。
它可以将存储设备的物理存储资源抽象成为虚拟的存储池，从而提高整个存储系统的效率。
二、大数据管理大数据管理是大数据处理的重要一环，它主要涉及数据的采集、清洗、组织、分析和展示等方面。
相比于传统数据管理，大数据管理的主要挑战在于数据量大、数据类型多样化、数据来源不确定和数据质量难以保证。
1. 数据采集技术数据采集是大数据处理的第一步。
大数据的采集技术包括了机器采集和人工采集两种方式。
机器采集包括了数据挖掘、网络爬虫和传感器技术等，而人工采集则需要人工收集和整理数据。
2. 数据清洗技术大数据中常常包含着大量的噪声和异常数据，因此需要进行数据清洗。
《大数据技术基础》读书笔记思维导图
014 第10章 大数据安全 016 参考文献
本书系统、全面地介绍了大数据技术的基础知识，期望学生通过对本书的学习和实践了解大数据技术的概貌， 掌握Hadoop生态圈大数据技术中最为基础和关键的知识。主要内容包括大数据概述、大数据软件技术基础、大 数据存储技术、MapReduce分布式编程、数据采集与预处理、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与分析技术、 Spark分布式内存计算框架、数据可视化技术、大数据安全。
化概述
9.2 数据可视 2
化工具
3 9.3 可视化组
件与ECharts 示例
4 9.4 与大数据
平台集成
5
习题
第10章 大数据安全
0 1
10.1 大 数据安全 的挑战与 对策
0 2
10.2 基 础设施安 全
0 3
10.3 数 据管理安 全
0 4
10.4 安 全分析
0 6
习题
0 5
10.5 隐 私保护
3
7.3 聚类
4
7.4 分类
5
习题
第8章 Spark分布式内存计算 框架
8.1 Spark简介
8.2 Spark的编 程模型
8.3 Spark的调 度机制
8.4 Spark应用 案例
8.6 Zeppelin： 交互式分析Sp...
8.5 Spark生态 圈其他技术
习题
第9章 数据可视化技术
9.1 数据可视 1
内容提要
编委会
丛书序一
丛书序二
第1章 大数据概述
1.1 大数据的相 关概念
1.2 大数据处理 的基础技术
1.3 流行的大数 据技术
1.4 大数据解决 方案
了解大数据存储和管理技术
了解大数据存储和管理技术大数据存储和管理技术是指用于存储、管理和分析海量数据的一系列技术和方法。
随着互联网的迅速发展和数字化转型的推动，大数据的规模和复杂性不断增长，因此，高效的大数据存储和管理技术成为了企业和组织在数据领域取得成功的关键。
下面将详细介绍大数据存储和管理技术的内容和步骤：1. 数据收集：- 针对需要收集的数据，确定数据的来源和采集的方式。
数据可以来自于各种渠道，包括传感器、网站、社交媒体等。
- 设计合适的数据采集方法，包括在线和离线的数据采集方式。
在线采集包括实时收集和流式数据；离线采集则是在固定时间间隔内进行批量采集。
- 选择合适的数据采集工具和技术，如网络爬虫、API接口、日志文件等。
2. 数据存储：- 根据收集到的数据的特点，选择合适的存储方式和技术。
常用的数据存储方式包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
- 考虑数据的备份和恢复策略，确保数据安全和可靠性。
- 利用数据压缩和索引等技术，提高数据存储的效率和性能。
3. 数据清洗和预处理：- 对收集到的原始数据进行清洗和预处理，去除重复、缺失、错误和不一致的数据。
- 进行数据格式转换和标准化，使得数据适应后续的分析和应用需求。
- 利用数据清洗工具和算法，自动化地清洗和预处理大规模的数据。
4. 数据集成和整合：- 将多个数据源的数据进行整合和集成，构建全面和完整的数据集。
- 解决不同数据源之间的数据格式和结构差异的问题，实现数据的一致性和可操作性。
- 利用数据集成工具和技术，自动化地进行数据集成和整合。
5. 数据建模和分析：- 对整合后的数据进行建模和分析，发现数据中的潜在模式和规律。
- 利用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术，实现对数据的深度挖掘和分析。
- 构建合适的数据模型和算法，实现对数据的预测、分类和聚类等操作。
6. 数据可视化和报告：- 利用可视化技术和工具，将数据分析的结果以图形化和可理解的方式进行展示。
第3章 大数据存储技术 大数据基础
第3章大数据存储技术大数据基础在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长和积累。
大数据已经成为了企业决策、科学研究、社会治理等各个领域的重要资产。
而要有效地管理和利用这些海量的数据，高效可靠的大数据存储技术是关键的基础。
大数据的特点首先在于其规模巨大。
我们日常接触的数据量可能以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但大数据往往是以太字节（TB）、拍字节（PB）甚至艾字节（EB）来衡量。
这种规模的海量数据给存储带来了巨大的挑战。
不仅需要大量的存储空间，还需要能够快速地写入和读取数据，以满足实时处理和分析的需求。
为了应对大数据的存储需求，分布式存储技术应运而生。
分布式存储将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接在一起协同工作。
这种方式不仅增加了存储的容量，还提高了系统的可靠性和性能。
当一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，保证数据的可用性。
其中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种广泛应用的大数据存储解决方案。
HDFS 采用了主从架构，由一个名称节点（NameNode）和多个数据节点（DataNode）组成。
名称节点负责管理文件系统的元数据，如文件名、文件目录结构、文件块的位置等。
而数据节点则负责实际存储数据块。
用户在向 HDFS 写入数据时，数据会被分成多个块，并分布存储在不同的数据节点上。
读取数据时，根据名称节点提供的元数据信息，从相应的数据节点获取数据块并组合成完整的数据。
另一个重要的大数据存储技术是 NoSQL 数据库。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时，可能会面临性能瓶颈和扩展性的问题。
NoSQL 数据库则摒弃了关系模型的严格约束，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等。
这使得 NoSQL 数据库能够更好地适应大数据环境下的高并发读写和海量数据存储。
例如，MongoDB 是一种常见的文档型 NoSQL 数据库。
它将数据以文档的形式存储，每个文档可以有不同的字段和结构，非常适合存储半结构化和非结构化的数据。
大数据存储与管理技术
大数据存储与管理技术在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，大数据已经成为了企业和社会发展的重要资产。
而如何有效地存储和管理这些海量的数据，成为了摆在我们面前的一个关键问题。
大数据的特点首先在于其规模巨大。
以往我们所处理的数据量可能以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但如今大数据常常以太字节（TB）甚至拍字节（PB）来计量。
想象一下，一个大型电商平台每天产生的交易数据、用户浏览数据、商品评价数据等，都是一个极其庞大的数字。
其次，大数据的类型多种多样，包括结构化数据（如表格中的数据）、半结构化数据（如 XML 或 JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
再者，大数据的产生速度非常快，实时性要求高。
例如金融交易中的数据、社交媒体上的信息流，都需要在极短的时间内被处理和分析。
为了应对这些挑战，一系列大数据存储与管理技术应运而生。
分布式存储系统是其中的核心技术之一。
它将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接在一起，共同构成一个统一的存储资源。
这种分布式架构不仅能够提供巨大的存储空间，还能实现高可靠性和容错性。
如果某个节点出现故障，系统能够自动将数据恢复或迁移到其他正常的节点上，确保数据的安全性和可用性。
Hadoop 生态系统在大数据存储与管理中扮演着重要角色。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是其核心组件之一，它专门为大规模数据存储而设计。
HDFS 采用主从架构，一个名称节点（NameNode）负责管理文件系统的元数据，而多个数据节点（DataNode）则负责存储实际的数据。
通过这种方式，Hadoop 能够处理 PB 级别的数据量，并支持大规模的并发访问。
NoSQL 数据库也是大数据存储的重要手段。
与传统的关系型数据库不同，NoSQL 数据库不遵循严格的关系模型，而是采用了更加灵活的数据模型，以适应不同类型和结构的数据。
例如，键值存储数据库适合存储简单的键值对数据；文档数据库适合存储半结构化的文档数据；列族数据库适合处理大规模的列数据；图数据库则擅长处理具有复杂关系的数据。
第3章 大数据存储技术 大数据基础
HDFS集群
HDFS作为一个分布式文件系统，使用抽象的数据块具有以下优势： （1）通过集群扩展能力可以存储大于网络中任意一个磁盘容量的任意大小文件； （2）使用抽象块而非整个文件作为存储单元，可简化存储子系统，固定的块大小 可方便元数据和文件数据块内容的分开存储； （3）便于数据备份和数据容错提高系统可用性。HDFS默认将文件块副本数设定为3 份，分别存储在集群不同的节点上。当一个块损坏时，系统会通过NameNode获取元 数据信息，在其他机器上读取一个副本并自动进行备份，以保证副本的数量维持在 正常水平
（2）然后DistributedFileSystem通过远程过程调用（RPC）调用 NameNode，以确定文件起始块的位置。对于每一个块，NameNode返回 存有该块副本的DataNode的地址。这些返回的DataNode会按照Hadoop 定义的集群网络拓扑结构计算自己与客户端的距离并进行排序，就近 读取数据。 （3）HDFS会向客户端返回一个支持文件定位的输入流对象 FSDataInputStream，用于给客户端读取数据。FSDataInputStream类 转而封装DFSInputStream对象，该对象管理着NameNode和DataNode之 间的I/O。当获取到数据块的位置后，客户端就会在这个输入流之上 调用read()函数。存储着文件起始块DataNode的地址的 DFSInputStream对象随即连接距离最近的DataNode。
离开安全模式的基本要求： 副本数达到要求的数据块占系统总数据块的最小百分比（还需要满足其他条 件）。默认为0.999f，也就是说符合最小副本数要求的数据块占比超过99.9%时， 并且其他条件也满足才能离开安全模式。 NameNode退出安全模式状态，然后继续检测，确认有哪些数据块的副本没有达 到指定数目，并复制这些数据块到其他DataNode上。
48-大数据技术教学大纲-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
《大数据技术》课程教学大纲课程编号：适用专业：数据科学与大数据技术及相关专业执笔：适用年级：本科四年级一、课程性质和教学目的（-）课程性质《大数据技术》是数据科学与大数据技术专业以及讣算机科学与技术、软件工程、网络工程及物联网等相关专业的专业基础课。
（二）教学目的通过本课程的学习，要求学生达到：1.掌握大数据的基本概念和相关技术。
2.掌握大数据分布式存储和并行讣算的思想，能够构建大数据Hadoop平台。
3.理解HDFS、HBase. Hive、Spark的工作原理、掌握其基本操作。
4.能够编写简单的大数据MapReduce程序。
5.培养学生大数据思维和讣算思维的能力。
二、课程教学内容1.大数据基础。
着重介绍大数据基本概念，大数据的4V特征及在其应用，大数据框架体系，大数据采集与预处理技术、数据存储和管理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化等技术；大数据并行计算框架Hadoop平台及其核心组件。
2.大数据存储与管理。
着重介绍大数据存储与管理的基本概念和技术，大数据数据类型, 大数分布式系统基础理论，NoSQL数据库，分布式存储技术、虚拟化技术和云存储技术；大数据分布式文件系统HDFS,包括HDFS的设计特点，体系结构和工作组件；大数据分布式数据库系统HBase,包括HBase列式数据库的逻辑模型和物理模型，HBase体系结构及其工作原理；大数据分布式数据仓库系统Hive,包括Hive的工作原理和执行流程、Hive的数据类型与数据模型，以及Hive 主要访问接口等。
3.大数据釆集与预处理。
着重介绍大数据采集与预处理相关技术，包括数据抽取、转换和加载技术，数据爬虫技术、数据清理、数据集成、数据变换和数据归约的方法和技术；大数据采集工具，包括Sqoop关系型大数据采集工具，Flume日志大数据采集工具和分布式大数据Nutch爬虫系统。
4.大数据分析与挖掘。
着重介绍大数据计算模式，包括大数据批处理、大数据查询分析计算、大数据流计算、大数据迭代计算、大数据图讣算；大数据MapReduce计算模型、模型框架和数据处理过程，以及MapReduce主要编程接口；大数据Spark II'算模型，包括Spark 的工作流程与运行模式；大数据MapReduce基础算法和挖掘算法（这部分内容可选讲）。
第3章 数据存储技术基础
第3章数据存储技术基础随着企业网络规模的不断增大和企业网络应用的频繁，企业信息数据量也越来越多，而且企业对这些数据的依赖性也越来越大。
目前，数据存储已不再是作为服务器系统的附属功能而存在，已形成了自成体系的庞大行业系统，其重要性也日渐提高。
本章将介绍以下几个方面的内容：●近线存储；●NetApp的近线存储方案；●SAN方案；●NAS和SAN的融合；●HP NAS与SAN整合方案；●NetApp统一存储方案。
3.1 数据存储概述数据存储已经渗透到企业运作的各个领域，企业依靠这些存储的数据进行决策，成为企业信息系统的重中之重。
那么到底什么是数据存储，数据存储的意义又是什么呢？3.1.1 什么是数据存储数据存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问。
总的来讲可以包含两个方面的含义：一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介；另一方面，它是保证数据完整安全存放的方式或行为。
数据存储就是把这两个方面结合起来，向客户提供一套数据存放解决方案。
说到存储介质，实际上它的范围非常广，小到计算机系统中的几百KB的ROM芯片，大到上百GB，甚至TB级的磁盘阵列系统都可以用来保存数据，又都可以称为存储。
可以说存储无处不在、无处不有。
存储按照使用的方式和存储规模，又有移动存储设备（比如U盘、PCMCIA硬盘和外置USB移动硬盘）和非移动存储设备之分。
企业中存储数据的绝大多数设备都是非移动存储设备，如内置磁盘、磁盘阵列、磁带机、磁带库、光盘库等。
而数据的存储媒介依据不同用途可以有多种选择，按照存储介质和存储技术划分，主要有磁盘、磁带和光盘等三大类。
虽然只读存储的光盘单位容量成本最低，但由于可使用性不强，所以其应用范围远没有磁带和磁盘库。
总体来说磁带的单位成本适中，磁盘的最高且存取性能最好。
在存储技术领域，没有惟一的标准。
无论何种存储方式，对存储系统而言，其体系架构都基本上是一样的（其实其他设备也差不多），都是由三个层次决定的：主机I/O连接、连接数据线和存储设备接口。
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3.1 大数据的数据类型——结构化数据
大数据可按照数据结构划分为三类： 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据
结构化数据通常存储在数据库中，是具有数据结构描述信息的数据，这种数 据类型先有结构再有数据。例如可以用二维表等结构来逻辑表达的数据。
✬数据特点：
任何一列数据都不可再分，任何一列数据都有相同的数据类型。如关系数据 库SQL，Oracle中的数据。
3.2 数据管理技术的发展——数据库系统阶段
数据库的数据模型——层次模型
✬层次模型优点：
✬层次模型缺点：
① 层次模型的结构简单、清晰，很容易看到 各个实体之间的联系；
② 操作层次类型的数据库语句比较简单，只 需要几条语句就可以完成数据库的操作；
③ 查询效率较高，在层次模型中，节点的有 向边表示了节点之间的联系，在DBMS中如果有 向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待 查的记录；
✬半结构化数据主要来源：
❏ 在WWW等对存储数据无严格模式限制的情形下，常见的有HTML、XML
和SGML文件。
❏ 在电子邮件、电子商务、文献检索和病历处理中，存在着大量结构和
内容 均不固定的数据。
❏ 异构信息源集成情形下，由于信息源上的互操作要存取的信息源范围很
广，包括各类数据库、知识库、电子图书馆和文件系统等。
不规则性，导致缺乏对数据的严格约束。
3.1 大数据的数据类型——非结构化数据
非结构化数据
非结构化数据是那些非纯文本类型的数据，这类数据没有固定的标准 格式，无法对其直接进行解析。如文本文档、多媒体（视频、音频 等），它们不容易收集和管理，需要通过一定数据分析和挖掘才能获 得有用的数据。
3.2 数据管理技术的发展
发展历程
20世纪30年代，随着工业生产和数据计算的发展，数据管理技术成为一种 社会需要。数据管理的核心是对数据实现分类、组织、编码、储存、检索和 维护等任务。数据管理技术中数据库技术是核心技术，回顾数据管理技术的 发展历程，可分为以下四个阶段
文件系统阶 数据库系统 数据仓库阶 分布式系统
段
阶段
段
阶段
面向某个应用或某 个程序
面向整个企业(组织) 或整个应用的
面向主题的、集成的、 非易失的、随时间而
变化的的数据集合
建立在网络之上的 软件系统
3.2 数据管理技术的发展——文件系统阶段
文件系统阶段是指计算机不仅用于科学计算，而且还大量用于管理数据的阶 段(从50年代后期到60年代中期)。在硬件方面，外存储器有了磁盘、磁鼓等 直接存取的存储设备。在软件方面，操作系统中已经有了专门用于管理数据 的软件，称为文件系统。
相对于结构化数据而言，不方便用数据结构来表达的数据即为半 结构化数据和非结构化数据，包括所有格式的文档、文本、图片、 图像、音频、视频、HTML、XML、各类报表等。
3.1 大数据的数据类型——半结构化数据
半结构化数据
半结构化数据是介于结构化和非结构化之间的数据，这种数据的格式一般比 较规范，都是纯文本文件，如XML文档、HTML文档等。这种数据一般是自 描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。使用这些数据时， 需要通过特定的方式进行解析。
3.2 数据管理技术的发展——数据库系统阶段
数据库的数据模型
✬层次模型：
用树状（树的性质决定了层次模型的特征 ① 整个模型中有且仅有一个节点没有父节点，其余的节点必须有且仅有一个 父节点，但是所有的节点都可以不存在子节点； ② 所有的子节点不能脱离父节点而单独存在，也就是说如果要删除父节点， 那么父节点下面的所有子节点都要同时删除，但是可以单独删除一些叶子节点； ③ 每个记录类型有且仅有一条从父节点通向自身的路径。
移动通信设备的移动通信数据：
如聊天信息、定位信息、网络浏览信息等。
日常的行为数据： 如电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、 Facebook、等社交媒体产生的数据流。
机器和传感器创建或生成的数据：
如感应器、量表、智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的 家用电器、GPS系统数据等。
2020
大数据技术基础
03 大数据存储与管理基本概念
目录 CONTENT
3.1 大数据的数据类型 3.2 数据管理技术的发展 3.3 分布式系统基础理论 3.4 NoSQL数据库 3.5 大数据存储与管理技术
3.1 大数据的数据类型
大数据的数据来源
企业和用户的交易数据： 如POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、销售系统数据、 客户关系管理系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等
文件系统管理特点
❏ 程序之间有了一定的独立性
❏ 数据需要长期保存在外存上供反复使用
由于计算机大量用于数据处理，经常对文件进行
查询、修改、插入和删除等操作，所以数据需要 长期保留，以便于反复操作。
操作系统提供了文件管理功能和访问文件的存取 方法，程序和数据之间有了数据存取的接口，程 序可以通过文件名和数据打交道，不必再寻找数 据的物理存放位置
数据的独立性不足
一旦数据的逻辑结构或物理结 构需要改变，必须修改应用程 A 序；或者由于语言环境的改变 需要修改应用程序时，也将引 起文件数据结构的改变。
并发访问容易产生异常
C
文件系统缺少对并发操作
进行控制的机制
数据的安全控制难以
D
实现
数据不是集中管理，难以
实现对不同用户的不同访
问权限的安全性约束。
3.1 大数据的数据类型——半结构化数据
半结构化数据
✬数据特点：
❏ 隐含的模式信息：虽然具有一定的结构，但结构和数据混合在一起，没有显
式的模式定义（HMTL文件是一个典型）。
❏ 不规则的结构：一个数据集合可能由异构的元素组成，或用不同类型的数据
表示相同的信息。
❏ 没有严格的类型约束：由于没有一个预先定义的模式，以及数据在结构上的
❏ 文件的形式已经多样化
对文件的访问可以是顺序访问，也可以
是直接访问。
❏ 数据的存取基本上以记录为单位 ❏ 文件系统实现了记录内的结构化
3.2 数据管理技术的发展——文件系统阶段 文件系统管理缺点
数据的共享性差，冗余度高
数据的建立、存取仍依赖于应用程 序且不同的应用程序具有部分相同 的数据时，也必须建立各自的文件， B 而不能共享相同的数据