hadoop与空间大数据挖掘分析-卢萌_图文
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基于Hadoop的大数据应用分析.ppt
并行分布处理 “大数据”而备受重视。
Apache Hadoop 是一个用java语言实现的
软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海
量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上
千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的 总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式 计算（MapReduce）等组成 。
内容提要
1.大数据背景介绍 2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据产品分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析 5.东软基于HADOOP的大数据应用建议
该位置为分析师访谈的综合印象为定性分析图中位置不代表具体数值lowlowmidhigh两个维度暂时都不具备优势可适当给予关注金融行业互联网医疗行业能源行业电信行业大数据行业应用分析互联网行业政府行业网络终端设备?网络技术的升级和终端设备的爆发使今天的用户能够使用多种设备从不同位置通过多种手段来接入段来接入互联网并在这一过程中不断创造新内容在线应用和服务?越来越丰富的在线应用和服务不断激励用户创造和分享信息尤其是社会化媒体业务带动图片动图片视频等非结构化数据飞速增长视与各垂直行业的融合?互联网作为一个高渗透力的行业正在与各垂直行业发生深度的融合原本隐藏于先下的孤岛信息信息源源不断的输入到线上
Hadoop核心设计
两大核心设计
MapReduce
Map：任务的分解 Reduce：结果的汇总
HDFS
NameNode：文件管理 DataNode：文件存储 Client：文件获取
HDFS——分布式文件系统
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞 吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
基于Hadoop的大数据应用分析
3 Sept 2008 © NEUSOFT SECRET
《Hadoop大数据平台构建和应用》PPT Hadoop大数据平台构建和应用三
Hadoop大数据平台构建和应用
王喜
项目六 岗位和技能数据分析
任务1 使用Mahout 命令行进行岗位聚类分析 6.1.1 功能需求 由于招聘网站上的数据非常的庞大，所抓取到的文本信息甚至
需要以TB为单位来存储，所以在进行大数据量的代码实现之前， 我们需要先对小数据集进行测试，以验证算法的可行性。 我们从51job上收集了30条岗位信息，其中10条是大数据开发工 程师，10条是云计算开发工程师，10条是Web开发工程师，每 一个岗位信息都用一个txt文件保存，编码格式为UTF-8（与 Linux默认编码格式一致），读者也可以自行学习如何在Linux 中批量修改txt文件的编码格式。 由于我们已知这30个测试数据集应该聚成3类，所以我们可以 直接进行k-means算法的实现，也可以进行Canopy结合K-means 的算法实现，在本节中我们将分别呈现两种方法的代码与结果。
注意问题
3．距离的度量 常用的距离度量方法包括：欧几里得距离和余弦相似度。两者都
是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单 位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个 体间差异越大；空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度 的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。但是针对具 体应用，什么情况下使用欧氏距离，什么情况下使用余弦相似度？ 从几何意义上来说，n维向量空间的一条线段作为底边和原点组成 的三角形，其顶角大小是不确定的。也就是说对于两条空间向量， 即使两点距离一定，他们的夹角余弦值也可以随意变化。感性的 认识，当两用户评分趋势一致时，但是评分值差距很大，余弦相 似度倾向给出更优解。举个极端的例子，两用户只对两件商品评 分，向量分别为(3,3)和(5,5)，这两位用户的认知其实是一样的， 但是欧式距离给出的解显然没有余弦值合理。
王喜
项目六 岗位和技能数据分析
任务1 使用Mahout 命令行进行岗位聚类分析 6.1.1 功能需求 由于招聘网站上的数据非常的庞大，所抓取到的文本信息甚至
需要以TB为单位来存储，所以在进行大数据量的代码实现之前， 我们需要先对小数据集进行测试，以验证算法的可行性。 我们从51job上收集了30条岗位信息，其中10条是大数据开发工 程师，10条是云计算开发工程师，10条是Web开发工程师，每 一个岗位信息都用一个txt文件保存，编码格式为UTF-8（与 Linux默认编码格式一致），读者也可以自行学习如何在Linux 中批量修改txt文件的编码格式。 由于我们已知这30个测试数据集应该聚成3类，所以我们可以 直接进行k-means算法的实现，也可以进行Canopy结合K-means 的算法实现，在本节中我们将分别呈现两种方法的代码与结果。
注意问题
3．距离的度量 常用的距离度量方法包括：欧几里得距离和余弦相似度。两者都
是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单 位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个 体间差异越大；空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度 的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。但是针对具 体应用，什么情况下使用欧氏距离，什么情况下使用余弦相似度？ 从几何意义上来说，n维向量空间的一条线段作为底边和原点组成 的三角形，其顶角大小是不确定的。也就是说对于两条空间向量， 即使两点距离一定，他们的夹角余弦值也可以随意变化。感性的 认识，当两用户评分趋势一致时，但是评分值差距很大，余弦相 似度倾向给出更优解。举个极端的例子，两用户只对两件商品评 分，向量分别为(3,3)和(5,5)，这两位用户的认知其实是一样的， 但是欧式距离给出的解显然没有余弦值合理。
大数据技术课件第3章PPT内容
-大数据技术课件第3章PPT内容-
“大数据技术课件第3章PPT内容“
1、大数据技术与应用第三章Hado。P分布式系统提纲。3.1Hadoop概述03.2Hadoop相关技术及生态系统o3.3 操作实践:Hadc)。P安装与配置。习题。小结23.1Hado。P概述。3.1.1HadooP简介Hadoop是一个能够让用户轻松 架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点。U⑴高牢靠性U⑵高扩展性U⑶高效性U⑷容错性 33.1Hadoop概述3.1.2Hadoop的进展历程hadoop的进展历程，如下所示LHadoop最初是由APaCheLUCene项目的 创始人DoUgCUtting开发的文本搜寻库。2.在2022
9、。而DataN。de周期性地向NameNode回报其存储的数据块信息。I2.MapReduce组件MapReduce也采纳 了Master/Slave(M/S)架构。它主要由以下几个组件组成：JobClient›JobTracker›TaskTracker和Tasko下面分别对这 几个组件进行介绍：ul)JobClient用户编写的MapReduce程序通过JobCIient提交到JobTraCker端；同时，用户可通 过Ciient供应的一些接口查看作业运行状态。在HadooP内部用"作业"(Job)表示MaPRedUCe程序。一个 MaPRedUCe程序可对应若干个作业，而每个作
13、doop安装与配置p3.3.1
JDK安装1.下载jdk-8ul31-linux-x64.tar.gz2.解压包到∕opt3.设置环境变量4.使配置环境变量生效5.验证Java安装 是否胜利IGHadoop开源技术生态系统3.3操作实践:Hado。P安装与配置P3.3.2Hadoop安装1.下载hadoop2.7.3.tar.gz2.解压3.修改hadoopenv.sh文件4.修改coresite.×ml文件5.修改hdfssite.xml文件6.修改hdfssite.×ml文件7. 修改hdfssite.xml文件8.修改Slaves文件9.修改文件属性10.复制Hadoop到其他
“大数据技术课件第3章PPT内容“
1、大数据技术与应用第三章Hado。P分布式系统提纲。3.1Hadoop概述03.2Hadoop相关技术及生态系统o3.3 操作实践:Hadc)。P安装与配置。习题。小结23.1Hado。P概述。3.1.1HadooP简介Hadoop是一个能够让用户轻松 架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点。U⑴高牢靠性U⑵高扩展性U⑶高效性U⑷容错性 33.1Hadoop概述3.1.2Hadoop的进展历程hadoop的进展历程，如下所示LHadoop最初是由APaCheLUCene项目的 创始人DoUgCUtting开发的文本搜寻库。2.在2022
9、。而DataN。de周期性地向NameNode回报其存储的数据块信息。I2.MapReduce组件MapReduce也采纳 了Master/Slave(M/S)架构。它主要由以下几个组件组成：JobClient›JobTracker›TaskTracker和Tasko下面分别对这 几个组件进行介绍：ul)JobClient用户编写的MapReduce程序通过JobCIient提交到JobTraCker端；同时，用户可通 过Ciient供应的一些接口查看作业运行状态。在HadooP内部用"作业"(Job)表示MaPRedUCe程序。一个 MaPRedUCe程序可对应若干个作业，而每个作
13、doop安装与配置p3.3.1
JDK安装1.下载jdk-8ul31-linux-x64.tar.gz2.解压包到∕opt3.设置环境变量4.使配置环境变量生效5.验证Java安装 是否胜利IGHadoop开源技术生态系统3.3操作实践:Hado。P安装与配置P3.3.2Hadoop安装1.下载hadoop2.7.3.tar.gz2.解压3.修改hadoopenv.sh文件4.修改coresite.×ml文件5.修改hdfssite.xml文件6.修改hdfssite.×ml文件7. 修改hdfssite.xml文件8.修改Slaves文件9.修改文件属性10.复制Hadoop到其他
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
《Hadoop综述》课件
3 Hadoop未来发展的趋势
Hadoop将向着更加智能化、更加广泛的应用场景和应用领域进行拓展。
Hadoop在大数据领域的应用
云计算
Hadoop在云计算领域的应用 主要包括了基础设施即服务 （IaaS）、平台即服务 （PaaS）、软件即服务 （SaaS）等。
商业智能和数据分 析
Hadoop在商业智能和数据分 析领域的应用主要包括了数 据挖掘、数据仓库、OLAP、 ETL等。
社交网络
Hadoop可以用于存储和处理 海量的社交网络数据，包括 了关系图分析、用户画像分 析、情感分析等。
2 广泛的应用场景和应用领域
Hadoop的应用场景将逐渐扩展到更多的行业和领域，如医疗、金融、能源等。
总结
1 Hadoop的优点和缺点
Hadoop是一种具有高效处理大规模数据能力的分布式计算框架，但处理小规模数据的效 率较低。
2 Hadoop在大数据领域的重要性
Hadoop已成为当前大数据处理的主流技术之一，得到了广泛的发展和应用。
HDFS和MapReduce
1
HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个可扩展的、容错的和高可用性的分布式文 件系统，支持数据的随机访问和流式访问。
2
MapReduce
Hadoop MapReduce是一个用于分布式处理大规模数据的编程框架，将任务分 解成小的任务并在各个节点上并行执行。
2 发展
自2005年以来，Hadoop得到了广泛的发展和应用，并逐渐成为了当前大数据处理的主流 技术之一。
Hadoop的核心组件和生态系统
核心组件
Hadoop的核心组件包括了HDFS、MapReduce 等，它们协同工作来进行大规模数据的存储和处 理。
Hadoop将向着更加智能化、更加广泛的应用场景和应用领域进行拓展。
Hadoop在大数据领域的应用
云计算
Hadoop在云计算领域的应用 主要包括了基础设施即服务 （IaaS）、平台即服务 （PaaS）、软件即服务 （SaaS）等。
商业智能和数据分 析
Hadoop在商业智能和数据分 析领域的应用主要包括了数 据挖掘、数据仓库、OLAP、 ETL等。
社交网络
Hadoop可以用于存储和处理 海量的社交网络数据，包括 了关系图分析、用户画像分 析、情感分析等。
2 广泛的应用场景和应用领域
Hadoop的应用场景将逐渐扩展到更多的行业和领域，如医疗、金融、能源等。
总结
1 Hadoop的优点和缺点
Hadoop是一种具有高效处理大规模数据能力的分布式计算框架，但处理小规模数据的效 率较低。
2 Hadoop在大数据领域的重要性
Hadoop已成为当前大数据处理的主流技术之一，得到了广泛的发展和应用。
HDFS和MapReduce
1
HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个可扩展的、容错的和高可用性的分布式文 件系统，支持数据的随机访问和流式访问。
2
MapReduce
Hadoop MapReduce是一个用于分布式处理大规模数据的编程框架，将任务分 解成小的任务并在各个节点上并行执行。
2 发展
自2005年以来，Hadoop得到了广泛的发展和应用，并逐渐成为了当前大数据处理的主流 技术之一。
Hadoop的核心组件和生态系统
核心组件
Hadoop的核心组件包括了HDFS、MapReduce 等，它们协同工作来进行大规模数据的存储和处 理。
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
3 of 44
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
Hadoop基础知识培训 ppt课件
适合海量的，但是同时也是简单的操作，具备低延时的数 据返回，比如说key-value的操作，是生产环境对外访问可 行的方式
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 35
Hadoop常用组件——Hive简介
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，并提供完整的类sql查询功能，可以将类sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速 实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数 据仓库的统计分析。
ppt课件
企业信息化部 31
HBase 简介（续）
• 大：一个表可以有上亿行，上百万列
• 面向列：面向列(族)的存储和权限控制， 列(族)独立检索
• 稀疏：对于为空的列，并不占用存储空 间，因此，表可以设计的非常稀疏
• 多版本：每条记录中的数据可以有多个 版本
• 无类型：存在HBase中的数据都是字符 串，无其他类型
ppt课件
企业信息化部 16
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 17
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 18
4 HDFS 之漫画容错
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 19
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 33
2 HBase 体系结构
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 35
Hadoop常用组件——Hive简介
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，并提供完整的类sql查询功能，可以将类sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速 实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数 据仓库的统计分析。
ppt课件
企业信息化部 31
HBase 简介（续）
• 大：一个表可以有上亿行，上百万列
• 面向列：面向列(族)的存储和权限控制， 列(族)独立检索
• 稀疏：对于为空的列，并不占用存储空 间，因此，表可以设计的非常稀疏
• 多版本：每条记录中的数据可以有多个 版本
• 无类型：存在HBase中的数据都是字符 串，无其他类型
ppt课件
企业信息化部 16
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 17
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 18
4 HDFS 之漫画容错
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 19
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 33
2 HBase 体系结构
Hadoop技术介绍PPT课件
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8
数据存取策略
HDFS上的最小数据单元为Block。原始文件被分成1个或者多个Block，默认 Block大小为64M，默认存储3份Block。
由NameNode决定三份Block分别存放在哪些DataNode上。根据散列算法出第一份 数据的存放节点，在同一机架（Rack）中的另一个DataNode保存第二份数据，在不同 机架的另一个DataNode保存第三份数据。NameNode记录了数据的所有位置信息。
精选ppt2021最新
16
精选ppt2021最新
17
相关框架
ZooKeeper
Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统， Zookeeper能够用来Leader选举，配置信息维护等。
Sqoop
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一 个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中， 也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
对指定列根据列值进行分区，每个区一个目录。 Bucket
对指定列进行Hash分区，每个区一个目录。 External Table
对应HDFS一个目录路径，删除表，数据不会删除
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15
Hbase (Hadoop DataBase) HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。Hbase依托于Hadoop的HDFS
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11
Hadoop不是万能的
✓ 离线海量数据分析 一次写入，多次读取 海量历史数据统计分析
✓ 非结构化数据处理
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
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，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
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，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
《hadoop培训》课件
Hadoop的数据类型和处理模型
总结词
介绍Hadoop支持的数据类型和处理模型，如 MapReduce、Hive、Pig等。
详细描述
Hadoop支持多种数据类型和处理模型，其中最核心的 是MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于处 理大规模数据集。它可以将数据集拆分成多个小数据集 ，并在多个节点上并行处理，最后将结果汇总得到最终 结果。除了MapReduce外，Hadoop还支持其他数据处 理工具，如Hive、Pig等。这些工具提供了更高级别的抽 象，使得用户可以更加方便地进行数据分析和处理。
案例三：推荐系统实现
数据来源
用户行为数据、物品属性数据等 。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架 对数据进行处理，提取用户和物 品的特征，生成分析所需的数据 集。
分析方法
利用机器学习、深度学习等技术 ，构建推荐算法模型，如协同过 滤、基于内容的推荐等。
总结词
通过Hadoop处理大规模用户数 据和物品数据，构建推荐算法模 型，实现个性化推荐。
应用场景
根据分析结果，优化系统性能、加强安全 防护、提高系统的可用性和安全性。
数据来源
各类服务器、网络设备、应用系统的日志 数据。
分析方法
利用日志分析技术，监控系统的性能指标 、安全事件等，及时发现和解决潜在的问 题。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架对日志 数据进行处理，提取关键信息，生成分析 所需的数据集。
置等。
Hadoop文件系统（HDFS）
要分布式文件系统（HDFS）的特点、架构 和操作方式。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件 之一，它为Hadoop提供了大容量数据的存储和处理能力 。HDFS采用主从架构，由一个NameNode和多个 DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据 ，而DataNode负责存储实际的数据。在操作方式上， HDFS提供了基于命令行的接口和编程接口（如Java API） ，方便用户进行数据存储、访问和管理。
Hadoop数据挖掘工具Mahout ppt课件
数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计、 机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、 信息提取、图象与信号处理和空间数据分析
PPT课件
6
数据挖掘系统的组成
数据库、数据仓库、或其它信息库 数据库或数据仓库服务器 知识库 数据挖掘引擎 模式评估模块 图形用户界面
目标是帮助开发人员快速建立具有机器智能的应用程序 目前比较成熟和活跃的主要包括
聚类 分类 推荐引擎 频繁项集的挖掘
PPT课件
24
Mahout算法集
算法类
算法名
中文名
分类算法
聚类算法
关联规则挖掘 回归 降维/维约简 进化算法 推荐/协同过滤
Logistic Regression Bayesian SVM Perceptron Neural Network Random Forests Restricted Boltzmann Machines Canopy Clustering K-means Clustering Fuzzy K-means Expectation Maximization Mean Shift Clustering Hierarchical Clustering Dirichlet Process Clustering Latent Dirichlet Allocation Spectral Clustering Parallel FP Growth Algorithm Locally Weighted Linear Regression Singular Value Decomposition Principal Components Analysis Independent Component Analysis Gaussian Discriminative Analysis 并行化了Watchmaker框架 Non-distributed recommenders
PPT课件
6
数据挖掘系统的组成
数据库、数据仓库、或其它信息库 数据库或数据仓库服务器 知识库 数据挖掘引擎 模式评估模块 图形用户界面
目标是帮助开发人员快速建立具有机器智能的应用程序 目前比较成熟和活跃的主要包括
聚类 分类 推荐引擎 频繁项集的挖掘
PPT课件
24
Mahout算法集
算法类
算法名
中文名
分类算法
聚类算法
关联规则挖掘 回归 降维/维约简 进化算法 推荐/协同过滤
Logistic Regression Bayesian SVM Perceptron Neural Network Random Forests Restricted Boltzmann Machines Canopy Clustering K-means Clustering Fuzzy K-means Expectation Maximization Mean Shift Clustering Hierarchical Clustering Dirichlet Process Clustering Latent Dirichlet Allocation Spectral Clustering Parallel FP Growth Algorithm Locally Weighted Linear Regression Singular Value Decomposition Principal Components Analysis Independent Component Analysis Gaussian Discriminative Analysis 并行化了Watchmaker框架 Non-distributed recommenders
hadoop入门基础PPT课件
MapReduce
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）”，和它们的主要思想， 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。 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。
8
HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储 系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的 分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能 力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系 数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的 是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5
MapReduce
<k1,value1> <k1,value1> <k1,value1> <k1,value1>
Mapper Mapper Mapper Mapper
<k2,value2> <k2,value2> <k2,value2> <k2,value2>
Reducer Reducer
Result
9
Hadoop 1.0
Zooke Hbase eper
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）”，和它们的主要思想， 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。 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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HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储 系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的 分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能 力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系 数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的 是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5
MapReduce
<k1,value1> <k1,value1> <k1,value1> <k1,value1>
Mapper Mapper Mapper Mapper
<k2,value2> <k2,value2> <k2,value2> <k2,value2>
Reducer Reducer
Result
9
Hadoop 1.0
Zooke Hbase eper
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
大数据是时代发展和技术进步的产物。Hadoop只是一种处理大数据的 技术手段。
2.Hadoop是什么
Hadoop是由一系列软件库组成的框架。这些软件库各自负责Hadoop的一部分 功能，其中最主要的是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS负责大数据的存储、 MapReduce负责大数据的计算、YARN负责集群资源的调度。
Mahout
Flume
Sqoop
4.Hadoop发展历程
• 第三阶段
✓ Hadoop商业发行版时代（2011-2020） ✓ 商业发行版、CDH、HDP等等，云本，云原生商业版如火如荼
4.Hadoop报导过的Expedia也在其中。
2.Hadoop的应用领域
• 诈骗检测 这个领域普通用户接触得比较少，一般只有金融服务或者政府机构会用到。利用Hadoop来存
储所有的客户交易数据，包括一些非结构化的数据，能够帮助机构发现客户的异常活动， 预防欺诈行为。
• 医疗保健 医疗行业也会用到Hadoop，像IBM的Watson就会使用Hadoop集群作为其服务的基础，包括语
✓ 国产化开源发行版时代（2021开始） ✓ USDP ✓ 标准的发行版纷纷收费，国产化开源发行版势在必行
5.Hadoop名字起源
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者， Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象 玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义， 并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
2.Hadoop是什么
Hadoop是由一系列软件库组成的框架。这些软件库各自负责Hadoop的一部分 功能，其中最主要的是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS负责大数据的存储、 MapReduce负责大数据的计算、YARN负责集群资源的调度。
Mahout
Flume
Sqoop
4.Hadoop发展历程
• 第三阶段
✓ Hadoop商业发行版时代（2011-2020） ✓ 商业发行版、CDH、HDP等等，云本，云原生商业版如火如荼
4.Hadoop报导过的Expedia也在其中。
2.Hadoop的应用领域
• 诈骗检测 这个领域普通用户接触得比较少，一般只有金融服务或者政府机构会用到。利用Hadoop来存
储所有的客户交易数据，包括一些非结构化的数据，能够帮助机构发现客户的异常活动， 预防欺诈行为。
• 医疗保健 医疗行业也会用到Hadoop，像IBM的Watson就会使用Hadoop集群作为其服务的基础，包括语
✓ 国产化开源发行版时代（2021开始） ✓ USDP ✓ 标准的发行版纷纷收费，国产化开源发行版势在必行
5.Hadoop名字起源
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者， Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象 玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义， 并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱