大数据视频全集下载
大数据查询免费版
大数据查询免费版简介大数据查询免费版是一款基于大数据技术的查询工具，它能够帮助用户快速且准确地从海量数据中检索所需信息。
作为一款免费版工具，它提供了一些基本的查询功能，方便用户查询数据，并提供相应的结果和分析。
功能特点1.快速查询：大数据查询免费版能够快速地从庞大的数据集中检索所需的信息。
它利用高效的算法和并行计算技术，在大数据环境下实现了快速响应和查询耗时较短的特点。
2.准确性高：大数据查询免费版借助大数据处理平台的强大能力，能够对海量数据进行高效的处理和分析。
它提供了精确的查询结果，避免了传统的查询方式中可能出现的误差和偏差。
3.简单易用：用户可以通过简单的界面操作进行查询，无需专业的技术背景。
大数据查询免费版提供了友好的用户界面和直观的操作流程，使得用户能够快速上手并进行数据查询。
4.灵活的查询方式：大数据查询免费版支持多种查询方式，包括关键词搜索、条件查询、范围查询和聚合查询等。
用户可以根据自己的需求选择不同的查询方式，以便更好地获取所需的数据。
5.结果统计与分析：大数据查询免费版不仅提供了查询结果，还支持对结果进行统计和分析。
用户可以根据查询结果进行数据的汇总、分类和统计，以便更好地理解和利用查询的数据。
使用指南1. 注册登录在使用大数据查询免费版之前，用户需要进行注册和登录。
用户可以使用邮箱或手机号码进行注册，并设置登录密码。
注册成功后，用户可以使用注册的账号登录系统。
2. 数据上传在进行查询之前，用户需要将需要查询的数据上传至大数据查询免费版系统中。
用户可以选择将本地数据文件上传至系统，也可以通过API将数据直接提交至系统中。
3. 创建查询任务用户可以通过简单的界面操作创建查询任务。
用户需要指定查询的数据源、查询方式、查询条件和查询结果的字段等信息。
在创建查询任务时，用户可以设置查询任务的名称，以便于后续的查询管理和查找。
4. 执行查询创建查询任务后，用户可以执行查询任务。
大数据查询免费版会在后台自动进行数据的处理和分析，用户只需等待查询结果的返回即可。
视频大数据分析
视频大数据分析视频大数据分析是指利用先进的数据处理技术，对海量视频数据进行采集、存储、分析和挖掘，以提取有价值的信息和知识。
随着互联网和移动设备的普及，视频数据量呈爆炸式增长，这为视频大数据分析提供了广阔的应用前景。
本文将从视频数据的采集、存储、分析和应用四个方面进行详细阐述。
首先，视频数据的采集是大数据分析的第一步。
视频数据的来源非常广泛，包括监控摄像头、社交媒体、在线视频平台等。
为了有效地采集这些数据，需要采用高效的数据采集工具和方法。
例如，可以通过网络爬虫技术自动抓取社交媒体上的视频内容，或者利用API接口直接从在线视频平台获取数据。
此外，为了确保数据的质量和完整性，还需要对采集到的视频数据进行预处理，如去噪、格式转换等。
其次，视频数据的存储是大数据分析的基础。
由于视频数据的体积通常较大，传统的存储系统往往难以满足需求。
因此，需要采用分布式存储系统来解决这一问题。
分布式存储系统可以将数据分散存储在多个节点上，从而提高存储容量和访问速度。
同时，为了便于后续的数据分析，还需要对存储的视频数据进行有效的组织和管理，如建立索引、分类标签等。
接下来，视频数据分析是大数据分析的核心。
视频数据分析包括视频内容分析和视频用户行为分析两个方面。
视频内容分析主要通过计算机视觉技术对视频画面进行识别和理解，如目标检测、场景识别、动作识别等。
视频用户行为分析则通过分析用户的观看行为，如观看时长、观看频率、互动行为等，来了解用户的兴趣和偏好。
为了提高分析的准确性和效率，可以采用机器学习和深度学习等先进的数据分析技术。
最后，视频大数据分析的应用非常广泛。
在安防领域，可以通过视频数据分析实现智能监控，如异常行为检测、人流统计等。
在娱乐领域，可以通过分析用户观看行为，为用户推荐个性化的视频内容。
在广告领域，可以通过分析视频内容和用户行为，实现精准的广告投放。
此外，视频大数据分析还可以应用于交通管理、零售分析、教育等多个领域。
2015 0511 Big data 大数据-图像视频 - 多媒体 -simp
2012年：
2015年：
人们在网上搜索相关 病症，发烧头痛，药 品，治疗。查询的人 群所在地区…
[1]美国人口调查局的数据显示全球人口在2012年3月12日突破70亿；[2]而联合国人口基
金会则显示全球人口在2011年10月31日达到70亿。预计2040年前，世界人口将达到80 亿
大数据的4V特性
数量Volume
分布式文件系统（例1）
Google文件系统（Google File System，GFS）是一个 可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大 量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，将 服务器故障视为正常现象，通过软件的方式自动容错，在 保证系统可靠性和可用性的同时，大大减少了系统的成本。 GFS使用廉价的商用机器构建分布式文件系统，将容错的任务交由文件 系统来完成，利用软件的方法解决系统可靠性问题，这样可以使得存储 的成本成倍下降。由于GFS中服务器数目众多，在GFS中服务器死机是 经常发生的事情，甚至都不应当将其视为异常现象，那么如何在频繁的 故障中确保数据存储的安全、保证提供不间断的数据存储服务是GFS最 核心的问题。GFS的精彩在于它采用了多种方法，从多个角度，使用不 同的容错措施来确保整个系统的可靠性。
大数据带来的思 维方式的变化
•
处理的对象往往是全部数据，而不是部分数据 的采样 – 采样的不合理会导致预测结果的偏差，在 大数据时代，依靠强大的数据处理、规范化的、可以被传统数据库处 理的数据只占全部数据的5%，必须接受不 精确性才能处理另外95%的数据； – 错误的数据是客观存在的，竭力避免它就 失去了应有的客观性和公平性； – 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更 有效。
4
2015/5/11
(2024年)大数据介绍PPT课件
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
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未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器 数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等 。
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06 大数据挑战与未 来趋势
2024/3/26
36
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
2024/3/26
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
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数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
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数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
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分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
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03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
王家林大数据Spark超经典视频链接全集[转]
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Spark视频王家林第22课：RDD的依赖关系彻底解密23 Spark视频王家林第23课：从物理执⾏的⾓度透视Spark Job24 Spark视频王家林第24课：Spark Hash Shuffle内幕彻底解密25 Spark视频王家林第25课：世界第⼀的Spark Sort-Based Shuffle内幕⼯作机制、案例实战、源码剖析、优缺点及改进⽅式等彻底解密26 Spark视频王家林第26课：Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密27 Spark视频王家林第27课：Spark on Yarn彻底解密28 Spark视频王家林第28课：Spark天堂之门解密29 Spark视频王家林第29课：Master HA彻底解密30 Spark视频王家林第30课：Master的注册机制和状态管理解密31 Spark视频王家林第31课：Spark资源调度分配内幕天机彻底解密：Driver在Cluster模式下的启动、两种不同的资源调度⽅式源码彻底解析、资源调度内幕总结32 Spark视频王家林第32课：Spark Worker原理和源码剖析解密：Worker⼯作流程图、Worker启动Driver源码解密、Worker启动Executor源码解密等.av33 Spark视频王家林第33课：Spark Executor内幕彻底解密：Executor⼯作原理图、ExecutorBackend注册源码解密、Executor实例化内幕、Executor具体⼯作内幕34 Spark视频王家林第34课：Stage划分和Task最佳位置算法源码彻底解密35 Spark视频王家林第35课：打通Spark系统运⾏内幕机制循环流程36 Spark视频王家林第36课：TaskScheduler内幕天机解密：Spark shell案例运⾏⽇志详解、TaskScheduler和SchedulerBackend、FIFO与FAIR、Task运⾏时本地性算法详解等37 Spark视频王家林第37课：Task执⾏内幕与结果处理解密38 Spark视频王家林第38课：BlockManager架构原理、运⾏流程图和源码解密39 Spark视频王家林第39课：BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManagerMaster⼯作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数40 Spark视频王家林第40课：CacheManager彻底解密：CacheManager运⾏原理流程图和源码详解41 Spark视频王家林第41课：Checkpoint彻底解密：Checkpoint的运⾏原理和源码实现彻底详解42 Spark视频王家林第42课：Spark Broadcast内幕解密：Broadcast运⾏机制彻底解密、Broadcast源码解析、Broadcast最佳实践43 Spark视频王家林第43课：Spark 1.6 RPC内幕解密：运⾏机制、源码详解、Netty与Akka等《⼤数据spark性能优化》/plcover/c74-UW2DP7o/44 Spark视频王家林第44课：真正的Spark⾼⼿是如何炼成的？！45 Spark视频王家林第45课：王家林谈Spark性能优化第⼀季！46 Spark视频王家林第46课：王家林谈Spark性能优化第⼆季！47 Spark视频王家林第47课：王家林谈Spark性能优化第三季！48 Spark视频王家林第48课：王家林谈Spark性能优化第四季！49 Spark视频王家林第49课：王家林谈Spark性能优化第五季！50 Spark视频王家林第50课：王家林谈Spark性能优化第六季！51 Spark视频王家林第51课：王家林谈Spark性能优化第七季之Spark 钨丝计划解密!52 Spark视频王家林第52课：王家林谈Spark性能优化第⼋季之Spark Tungsten-sort Based Shuffle 内幕解密53 Spark视频王家林第53课：王家林谈Spark性能优化第九季之Spark Tungsten内存使⽤彻底解密54 Spark视频王家林第54课：王家林谈Spark性能优化第⼗季之全球独家揭秘Spark统⼀内存管理！《王家林⼤数据Spark SQL从零起步彻底精通彻底实战》全集/plcover/nhBqWLH2Asc/55 Spark视频王家林第55课：60分钟内从零起步驾驭Hive实战56 Spark视频王家林第56课：揭秘Spark SQL和DataFrame的本质57 Spark视频王家林第57课：Spark SQL on Hive配置及实战58 Spark视频王家林第58课：使⽤Java和Scala在IDE中开发DataFrame实战59 Spark视频王家林第59课：使⽤Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame转换操作60 Spark视频王家林第60课：使⽤Java和Scala在IDE中实战RDD和DataFrame动态转换操作61 Spark视频王家林第61课：Spark SQL数据加载和保存内幕深度解密实战62 Spark视频王家林第62课：Spark SQL下的Parquet使⽤最佳实践和代码实战63 Spark视频王家林第63课：Spark SQL下Parquet内幕深度解密64 Spark视频王家林第64课：Spark SQL下Parquet的数据切分和压缩内幕详解65 Spark视频王家林第65课：Spark SQL下Parquet深⼊进阶66 Spark视频王家林第66课：Spark SQL下Parquet中PushDown的实现67 Spark视频王家林第67课：Spark SQL下采⽤Java和Scala实现Join的案例综合实战（巩固前⾯学习的Spark SQL知识）68 Spark视频王家林第68课：Spark SQL通过JDBC操作Mysql69 Spark视频王家林第69课：Spark SQL通过Hive数据源实战70 Spark视频王家林第70课：Spark SQL内置函数解密与实战71 Spark视频王家林第71课：Spark SQL窗⼝函数解密与实战72 Spark视频王家林第72课：Spark SQL UDF和UDAF解密与实战73 Spark视频王家林第73课：Spark SQL Thrift Server实战74 Spark视频王家林第74课：Hive on Spark⼤揭秘完整版75 Spark视频王家林第75课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例实战76 Spark视频王家林第76课：Spark SQL实战⽤户⽇志的输⼊导⼊Hive及SQL计算PV实战77 Spark视频王家林第77课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例实战之Hive更⼤规模数据导⼊、Spark SQL对数据UV操作实战78 Spark视频王家林第78课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例⽤户⽤户跳出率和新⽤户注册⽐例79 Spark视频王家林第79课：Spark SQL基于⽹站Log的综合案例综合代码和实际运⾏测试80 Spark视频王家林第80课：Spark SQL⽹站搜索综合案例实战81 Spark视频王家林第81课：⼀节课贯通Spark SQL⼯作源码流程王家林⼤数据Spark Streaming从零起步（21集）/plcover/nRM-f151vp0/82 Spark视频王家林第82课：Spark Streaming第⼀课：案例动⼿实战并在电光⽯⽕间理解其⼯作原理83 Spark视频王家林第83课：透彻讲解使⽤Scala和Java两种⽅式实战Spark Streaming开发84 Spark视频王家林第84课：图解StreamingContext、DStream、Receiver并结合源码分析85 Spark视频王家林第85课：基于HDFS的SparkStreaming案例实战和内幕源码解密86 Spark视频王家林第86课：SparkStreaming数据源Flume实际案例分享87 Spark视频王家林第87课：Flume推送数据到SparkStreaming案例实战和内幕源码解密88 Spark视频王家林第88课：SparkStreaming 从Flume Poll数据案例实战和内幕源码解密89 Spark视频王家林第89课：SparkStreaming on Kafka之Kafka解析和安装实战90 Spark视频王家林第90课：SparkStreaming基于Kafka Receiver案例实战和内幕源码解密91 Spark视频王家林第91课：SparkStreaming基于Kafka Direct案例实战和内幕源码解密92 Spark视频王家林第92课：SparkStreaming中Tanformations和状态管理解密93 Spark视频王家林第93课：SparkStreaming updateStateByKey 基本操作综合案例实战和内幕源码解密94 Spark视频王家林第94课：SparkStreaming 实现⼴告计费系统中在线⿊名单过滤实战95 Spark视频王家林第95课：通过Spark Streaming的window操作实战模拟新浪微博、百度、京东等热点搜索词案例实战96 Spark视频王家林第96课：通过Spark Streaming的foreachRDD把处理后的数据写⼊外部存储系统中97 Spark视频王家林第97课：使⽤Spark Streaming+Spark SQL实现在线动态计算出特定时间窗⼝下的不同种类商品中的热门商品排名98 Spark视频王家林第98课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（上）99 Spark视频王家林第99课：使⽤Spark Streaming实战对论坛⽹站动态⾏为的多维度分析（下）：完整案例实现、测试、Debug等100 Spark视频王家林第100课：使⽤Spark Streaming+ Spark SQL + Kafka+FileSystem综合案例101 Spark视频王家林第101课：使⽤Spark Streaming企业实际数据处理流⽔线完整声明周期102 Spark视频王家林第102课：动⼿实战Spark Streaming⾃定义Receiver并进⾏调试和测试103 Spark视频王家林第103课：动⼿实战联合使⽤Spark Streaming、Broadcast、Accumulator实现在线⿊名单过滤和计数06. ⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例⼤数据Spark电商⼴告点击综合案例/playlist_show/id_27881496.html104 Spark视频王家林第104课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例需求分析和技术架构105 Spark视频王家林第105课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线点击统计实战106 Spark视频王家林第106课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例⿊名单过滤实现107 Spark视频王家林第107课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现（基于MySQL）108 Spark视频王家林第108课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单过滤真正的实现代码109 Spark视频王家林第109课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例动态⿊名单基于数据库MySQL的真正操作代码实战110 Spark视频王家林第110课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例通过updateStateByKey等实现⼴告点击流量的在线更新统计111 Spark视频王家林第111课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例在线实现每个Province点击排名Top5⼴告112 Spark视频王家林第112课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战实现⼴告点击Trend趋势计算实战113 Spark视频王家林第113课： Spark Streaming电商⼴告点击综合案例实战模拟点击数据的⽣成和数据表SQL建⽴114 Spark视频王家林第114课：SparkStreaming+Kafka+Spark SQL+TopN+Mysql电商⼴告点击综合案例实战视频07.⼤数据Spark Streaming⼤型Spark项⽬性能优化⼤型Spark项⽬性能优化系列(115-124)/plcover/nMCMdKHtj4I/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29115 Spark视频王家林第115课：超⼤规模Spark性能优化本质思考116 Spark视频王家林第116课： Spark Streaming性能优化：如何在毫秒内处理处理⼤吞吐量的和数据波动⽐较⼤的程序117 Spark视频王家林第117课： Spark Streaming性能优化：如何最⼤程度的确保Spark Cluster和Kafka链接的稳定性118 Spark视频王家林第118课： Spark Streaming性能优化：如何获得和持续使⽤⾜够的集群计算资源？119 Spark视频王家林第119课： Spark Streaming性能优化：如何在⽣产环境下应对流数据峰值巨变？120 Spark视频王家林第120课： Spark Streaming性能优化：如何在End-to-End⽣产环境下安全⾼效的把结果数据存⼊HBase中？121 Spark视频王家林第121课： Spark Streaming性能优化：通过摄像头图像处理案例来说明Spark流处理性能评估新⽅法及性能调优参数测试122 Spark视频王家林第122课： Spark Streaming性能优化：Spark Streaming处理分布式拒绝服务案例及性能优化123 Spark视频王家林第123课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming发现Botnet及性能优化124 Spark视频王家林第124课： Spark Streaming性能优化：通过Spark Streaming进⾏设备⽇志监控报警及性能优化思考08.⼤数据Spark Streaming源码疯狂解密系列Spark Streaming源码疯狂解密系列(125-134)/plcover/f0AK_UVxwoQ/?bid=03&pid=29&resourceId=341542230_03_0_29125 Spark视频王家林第125课： Spark Streaming反思和启⽰：⼀切皆是流式处理及Spark Streaming 架构和运⾏机制126 Spark视频王家林第126课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼀：基于DStream的DStreamGraph源码内幕127 Spark视频王家林第127课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼆：Spark Streaming⽣成RDD并执⾏Spark Job源码内幕解密128 Spark视频王家林第128课： Spark Streaming源码经典解读系列之三：JobScheduler⼯作内幕源码解密129 Spark视频王家林第129课： Spark Streaming源码经典解读系列之四：JobGenerator⼯作内幕源码解密130 Spark视频王家林第130课： Spark Streaming源码经典解读系列之五：Receiver⼯作内幕源码解密131 Spark视频王家林第131课： Spark Streaming源码经典解读系列之六：ReceiverTracker⼯作内幕源码解密132 Spark视频王家林第132课： Spark Streaming源码经典解读系列之七：Executor容错⼯作内幕源码解密133 Spark视频王家林第133课： Spark Streaming源码经典解读系列之⼋：Driver容错⼯作内幕源码解密134 Spark视频王家林第134课： Spark Streaming“魔镜秘境”总结09 Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）Spark⾯试宝典（数据倾斜、性能调优等）/plcover/yBrSt2Vz8G8/135 Spark视频王家林第135课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜：数据倾斜之痛136 Spark视频王家林第136课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决原理和⽅法总论137 Spark视频王家林第137课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之Map 端Reduce及问题思考138 Spark视频王家林第138课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之采样分⽽治之解决⽅案139 Spark视频王家林第139课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之对于两个RDD数据量都很⼤且倾斜的Key特别多如何解决？140 Spark视频王家林第140课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决之并⾏度的深度使⽤141 Spark视频王家林第141课： Spark⾯试经典系列之数据倾斜解决⽅案的“银弹”是什么？142 Spark视频王家林第142课： Spark⾯试经典系列之Cache和Checkpoint143 Spark视频王家林第143课： Spark⾯试经典系列之Reduce端OOM和shuffle file not found如何解决144 Spark视频王家林第144课： Spark⾯试经典系列之NULL值问题及序列化错误145 Spark视频王家林第145课： Spark⾯试经典系列之Yarn⽣产环境下资源不⾜问题和⽹络的经典问题详解146 Spark视频王家林第146课： Spark⾯试经典系列之Yarn Cluster⽣产环境下JVM的OOM和Stack Overflow问题及解决⽅案147 Spark视频王家林第147课： Spark⾯试经典系列之Shuffle的性能调优问题DT⼤数据梦⼯⼚王家林Spark源码⼤师之路之源码解析与阅读全集/plcover/hlFqt6k1xUc/1 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0001讲：Spark源码阅读环境及Spark-shell解密2 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0002讲：Spark-shell内幕解密3 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0003讲：Spark-shell REPL内幕解密4 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0004讲：史上最细致Spark集群启动脚本源码彻底解密5 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0005讲：Spark集群Master启动源码彻底解密6 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0006讲：Spark集群启动Worker源码彻底解密7 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0007讲：Spark集群HA分析和源码解析8 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0008讲：Spark下ZooKeeper内幕9 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0009讲：Spark下的ZooKeeper源码内幕 Final10 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0010讲：SparkContext介绍及SparkEnv源码解析11 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0011讲：SparkEnv源码解析12 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0012讲：SparkUI与ListenerBus13 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0013讲：ListenerBus源码实现内幕详解14 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0014讲：SparkUI源码实现内幕详解15 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0015讲：Spark下的Hadoop源码彻底解密16 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0016讲：MetricsSystem与ExecutorSource解密17 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0017讲：Spark UI的扩展定制18 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0018讲：TaskScheduler内幕彻底解密19 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0019讲：SchedulerBackend内幕彻底解密：启动的前世今⽣、初始化的过程、内部的AppClient、DriverEndpoint、ClientEndpoint等20 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0020讲：Spark ClientEndpoint内幕源码详解：创建过程、⽣命周期、⼯作机制、注册Application到集群全过程等21 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0021讲：Spark DriverEndpoint内幕源码详解22 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0022讲：Executor启动注册全流程彻底剖析：源码逐⾏解析CoarseGrainExecutorBackend在启动的时候会向driverUrl所代表的Endpoint进⾏23 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0023讲：Spark中的Pool彻底解析：FIFO与Fair彻底解密 OK24 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0024讲：：Spark 1.6.1中RPC通信源码分析25 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0025讲：：Spark 1.6.1中延迟调度26 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0026讲：：Spark Job调度中的引擎机制和消息循环源码解析27 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0027讲：源码解密Spark中的算⼦Pipeline的合并和展开28 Spark视频王家林Spark源码⼤师之路0028讲：实战Eclipse调试Spark程序11 ⼤数据JVM性能优化《DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据JVM优化系列》/plcover/hzJp87qXtBA/1 第1课：实战演⽰jvm内存四⼤类型问题：heap、stack、contant、directmemory等2 第2课：全球详细图解jvm内存三⼤核⼼区域及其jvm内存案例实战剖析3 第3课：图解jvm线程引擎和内存共享区的交互及此背景下的程序计数器内幕解密4 第4课：10分钟内图解掌握全世界最易懂的jvm内存模型内幕5 第5课：实战演⽰jvm三⼤性能调优参数：-xms -xmx -xss6 第6课：实战演⽰从oom推导出jvm Gc时候基于的内存结构：young Generation（eden、from、to）、old Generation、permanent Generation7 第7课：瞬间理解jvm Gc时的内存管理⼯作流程和频繁gc的原因8 第8课：jvm的young Generation⼤⼩对gc性能的致命影响⼒内幕解密9 第9课：jvm的gc时候核⼼参数详解：-xx：newratio、-xx：survivorratio、-xx：newsize、-xx：maxnewsize10 第10课：jvm的gc中关于对象的age问题以及jvm的内存分配策略彻底详解11 第11课：jvm的gc⽇志young Generation下minor Gc每个字段彻底详解12 第12课：jvm的gc⽇志full Gc每个字段彻底详解13 第13课：java 8中的jvm的metaspace解密14 第14课：java对象内存逃逸技术15 第15课：GC时候的引⽤计数算法和根搜索算法16 第16课：瞬间理解三种基本的GC算法基⽯17 第17课：JVM垃圾回收分代收集算法18 第18课：JVM垃圾回收器串⾏、并⾏、并发垃圾回收器概述19 第19课：JVM中Serial收集器、ParNew收集器、Parallel收集器解析20 第20课：JVM中CMS收集器解密21 第21课：JVM中G1收集器解密22 第22课：通过案例瞬间理解JVM中PSYoungGen、ParOldGen、MetaSpace23 第23课：使⽤MAT对Dump⽂件进⾏分析实战24 第24课：使⽤MAT动态分析Spark应⽤程序初体验25 第25课：基于MAT分析Shallow Heap和Retained Heap26 第26课：MAT中的Dominator Tree与Retained Set详解27 第27课：MAT中的GC Root解析和具体类别分析28 第28课：MAT中的内存泄露检测介绍12. ⼤数据Spark 机器学习系列DT⼤数据梦⼯⼚王家林⼤数据Spark机器学习/plcover/zNefiPmqLW8/1 30分钟彻底理解Spark核⼼API发展史：RDD、DataFrame、DataSet2 20分钟内解密spark第⼆代tungsten引擎测试数据和引擎实现内幕-23 structured Streaming In Spark-34 深度解析structured Streaming-45 深⼊理解rdd、dataframe、dataset、structured Streaming-56 Spark机器学习算法介绍-67 Spark机器学习内幕剖析-78 王家林带您1分钟内彻底理解⼤数据机器学习-813. DT⼤数据梦⼯⼚周末班补充视频-ScalaDT⼤数据梦⼯⼚⼤数据Spark周末/plcover/hI7hcy9GzSA/1 ⽤实例说明函数式编程到底是什么2 动⼿编写和运⾏⾃⼰的第⼀个scala函数式编程的实例3 scala函数式编程中的泛型和匿名函数以及函数本质的思考4 scala函数的惊⼈的内幕价值：天然的可序列化解密与实战原⽂链接：/download/qq_25027489/9608435。
千锋大数据视频课程_大数据程序员学习教程
千锋大数据视频课程_大数据程序员学习教程大数据视频教程教程，可以免费下载了！有想要学习大数据的伙伴们可以自行下载了！在这里先说明一下，很多想要自学成才的小伙伴，都想要通过看书来将大数据技术知识学会。
其实不然，书籍固然是经典，但时代的迅速发展已经不容许落后一点点，经典的书籍广为流传，但不足以成为自己成为当代大数据工程师的必备技能。
书籍只是备用，实时更新的视频才是必备！学习大数据为什么要选择视频教程，而不是书籍？目前多数大数据书籍的常见问题：1、一类是：目录详细、条理清晰，但是内容蜻蜓点水。
2、一类是：目录随性，内容是笔记和随笔。
不利于学员循序渐进学习。
3、一类是：目录合理，内容也充实。
但是各章节间案例跳跃性大，前部分章节中会用到后续章节中的知识点。
容易让学员在入门时不知所措，产生畏惧心情，感觉大数据案例生涩难懂。
大数据视频教程如何选择才能轻松入门？学习就像我们小时候开始认识某一些事物，一本充满文字的书籍和一本充满图片的书籍，你会选择哪个？相信很多人都会选择后者？为什么呢？因为图片通俗易懂，而文字，在我们眼里就是一堆看不懂的字符，无法在我们大脑里成像！所以学习大数据就跟我们小时候学习一样，越通俗易懂的视频，我们入门就越轻松！而千锋的大数据视频正是抓住了很多学生的学习心理，在大数据视频中有一大的特点：接地气，容易轻松进阶。
1、知识点顺序经过反复推敲，结合多年教学经验，按照初学者好理解、容易接受的角度去讲解理论；2、抛弃晦涩难懂的书面描述，语言清晰简洁，浅显易懂的阐述更利于学员理解；3、理论结合案例，案例经过雕琢，剔除了花哨的语法技巧，通俗易懂；4、知识点衔接合理，循序渐进。
大数据——起初的庞然大物，在一段一段清晰的讲解中逐渐瓦解，成为我们可以轻松战胜的力量，这就是千锋大数据视频教程的魅力所在！也是每一个想要轻松入门大数据领域的小伙伴的必备武器！下载地址：/s/1i4RuDNZ！（实时更新，如果错过这版，请自行联系我）。
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述大数据定义与特点定义大数据是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。
特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
数据管理与大数据课件(16PPT)高中信息技术浙教版(2019)必修1
1.5 数据与大数据：思维导图
1.4 数据管理与安全：思维导图
数据与大数据
互联网、移动网络、物联网等每天都产生着大量数据，这些数据规模巨 大、格式多样，已经很难用传统的方式进行处理。于是，大数据技术应运而 生，通过分析、挖掘这些数据，发现其中蕴藏的价值。那么，什么是大数据？
大数据之“大”，不仅指规模、速度和种类的特征，还意味着它超出以 往常用的数据采集、组织、管理和加工等软件的处理能力，要求新型集成技 术从多元、复杂和巨量规模的数据集里洞察规律。
数据管理与大数据
情境导入
脑动一下，在搜索软件中，我们是什么样子的？
极有可能，我们就是一串带着各种 属性标识的长长的数字。这串数字描述了 我们的每一次浏览、每一次关注、每一次 点击、每一次选择、每一次购买和每一次 收藏。我们每次登录搜索软件，在搜索软 件上进行操作，我们的数字就会跟着变化， 反过来又会影响我们在搜索软件上看到什 么，以及我们会收到什么信息。
大数据对社会的影响(P28)
1.大数据让生活更便利（如：城市热力图） 2.大数据让决策更精准（如：利用共享单车产生的大数据，精确地 制定更为利民的交通路线图） 3.大数据带来新的就业需求（如：系统研发工程师） 4.大数据带来新的社会问题（如：个人信息泄露） “我们相信技术可以成为推动生活改变的最大力量，技术本身没有 好与坏，他们什么都不想要，一切由我们人来决定，由我们每个人 来决定。”
问题2：数据管理的历程
随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库 系统三个发展阶段。
问题3：如何有效管理数据？
文件格式（或文件类型）是指电脑为了存储信息而使用的对信息的特殊 编码方式，是用于识别内部储存的资料。比如有的储存图片，有的储存程序， 有的储存文字信息。每一类信息，都可以一种或多种文件格式保存在电脑存 储中。每一种文件格式通常会有一种或多种扩展名可以用来识别，但也可能 没有扩展名。扩展名可以帮助应用程序识别的文件格式。对于硬盘机或任何 电脑存储来说，有效的信息只有0和1两种。所以电脑必须设计有相应的方式 进行信息-位元的转换。对于不同的信息有不同的存储格式。
视频大数据解决方案
视频大数据解决方案简介随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，大量的视频数据被不断产生和存储。
这些视频数据包含着丰富的信息，可以应用于多个领域，如智能城市管理、安防监控、广告推荐等。
然而，由于视频数据的大规模和高维度，传统的数据处理方法无法满足对视频大数据的需求。
因此，视频大数据解决方案应运而生，以帮助用户有效地管理和分析视频数据。
解决方案数据采集视频大数据解决方案的第一步是采集视频数据。
根据具体应用场景的不同，可以从多个渠道获取视频数据。
常见的数据采集方法包括：1.视频监控设备：安装在公共场所或企业内部的监控摄像头可以实时捕捉视频数据，并通过网络传输到数据中心进行处理和存储。
2.移动设备：智能手机和其他移动设备的摄像头可以用于录制和上传用户生成的视频数据。
3.网络视频平台：从视频分享平台如YouTube、TikTok等获取公开的视频数据。
4.视频采集工具：专门设计的硬件或软件工具，可以从电视、电影等媒体源中提取视频数据。
数据存储视频大数据解决方案需要一个强大的存储系统来承载海量的视频数据。
存储系统应具备高可靠性、高性能和可扩展性。
常用的存储技术包括：1.分布式文件系统：通过将数据划分为块并存储在多个节点上，分布式文件系统可以提供高可靠性和可扩展性。
2.对象存储：将视频数据以对象形式存储，结合元数据信息可以实现高效的数据管理和检索。
3.云存储：将视频数据存储在云平台上，可以实现数据的备份、共享和跨地域访问。
数据处理与分析一旦视频数据存储到解决方案中，就可以进行数据的处理和分析。
视频大数据解决方案通常包含以下几个核心模块：1.视频解析：对视频进行解析，提取关键信息，如视频帧率、分辨率、编码格式等。
2.视频处理：对视频进行基本的处理操作，如视频剪辑、合并、压缩等。
3.视频识别：利用图像处理和机器学习技术，对视频中的目标进行识别和分类。
常见的视频识别任务包括人脸识别、目标跟踪、行为分析等。
4.数据挖掘：通过分析视频数据，挖掘出其中的关联性和模式，从而为用户提供有价值的洞察和决策支持。
大数据介绍ppt
大数据介绍ppt大数据介绍 PPT在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
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。
接下来，让我们通过这个 PPT 来深入了解一下大数据。
一、什么是大数据大数据，顾名思义，就是规模非常大的数据集合。
但仅仅是数据量大还不足以完全定义大数据。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量巨大（Volume）：这是大数据最直观的特点。
数据的规模可以达到 PB 级甚至 EB 级。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析。
4、数据价值密度低（Value）：海量的数据中，有价值的信息可能只是一小部分，需要通过有效的方法进行挖掘和提取。
二、大数据的来源大数据的来源非常广泛，以下是一些常见的来源：1、互联网：包括搜索引擎、社交媒体、电子商务平台等产生的大量用户行为数据。
2、物联网：各种智能设备和传感器收集的环境、设备状态等数据。
3、企业内部系统：如 ERP、CRM 等系统中的业务数据。
4、科研领域：实验、观测等活动产生的数据。
三、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个步骤：1、数据采集：通过各种手段收集数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：选择合适的存储方式，如分布式文件系统、NoSQL数据库等，以应对海量数据的存储需求。
3、数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除噪声、重复和错误的数据。
4、数据分析：运用各种分析方法和工具，挖掘数据中的潜在价值。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，便于理解和决策。
四、大数据的应用领域大数据在众多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的例子：1、商业营销：通过分析消费者的行为和偏好，实现精准营销，提高销售效率和客户满意度。
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
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免费java视频教程的下载地址想学习Java？想在线上学习Java？想找Java免费的视频教程？来啊，快活啊，反正有大把时光；来啊，视频啊，反正有大把教程；来啊，学习啊，反正有大把职位。
Java视频教程免费下载地址：看视频之前，小编给大家再普及一下关于Java的现状，当今时代，Java最大的优势在于其庞大而完善的生态系统。
一门编程语言是否能流行，主要是由其生态系统决定的。
Java生态系统的完善性主要体现在以下几个方面：Java拥有世界上数量最多的程序员。
你说他们是农民也好，但数量放在那里，最明显的效果就是公司招人的时候会比较容易地招到Java程序员。
试想如果你想要做一套软件，你有一个很棒的技术方案需要用C++，Scala或Ruby等语言实现，但招不到足够的人手，那么计划多半泡汤。
这时候你的应用Java也能做到，并且很轻松就能招到足够的人，那么你选择Java的可能性就要大一些。
Java拥有大量的第三方类库。
假如你想解析HTML，用C/C++这类语言恐怕多半只能自己编写解析算法库了，而如果是Java，你可以非常轻松地在Github 上找到JSoup，使用Maven导入依赖后分分钟就搞定HTML。
为此还有一句讽刺Java的话是：“我们不生产代码，我们只是Github的搬运工。
”这句话从字面上看是很有道理的，但却忽略了对软件生产效率的提升所带来的巨大价值。
对于软件的开发，公司的唯一成本其实就是“人头费”，每减少一个月开发时间，就能帮助公司节省几十万几千万的研发成本。
Java拥有功能强大的IDE。
Eclipse，通过插件几乎可以满足你开发的任何需求。
它虽然有些慢，但你可以通过JVM调优来提高程序的流畅度，千万不要使用默认的JVM参数。
不过，IntelliJ Idea已经完全超越Eclipse了，Idea的智能程度几乎可以媲美Win平台下的VS。
我是那类离了Vim就活不下去的人，在这两款IDE中都有Vim插件从而让我愉快地存活下去。
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大数据培训课件ppt
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
视频大数据应用技术方案介绍
视频大数据的应用场景
视频监控：通过视频大数据技术，可以实时监控城市交通、公共安全等领域的情况，提高社会安 全性和管理效率。
视频分析：通过对视频数据的分析和挖掘，可以提取出有价值的信息，如人脸识别、行为分析等， 应用于智能安防、智能交通等领域。
视频内容推荐：基于用户的历史观看记录和行为数据，利用视频大数据技术可以为用户推荐更加 符合其喜好的视频内容。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数据采集方式：实时采集、批量导 入等
数据传输：网络传输、数据加密等
数据存储模块
数据存储方式：分 布式存储架构，支 持海量数据存储
数据备份与恢复： 定期备份数据，确 保数据安全，支持 快速恢复
数据压缩与加密：采 用高效数据压缩技术 ，减少存储空间占用 ，同时保证数据安全 性
视频大数据的来源：主要来源于视频监控、视频会议、在线教育、短视频等视频应用领域。
视频大数据的特点：数据量大、种类多、处理速度快、价值密度高等。
视频大数据的应用场景：智能安防、智能交通、智能医疗、智能家居等。
视频大数据的特点和优势
视频大数据的特点：海量、实时、多源、异构 视频大数据的优势：提高决策效率、降低运营成本、增强业务创新能力
测试目的：确保系统稳定性和性能 测试方法：黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等 优化方法：算法优化、数据结构优化、系统架构优化等 测试和优化工具：Junit、Pytest、Postman等
系统部署和上线运行
硬件和网络准 备：确保服务 器、存储设备、 网络等基础设 施的稳定性和 可用性
软件安装和配 置：安装和配 置视频大数据 应用所需的软 件，包括操作 系统、数据库、 中间件等
数据挖掘和可视化模块
2024版大数据全套教学课件
•大数据概述与基础•大数据存储与管理•大数据处理与分析目录•大数据可视化与报表•大数据安全与隐私保护•大数据应用案例与实践01大数据概述与基础大数据定义及特点定义特点分布式文件系统分布式计算框架分布式数据库数据流处理大数据技术架构大数据应用领域互联网行业金融行业制造业政府及公共服务大数据发展趋势数据驱动决策人工智能与大数据融合数据安全与隐私保护数据共享与开放02大数据存储与管理介绍HDFS 的基本概念、架构和特点，以及与传统文件系统的比较。
HDFS 概述HDFS 的读写操作HDFS 的命令行操作HDFS API 编程详细讲解HDFS 的读写流程、数据块的概念、副本策略等。
介绍HDFS 的常用命令行工具及其使用方法，如hadoop fs 命令等。
介绍如何使用Java API 进行HDFS 文件的读写操作，包括创建文件、写入数据、读取数据等。
分布式文件系统HDFSNoSQL 数据库概述介绍NoSQL 数据库的基本概念、分类和特点，以及与传统关系型数据库的比较。
常见NoSQL 数据库介绍简要介绍几种常见的NoSQL 数据库，如MongoDB 、Cassandra 、Redis 等。
NoSQL 数据库的选择与使用讲解如何根据实际需求选择合适的NoSQL 数据库，并给出使用建议。
NoSQL 数据库简介030201数据仓库HiveHive概述介绍Hive的基本概念、架构和特点，以及与传统数据库的比较。
Hive的数据模型详细讲解Hive的数据模型，包括表、分区、桶等概念及其使用方法。
Hive的查询语言HiveQL介绍Hive的查询语言HiveQL的语法、特点和常用操作，如数据查询、数据插入、数据更新等。
Hive的优化与调优讲解如何对Hive进行优化和调优，提高查询效率和性能。
数据迁移与同步数据迁移概述01数据同步概述02数据迁移与同步的实践0303大数据处理与分析MapReduce编程模型MapReduce基本概念MapReduce优化技巧MapReduce编程实例Spark内存计算框架Spark基本概念Spark优化技巧Spark编程实例1 2 3数据清洗基本概念数据预处理技术数据清洗与预处理实例数据清洗与预处理数据挖掘算法及应用数据挖掘基本概念介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
大数据课件
大数据课件一、教学内容本节课的教学内容来自小学数学四年级上册第五单元《大数据课件》。
本节课主要介绍大数据的概念、特点和应用，通过实例让学生感受大数据的魅力，培养学生的数据意识和数据分析能力。
具体内容包括：大数据的定义、大数据的特点、大数据的应用实例、数据的收集、整理和分析。
二、教学目标1. 让学生了解大数据的概念，知道大数据的特点和应用领域。
2. 培养学生收集、整理和分析数据的能力，提高学生的数据意识。
3. 通过对大数据的学习，培养学生热爱科学、追求真理的态度。
三、教学难点与重点重点：大数据的概念、特点和应用。
难点：大数据在实际生活中的应用和数据的收集、整理、分析。
四、教具与学具准备教具：PPT、电脑、投影仪。
学具：笔记本、彩笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：教师通过展示淘宝、百度等网站的广告，让学生感受大数据的个性化推荐。
引导学生思考：这些广告是如何知道我们的兴趣的？引出本节课的主题——大数据。
2. 知识讲解：教师通过PPT，详细讲解大数据的定义、特点和应用。
例如，大数据可以应用于医疗、金融、交通等领域，提高工作效率，改善生活质量。
3. 实例分析：教师展示大数据在医疗、金融等领域的具体应用实例，让学生感受大数据的魅力。
引导学生思考：大数据如何改变我们的生活？如何利用大数据解决问题？4. 随堂练习：教师设计一些简单的练习题，让学生运用所学知识分析实际问题。
例如，分析班级同学的身高、体重数据，找出身高和体重的关系。
5. 小组讨论：教师组织学生分组讨论，让学生分享自己收集到的数据，分析数据背后的规律。
培养学生收集、整理和分析数据的能力。
六、板书设计板书内容：大数据的概念、特点和应用。
七、作业设计1. 请列举你生活中遇到的大数据应用实例，并说明大数据如何改变我们的生活。
2. 请收集一组家庭用电数据，分析家庭成员的用电习惯。
八、课后反思及拓展延伸课后反思：本节课通过实例让学生了解大数据的概念和应用，培养了学生的数据意识。
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在本套视频的讲解中主要涉及的技术点有：
hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架、大数据处理和分析技术等。
其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进
行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。
最后阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。
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