第八章 大数据概论[18页]
大数据课程概要
8.1 大数据概论（背景)
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
支付宝这样的交易和账务数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过秒 级的不一致
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大数据与云计算比较
大数据
总体关系 相同点
云计算
云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了用武之地。 1. 都是为数据存储和处理服务 2. 都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海 量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
速度Velocity
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
6
8.1 大数据概论（4V特性）
物联网-半结构 化数据为主 互联网-非结构 化数据为主
大数据
行业数据-结构 化数据为主
第八章 大数据 Big Data
1
8.1 大数据概论（背景)
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论大数据技术是指在海量数据的处理、管理、存储和分析方面，使用大规模集群和分布式计算的技术方法。
随着互联网的不断发展和智能设备的广泛应用，大数据产生量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求，因此大数据技术应运而生。
1.海量性：传统的数据处理方式无法有效处理海量的数据，而大数据技术可以在短时间内处理海量级的数据，提供更快速、更高效的数据分析和应用。
2.多样性：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如传感器监测数据、社交媒体数据、图像数据等，大数据技术可以处理各种不同类型和格式的数据。
3.实时性：随着物联网的发展，数据产生速度越来越快，实时性要求越来越高。
大数据技术可以在实时或准实时的情况下对数据进行处理和分析。
4.不确定性：大数据中存在着大量的噪声和不确定性，大数据技术可以处理这些不确定性，提取有价值的信息和知识。
1.分布式计算：通过将任务分解为多个子任务，并在分布式的计算机集群上进行计算，实现对大数据的高效处理和分析。
2. 数据存储：大数据处理需要具备高容量、高性能、高可靠性的存储系统，如分布式文件系统（HDFS）和分布式数据库（HBase）等。
3.数据挖掘：通过使用机器学习、统计学和模式识别等技术，从大数据中提取有用的信息和知识。
4.数据可视化：将大数据以图表、图形等形式可视化，便于用户理解和分析数据，通过可视化可以更好地发现数据中的规律和趋势。
5.大数据分析：通过使用大数据技术和分析模型，对数据进行深入挖掘和分析，提供更准确的预测和决策支持。
大数据技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、物流、能源、互联网等。
在金融领域，大数据技术可以帮助银行进行风险评估和信用评级，提高金融服务的效率和质量；在医疗领域，大数据技术可以用于医疗图像的分析和诊断，帮助提供更准确的医疗服务；在能源领域，大数据技术可以帮助优化能源生产和消费，提高能源利用效率。
然而，随着大数据技术的发展，也带来了一系列的挑战和问题。
《大数据概论》教学大纲
《大数据概论》教学大纲课程名称：大数据概论课程代码：XXXXX学时：XX学分：X课程介绍：本课程介绍大数据概念、基本原理、核心技术以及应用领域等内容。
通过本课程的学习，学生将了解大数据的特点、挑战和机遇，掌握大数据处理的基本技术与方法，培养大数据思维和解决问题的能力。
教学目标：1.了解大数据的基本概念、特点和发展趋势；2.熟悉大数据处理的基本原理和关键技术；3.掌握大数据挖掘和分析的方法和工具；4.了解大数据应用领域和现实案例；5.培养学生的大数据思维和解决问题的能力。
教学内容与安排：-第一讲：大数据概述(2学时)-大数据的定义、特点和挑战-大数据的应用场景和价值-第二讲：大数据处理技术(4学时)-大数据存储与管理-大数据处理架构-分布式计算与并行处理-第三讲：数据挖掘与分析(6学时)-数据预处理与清洗-数据挖掘与机器学习-数据可视化与分析工具-第四讲：大数据技术与工具(4学时)- Hadoop与MapReduce- Spark与Flink-NoSQL数据库-第五讲：大数据应用案例分析(4学时) -电商数据分析与推荐系统-社交媒体数据分析与用户画像-公共安全与城市治理-第六讲：大数据伦理与隐私保护(2学时) -大数据伦理与隐私保护意义-大数据隐私保护技术与方法-第七讲：大数据的发展趋势与挑战(2学时)-大数据技术的发展趋势-大数据带来的挑战与解决方案教学方法：本课程采用讲授理论知识、分组讨论案例分析和实践操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力。
教材与参考书目：教材：-《大数据处理》著者：XXX出版社：XXX参考书目：-《大规模数据分析》著者：XXX出版社：XXX-《大数据时代》著者：XXX出版社：XXX考核方式：平时成绩占50%，期末考试占50%。
平时成绩包括课堂表现、实验报告和小组项目等。
备注：本课程内容为初步安排，根据实际教学需要可以适当进行调整和完善。
大数据概论综述
大数据概论综述随着信息技术的迅猛发展，大数据作为一种新的数据处理方式逐渐引起了人们的重视。
本文将对大数据的概念、特征、应用和挑战进行综述，为读者全面了解大数据提供便利。
一、概念大数据是指由传统数据库处理能力难以应对的具有海量、多样和高速特征的数据集合。
大数据具有"5V"特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）、真实性（Veracity）和价值（Value）。
大数据的产生主要是源于社交网络、物联网、移动互联网等新一代信息技术的迅猛发展。
二、特征1. 大量数据：大数据的数据量通常以TB、PB、EB等级别来计算，远远超过了传统数据库的处理能力。
2. 多样数据：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等形式。
3. 高速数据：大数据具有数据实时性要求高的特点，需要能够快速处理和分析数据。
4. 真实性数据：大数据中的数据具有一定的不确定性，需要进行数据清洗、预处理和验证。
5. 价值数据：大数据中蕴含了丰富的信息和商业价值，可以通过深度挖掘和分析发现其中的潜在价值。
三、应用大数据在各行各业都有广泛的应用，如金融、零售、医疗、交通等领域。
以下列举几个具体的应用案例：1. 金融风控：利用大数据技术可以对用户的信用记录、消费行为等信息进行分析，从而提供更精确的信贷评估和风险控制。
2. 零售智能营销：通过对消费者的购买记录进行大数据分析，能够为企业提供个性化的推荐和定制化服务，提高销售额和用户满意度。
3. 医疗健康管理：大数据分析可以加速医学研究和疾病诊断，为医生提供更准确的医疗决策支持，并推动个性化治疗的发展。
4. 交通优化：通过分析交通流量、路况和驾驶行为数据，可以实现智能交通控制和路线规划，提高城市交通效率和减少拥堵问题。
四、挑战随着大数据应用的逐渐普及，也带来了一些挑战：1. 隐私保护：大数据中的个人信息保护成为了重要的问题，需要制定相关的法律法规进行保护。
大数据概论
持续创新传统的企业级数 据仓库产品线 收购Aster Data Hadoop、MapReduce ——Teradata首席客户官 周俊凌
大数据的“精准营销”
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保 电子 商务 气象
大数据不仅仅“大”
TB级以上的数据处理；
• B,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,JB
比“大”更棘手的数据的复杂性。 虽然如此之大，有时候甚至大数据中的小数据如 一条微博就具有颠覆性的价值。 合适的方法寻找有价值的信息！
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据之“大”
大数据的“大”体现在如下几个方面：
• 体量（Volume）：互联网的飞速发展，导致非结构化 数据高速增长和超大规模，占到数据总量的80%-90%之 多，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓 库的10倍到50倍。 • 多样性（Variety）：大数据是异构的、且多样性的。 诸多不同的表现形式：文本、图形图像、视频、机器 数据等；无模式或者模式不明显；不连贯的语法或语 义。 • 价值密度（Value）：大量的不相关信息；对未来趋势 和模式的可预测分析；深度的复杂分析； • 速度（Velocity）：实时分析而非批量式分析；立竿 见影而非事后见效。
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论一大数据概念大数据（bigdata），指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，是需要新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。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte=8bit1K=1024bit1MB=1024K1G=1024M1T=1024G1P=1024T1E=1024P1Z=1024E1Y=1024Z1B=1024Y1N=1024B1D=1024N二大数据的特点1）Volume（大量）：截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2）Velocity（高速）：这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
天猫双十一：2020年6分58秒，天猫交易额超过100亿3）Variety（多样）：这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
订单数据：网络数据：4）Value（低价值密度）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
三大数据能干啥？1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。
大数据的概述
大数据的概述随着科技的发展和互联网的普及，大数据逐渐成为了当今社会中不可忽视的一部分。
大数据指的是庞大的、复杂的数据集合，通过分析和处理这些数据，我们可以从中获取有价值的信息，并作出更加明智的决策。
本文将概述大数据的定义、特点、应用领域以及带来的挑战。
一、大数据的定义大数据是指规模庞大、数量级高达PB（拍字节）甚至更多的数据集合。
这些数据集合往往包括结构化数据（如数据库中存储的数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）以及非结构化数据（如社交媒体上的帖子、图片和视频等）。
大数据具有三个“V”特点，即V （Volume）数据量大，V（Velocity）处理速度快，V（Variety）多样性。
二、大数据的特点大数据具有以下几个显著特点：1. 高速：大数据的产生速度极快，需要在短时间内能够高效地进行数据处理和分析。
2. 多样：大数据可以来自不同的源头，包括传感器、社交媒体、日志文件等，因此其数据类型、格式多种多样。
3. 差异性：大数据集合中的数据往往具有较高的差异性，这使得数据分析变得复杂和困难。
4. 真实性：大数据的数据源广泛，其中包含了大量真实的、可靠的数据，从中可以获取准确的信息。
5. 噪音比较高：由于大数据的非结构化和半结构化特性，其中的异常数据和噪音相对较多，需要进行数据清洗和处理。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，正逐渐渗透到各个行业和领域：1. 商业智能：大数据帮助企业从庞大的数据中获取有价值的商业洞察，做出明智的决策以提高运营效率和市场竞争力。
2. 金融服务：大数据分析可以帮助金融机构发现潜在的欺诈行为、优化投资组合、个性化推荐理财产品等。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测和预防、个性化治疗方案制定、健康管理等。
4. 城市规划：通过大数据分析城市中的交通流量、人口迁移等信息，城市规划者可以更好地解决交通拥堵、资源分配等问题。
5. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台了解用户兴趣、行为模式，从而提供更加个性化的推荐和广告服务。
大数据概论
Ø 存储
• 结构化数据： p 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 非结构化数据 p 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 p 不利于检索、查询和存储 半结构化数据 p 转换为结构化存储 p 按照非结构化存储
•
•
Ø 大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
• 非结构化的数据同样蕴藏巨大价值 • 需要新方法利用所有数据进行业务分析
– Apache Hadoop作为一个分析存储大量数据的关键 数据平台出现
hadoop与大数据
• Hadoop是致力于“大数据”处理的最重要 平台之一
– 能够轻松扩展到PB级别的数据存储，处理规模 – 带有高度容错能力的并行处理架构 –基于普通的X86平台硬件架构，硬件成本低廉 – 用内置格式存储/处理数据 –基于开源项目，拥有当量的代码来源，并且传 统厂商也日益重视对其的支持，它已经成为重 要的并行处理架构标准之一
消费 行业
交通 环保
电子 商务 气象
*
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义 • 目前大数据管理多从架构和并行等方面考
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
多样性Variety
价值密度Value
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析
大数据概论
大数据技术-大数据概论简介
大数据技术-大数据概论简介大数据技术是指应对海量、高速、多样化数据的处理和分析的一系列技术和方法。
随着互联网的不断发展和智能设备的普及，大数据作为一种重要的资源和工具，正在深刻影响着我们的生活和工作。
本文将介绍大数据的定义、特点、应用和挑战等方面的内容。
1. 大数据的定义大数据是指传统数据库技术难以处理的大规模数据集合。
它具有三个特征，即数据量大、数据种类多、数据生成速度快。
根据国际数据公司IDC的定义，大数据的"3V"特征分别是数据量(Volume)、数据种类(Variety)和数据生成速度(Velocity)。
此外，还有一些学者提出了新的特征，如数据真实性(Veracity)、价值(Value)等。
2. 大数据的特点大数据具有以下几个特点：2.1 高速性：大数据产生的速度非常快，需要实时地进行处理和分析。
比如，互联网上的实时交互数据、传感器数据等。
2.2 多样性：大数据包含多种类型的数据，不仅仅局限于结构化数据（如关系型数据库中存储的数据），也包括半结构化数据（如XML、JSON等格式）和非结构化数据（如文字、图像、音频、视频等）。
2.3 数量巨大：大数据的数据量非常大，远远超过个人计算机和传统数据库的处理能力。
例如，全球每天的网络传输量、移动设备产生的数据量等。
2.4 价值密度较低：大数据集合中可能包含大量无意义或重复的数据，需要通过分析和挖掘才能发现其中的价值。
因此，大数据的分析和挖掘是一个比较复杂和关键的环节。
3. 大数据的应用大数据技术可以应用于各个领域，为企业和组织提供决策支持和业务创新。
以下是几个典型的应用场景：3.1 电子商务：通过对用户行为数据的分析，更好地理解用户需求，提供个性化和精准的推荐服务，提升销售额和用户满意度。
3.2 金融行业：通过对金融数据的分析，可以实现风险控制、交易监测、欺诈检测等，提高金融机构的风险管理和决策能力。
3.3 医疗健康：通过对个体健康数据和大样本数据的分析，可以提供个性化的医疗服务，助力疾病预防和治疗的精准性。
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
它不仅改变了我们的生活方式，也对企业的运营和决策产生了深远的影响。
那么，究竟什么是大数据？它又有哪些特点和应用呢？大数据，简单来说，就是指规模极其庞大的数据集合。
这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具无法有效地进行处理和分析。
它不仅仅是数量上的巨大，还包括数据的多样性、高速性和价值性。
先来说说大数据的“大”。
以往，我们可能认为几千条、几万条数据就算是比较多了，但在大数据的概念中，数据的规模常常是以 PB（拍字节）、EB（艾字节）甚至 ZB（泽字节）来计算的。
想象一下，一个PB 的数据量就相当于大约 2 亿部高清电影的大小。
如此海量的数据，如果没有先进的技术和工具，处理起来简直是天方夜谭。
除了规模大，大数据的多样性也是其重要特点之一。
数据的来源多种多样，可能来自社交媒体、传感器、电子商务网站、金融交易记录等等。
而且这些数据的类型也各不相同，有结构化的数据，比如数据库中的表格；也有非结构化的数据，像是文本、图像、音频和视频。
这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂，但同时也蕴含着更丰富的信息和价值。
高速性是大数据的另一个关键特征。
在当今的数字化世界中，数据的产生速度非常快。
例如，社交媒体上每秒都有大量的新消息发布，物联网中的传感器也在不断地实时传输数据。
对于这些高速产生的数据，如果不能及时进行处理和分析，就可能错过重要的信息和机会。
然而，大数据的真正价值不在于其规模和速度，而在于从这些海量、多样和高速的数据中挖掘出有意义的信息和知识。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务；政府可以更有效地制定政策和提供公共服务；医疗机构可以更精准地进行疾病诊断和治疗方案的制定。
以电商行业为例，通过对用户的购买历史、浏览行为、评价等大数据的分析，电商平台可以为用户提供个性化的推荐。
如果你经常购买运动装备，平台可能会给你推荐更多相关的新产品；如果你在浏览某个商品时停留时间较长但最终没有购买，平台可能会推测你对该商品有一定的兴趣但可能存在某些顾虑，然后通过推送相关的优惠信息来促使你下单。
大数据概论
智慧城市是以数字城市为基础，通过物联 网和移动互联网将虚拟的数字城市与现实城市关 联起来，将海量大数据交由云计算平台进行分析 和决策，并按照分析决策结果对各种设施进行自 动化的控制，为人类活动、经济发展、社会交往 等提供智能化服务。
大数据Big Data
数字引领科技，智慧服务民生
• 前言 • 1. 大数据的概念 • 2. 大数据的特征 • 3. 常用的大数据获取途径 • 4. 大数据再认识
3. 常用的大数据获取途径
获取大数据是非常重要的基础。就数据获取而言，大型互联网企业由于自身用户规 模庞大，可以把自身用户产生的交易、社交、搜索 等数据充分挖掘，拥有稳定安全 的数据资源。对于其他大数据公司和大数据研究机构而言，目前获取大数据的方法 有如下 4 种： 1）系统日志采集：可以使用海量数据采集工具，用于系统日志采集，如 Hadop 的 Chukwa、Cloudera 的 Flume、Facebook 的 Scribe 等。 2）互联网数据采集：通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。 3）APP 移动端数据采集 4）与数据服务机构进行合作
海量 交易数据 快速
价值
交互数 传感数
据
据
多样
（3）数据速度快（Velocity）
数据速度快是指数据产生快、数据处理快、数据变化快。 ① 数据产生快。有些数据是爆发式产生的，例如欧洲核子研究中心的大型强子 对撞机在工作状态下每秒产生 PB 级的数据；有的数据是涓涓细流式产生的，但是由 于用户众多，短时间内产生的数据量依然 非常庞大，例如 GPS 位置信息的数据。 ② 数据处理快。在数据处理速度方面，有一个著名的“1 秒定律” ，即要在秒 级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。 ③ 数据变化快。数据跟新闻一样具有时效性，很多传感器的数据产生几秒之后 就失去意义了，例如 美国国家海洋和大气管理局的超级计算机能够在日本地震后 9min 计算出海啸的可能性， 但 9min 的延迟对 于瞬间被海浪吞噬的生命来说还是太 长了。
大数据概论
大数据概论在当今时代，大数据已经成为一个不可忽视的概念，它涉及到数据的收集、存储、分析和应用等多个方面。
大数据不仅仅是数据量的简单增长，更是数据类型和处理方式的革命性变化。
本文将对大数据的基本概念、特点、应用领域以及挑战进行概述。
首先，大数据的定义是指数据量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据集合通常来源于互联网、社交媒体、移动设备、传感器网络等，它们能够被分析和处理，以揭示出有价值的信息和洞察。
大数据的特点可以概括为四个“V”：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。
体量指的是数据的规模，通常以TB或PB为单位；速度指的是数据的生成和处理速度，需要实时或近实时的处理能力；多样性指的是数据类型的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值则是指从大数据中提取出的有用信息和知识。
在应用领域方面，大数据已经被广泛应用于金融、医疗、教育、政府、零售、交通等多个行业。
例如，在金融行业，大数据可以帮助银行进行风险评估和欺诈检测；在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策；在零售行业，大数据可以用于顾客行为分析和个性化推荐。
然而，大数据也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着个人数据的大量收集，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要议题。
其次是数据质量的问题，大数据往往包含大量的噪声和不准确的信息，如何确保数据的准确性和可靠性是数据处理的关键。
再次是技术挑战，包括数据存储、处理和分析的技术难题，需要高效的算法和强大的计算能力。
总之，大数据作为一种新兴的技术趋势，正在深刻地影响着我们的生活和工作。
它为我们提供了前所未有的洞察力和决策支持，但同时也带来了一系列挑战。
未来，随着技术的进步和法规的完善，大数据将发挥更大的作用，推动社会的发展和创新。
大数据概论知识点总结
大数据概论知识点总结大数据技术与传统数据处理技术（如关系数据库、数据仓库）相比，主要有以下特点：1.数据量大：大数据的规模往往是传统数据处理能力无法处理的。
例如，互联网公司每天产生的用户行为数据就可能达到PB级别。
2.数据类型复杂：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文档、图片、音视频等）。
3.数据处理速度快：大数据处理的场景往往需要实时或近实时的处理能力，如金融交易、物联网设备数据、工业生产数据等。
4.数据价值高：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的深入分析可以发现潜在的商业机会、优化生产流程、改进服务质量等。
为了处理大数据，研究人员提出了各种大数据技术，其核心包括大数据存储、大数据计算、大数据分析和大数据挖掘。
其中，Hadoop、Spark等分布式计算框架、NoSQL、NewSQL等分布式数据库、机器学习、深度学习等都是大数据技术的代表。
大数据的应用领域包括但不限于:金融领域：大数据分析可以帮助金融机构风险管理、信用评估、交易监控等方面。
医疗健康领域：利用大数据技术可以对患者数据进行分析预测疾病、优化医疗资源配置、支持医疗决策等。
零售电商领域：大数据技术可以帮助企业了解消费者的购买习惯、推荐商品、预测销售等。
制造业：大数据可以优化生产流程、预测设备故障、节约成本等。
智慧城市：大数据技术可以帮助城市政府进行交通管理、环境监测、应急响应等。
随着大数据技术的不断发展，我们已经能够处理并分析PB级别的数据，实现实时或近实时的处理能力，开发了许多优秀的大数据应用，在互联网广告、搜索、推荐系统、精准营销、安全监控、人工智能等领域中取得了众多成果。
当然，大数据也存在一些挑战，比如数据安全、隐私保护、数据质量、技术人才短缺等问题。
此外，大数据相关法律、法规、监管标准、数据治理等方面也需要不断完善。
总而言之，大数据技术是未来技术发展的重要方向，将在政府、企业、科研等领域发挥越来越重要的作用。
大数据概论
大数据概论大数据概论1、引言1.1 背景与意义1.2 定义与特点1.3 发展历程2、大数据基础2.1 数据类型与来源2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据采集与清洗2.4 数据分析与挖掘2.5 数据可视化3、大数据应用领域3.1 金融与商业3.2 健康与医疗3.3 教育与研究3.4 交通与城市管理3.5 社交网络与媒体3.6 其他领域应用4、大数据技术4.1 数据存储技术4.1.1 关系型数据库4.1.2 非关系型数据库4.1.3 分布式文件系统4.2 数据处理技术4.2.1 批处理4.2.2 流式处理4.2.3 图计算4.3 数据挖掘与机器学习4.4 与深度学习4.5 云计算与大数据5、大数据管理与风险5.1 数据隐私与安全5.2 数据治理与合规5.3 数据伦理与道德5.4 数据风险与应对策略5.5 数据监管与法律法规6、未来展望6.1 大数据发展趋势6.2 大数据的挑战与机遇6.3 大数据对社会的影响附件：1、大数据案例研究报告2、大数据应用实践指南3、大数据分析工具手册法律名词及注释：1、数据隐私：个人或组织的个人信息在被收集、存储、处理、使用和传输过程中的保护与控制权。
2、数据治理：在整个组织范围内对数据的规范管理，包括数据的审计、存储、传输、使用等方面。
3、数据伦理：基于对数据使用的价值观和原则，对数据使用过程中合理性、公正性等方面的考量。
4、数据风险：在大数据环境下，数据的泄露、误用等被非法获取、篡改或滥用的风险。
5、数据监管：针对大数据相关业务进行监管，确保数据的合规性和安全性。
大数据概述
大数据概述大数据是指在传统数据处理应用软件难以处理的大规模数据集。
这些数据集的规模通常达到了TB或PB级别，并且数据增长速度快，类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的核心价值在于其能够揭示隐藏在海量数据中的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据的特点通常被概括为“4V”：体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度低（Veracity）。
体量大指的是数据的绝对数量；速度快指的是数据的生成和处理速度；多样性指的是数据的类型和来源；价值密度低则意味着在大量数据中，只有一小部分是有价值的。
处理大数据需要特殊的技术和工具，包括但不限于分布式存储系统、大规模并行处理框架、数据挖掘和机器学习算法。
这些技术使得从大数据中提取有用信息成为可能。
在商业领域，大数据的应用非常广泛。
企业可以利用大数据进行市场趋势分析、客户行为预测、产品推荐、风险管理等。
例如，零售商可以通过分析顾客的购买历史来预测未来的购买行为，从而优化库存管理。
在公共管理领域，大数据也被用来提高公共服务的效率和质量。
例如，政府可以通过分析交通数据来优化交通流量，减少拥堵。
然而，大数据也带来了一些挑战，如数据隐私和安全问题。
随着数据量的增加，保护个人隐私和防止数据滥用变得越来越重要。
此外，数据的准确性和完整性也是需要关注的问题，因为错误的数据可能导致错误的决策。
总之，大数据是一个复杂而多维的概念，它不仅仅是数据量的增加，更是一种新的数据处理和分析方法。
随着技术的发展，大数据将继续在各个领域发挥重要作用，同时也需要我们不断探索和解决伴随而来的挑战。
大数据技术-大数据概论简介
大数据概论简介一、大数据背景1、大数据是怎么来的◆数据量爆炸◆物联网时代无所不在的数据◆传统行业的厚积薄发◆每个人都是大数据的生产者2、大数据的挑战◆存储◆分析◆管理3、大数据应用场景◆金融◆政府◆医疗4、大数据应用案例◆阿里金融◆游戏◆智慧交通◆互联网视频◆通信5、大数据落地行业◆互联网◆政府：交通、地质、公安、智慧城市...◆通信：联通、移动、电信◆金融：部分银行和证券公司◆广电、传媒◆医疗◆建筑行业二、大数据技术必备基础知识1、大数据常用技术2、大数据处理平台3、大数据技术路线4、大数据课程体系三、Hadoop生态圈尽管Hadoop因MapReduce及其分布式文件系统(HDFS，由NDFS 改名而来)而出名，但Hadoop这个名字也用于一组相关项目的统称，这些相关项目都使用这个基础平台进行分布式计算和海量数据处理。
大多数核心项目都受Apache软件基金会支持，该基金会对开源软件项目的组织提供支持，其中包括最初的HTTP Server项目。
随着Hadoop生态圈的成长，出现了越来越多的项目，其中不乏一些非Apache主管的项目，这些项目对Hadoop是个很好的补充，或提供一些更高层的抽象。
Hadoop项目简述如下。
Common一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC和持久化数据结构）。
Avro一种支持高效、跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统。
MapReduce分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型商用机集群。
HDFS分布式文件系统，运行于大型商用机集群。
Pig一种数据流语言和运行环境，用以检索非常大的数据集。
Pig 运行在MapReduce和HDFS的集群上。
Hive一个分布式、按列存储的数据仓库。
Hive管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业）用以查询数据。
HBase一个分布式、按列存储数据库。
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8.1.1 大数据定义 巨量资料（BigData),或称大数据，指的是所涉及的资料量规模巨
大。由于数量太大，想要通过目前主流软件工具，在合理时间把这些数 据采集、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策的资讯，是无法做到 的。大数据并没有明确的界限，它的标准是可变的。
根据挖掘任务，分为分类或预测模型发现，数据总结、聚类、关联规则发现， 序列模式 发现，依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；
根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、 文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及互联网Web。
根据挖掘方法，可粗分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方 法。
8.2 大数据处理系统概述
8.2.1.大数据处理系统的功能 1、可以存储海量数据。 2、可以进行高速处理，系统满足用户对响应速度的要求。 3、可以快速开发出并行服务。提供并行服务的开发框架。 4、可以运行在廉价机器搭建的集群上。
8.2.2 大数据系统的特性 1、实用性。 2、可靠性。减少单点故障及其对整个系统的影响。 3、安全性。不允许因节点故障而造成丢失，确保数据的完整性。 4、可扩展性。系统应允许集群内的节点增加和减少。 5、完整性。指系统功能的完整性。
8.1.2 大数据结构类型 结构化数据：预定义的数据类型、格式和结构的数据。 半结构化数据：具有可识别的模式并可以解析的文本数据文件。 准结构化数据：具有不规则数据格式的文本数据，使用工具可以
使之格式化。 非结构化数据：没有固定结构的数据，通常保存为不同类型的文
件。
8.1 大数据概述
8.1.3 大数据特征 1、数据量大
数据的数量急速增长。存储的数据包括环境数据、财务数据、医疗数据、 监控数据、商务数据等。数据量从（TB)级别、（PB)级别升级到（ZB)级别。 2、类型繁多
数据更加复杂。数据来源很多，包括网页、互联网日志文件（包括点考 流量数据）、音频、视频、图片、电子邮件、文档、地理位置信息、主动和 被动的传感器数据。包含关系型数据、半结构化和非结构化的数据。 3、价值密度低
8.2 大数据处理系统概述
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。 4.速度快、时效高
速度快、时效高要求处理数据的效率应大幅提升。
8.1 大数据概述
8.1.4大数据处理技术：分为实时大数据处理和离线数据大数据处理
过程为：数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘、展现和应 用。关键技术就是在处理大数据的各个阶段使用到的相关技术。
帮助把这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构和类型。 清洗：对数据通过过滤，“去噪”提取出有效数据。
3、大数据存储及管理技术：存储、表示、处理、可靠性及有效传输等 关键问题的技术
（1）新型数据库技术。非关系型数据库NoSQL数据库，分为键 值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数 据库包含了传统关系数据库系统和 NewSQL数据库。
（2）大数据安全技术。数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、 数据审计、隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整 性验证等技术。
8.1.4大数据处理技术
4、大数据分析及挖掘技术： 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐 含
在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
基础支撑层：虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的 数据库，物联网络资源等。分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、 组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技 术，大数据隐私保护技术等。
8.1.4大数据处理技术
2、大数据预处理技术：已接收数据的辨析、抽取、清洗等。 抽取：获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以
将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为社会经济活动提 供依据，提高各个领域的运行效率，提高整个社会经济的集约化程度。
应用于商业智能、政府决策、公共服务三大领域。例如，商业智 能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息 处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统 (道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度 等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技 术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的 云计算和海量数据处理应用技术等。
第八章 大数据概论
内容
8.1 大数据概述： 定义、数据结构类型、大数据特征、大数据处理技术
8.2 大数据处理系统概述： 功能、特性、云计算与大数据处理系统
8.3 大数据处理系统实例： Google大数据处理系统、 Hadoop
8.4 大数据应用： 原理、 精准广告投放、 精密医疗卫生体系、实现个性化教育 、
8.1.4大数据处理技术
根据数据挖掘目的分为： 可视化分析，让用户直观地感受到结果。 数据挖掘算法。 通过分割、集群、孤立点分析及其他各种算法让
人们精炼数据，挖掘价值。 预测性分析。根据图像化分析和数据挖掘的结果做出前瞻性判断。 语义引擎。从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、情感分析、
舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可
以确保获得一个预设质量的分析结果。 还包括改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、
特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、 相似性连接等大数据融合技术；用户兴趣分析、网络行为分析、情感语 义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
8.1.4大数据处理技术
5、大数据展现与应用技术
8.1.4大数据处理技术
1、大数据采集技术 大数据智能感知层：海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、
传输、信号转换、监控、初步处理和管理的技术。RFID射频数据采集 体系、社交网络交互数据采集体系、移动互联网数据采集体系，数据传 感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系和这些体系的软 硬件资源接入系统。