大数据处理技术简介37.pptx
大数据处理实战课件PPT详解
流式计算
利用流式计算技术对数据流进行 实时分析和挖掘。
物联网应用
通过实时数据处理和流式计算， 实现智能物联网应用。
数据采集和清洗的技术和工具
1
数据采集
使用Web爬虫、传感器等技术采集大数
数据清洗
2
据。
清洗数据，去除重复、缺失和错误的数
据。
3
数据转换
将数据转换为可用于分析的数据格式， 如结构化数据。
大数据平台的设计和构建
1 需求分析
2 架构设计
了解用户需求，确定数据平台的功能和特性。
设计高可用性、可扩展性和安全性的大数据 平台架构。
3 数据迁移
将现有系统的数据迁移到大数据平台。
4 系统测试
进行功能测试、性能测试和安全测试。
实时数据处理和流式计算的应用
实时数据处理
处理实时产生的大数据流，如交 易数据和传感器数据。
利用大数据处理技术来改善医疗服务，实现个 性化健康管理。
智能交通
基于大数据处理的交通管理系统，提高交
集群计算
利用分布式计算技术处理大规模 数据集。
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上， 提高数据的可靠性和可扩展性。
工具与框架
使用开源工具和框架，如Hadoop， Spark，实现大数据处理。
大数据处理实战课程PPT 详解
探索大数据处理的全貌和重要性，包括大数据的来源、应用场景、挑战与解 决方案，以及数据分析的基本原理和方法。
大数据处理的应用
金融与风险评估
通过大数据分析来预测金融市场的趋势，提高 风险评估的准确性。
市场营销
通过数据分析来了解消费者需求，制定精准的 市场营销策略。
医疗与健康
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。
大数据处理技术简介(PPT 37张)
本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mb
学习 · 创造
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
数据源 任务1
任务2.1
计算单元3 任务2.1
计算单元2 任务2 任务3.1 任务2.2
任务3.2 基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群 云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的 并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
3
学习 · 创造
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用
括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流
据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
计算模型 MPI
MapReduc
Online MapReduc
11
学习 · 创造
实时计算系统的改造
• • • • •ຫໍສະໝຸດ • • • • • • •
第一类方法，Hadoop改造： [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoo 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点； [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能； [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。 [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处 遍整个系统。 [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet； 第二类方法，实时云计算系统： [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis； [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh BFacebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4 [9] 2011年组织了以实时云计算和虚拟化为主题的国际讨论组会RTSOAA（Real-Time Cloud Computing and Virtualization）。 [10] 2011年度的Hadoop China大会一个热点议题就是数据流计算，在MapReduce计算模型 全球之后，Stream Processing将会是下一个研究热点，无论是在工业界还是学术界。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据的处理和分析ppt课件
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
(2024年)大数据介绍ppt
无监督学习
从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征， 如聚类、降维等任务。
强化学习
智能体在与环境的交互中通过最大化累积奖赏来 学习最优行为策略。
2024/3/26
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深度学习在大数据分析中的应用
2024/3/26
神经网络
模拟人脑神经元结构，构建多层网络模型，用于处理复杂的非线 性问题。
卷积神经网络（CNN）
性和隐私性。
02
提高数据质量和管理水平
企业应建立完善的数据质量管理体系和数据治理机制，提高数据的准确
性和可信度。
2024/3/26
03
加强人才培养和技术创新
企业应积极培养大数据专业人才，同时加强技术创新和研发投入，提升
企业在大数据领域的核心竞争力。
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THANKS
感谢观看
2024/3/26
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• 电商：大数据在电商领域的应用主要体现在用户行为分析、精准营销等方面。 通过对用户购物数据的挖掘和分析，电商平台可以更加准确地了解用户需求、 优化商品推荐算法，提高用户购物体验和销售额。
2024/3/26
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02 大数据技术架构
2024/3/26
7
分布式文件系统
Hadoop Distribut…
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断拓展，人工智能、机器 学习等技术与大数据深度融合，推动 大数据产业快速发展。
2024/3/26
5
大数据应用领域
• 金融：大数据在金融领域应用广泛，包括风险管理、客户分析、投资决策等方 面。通过对海量数据的挖掘和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解 客户需求，提高业务效率和盈利能力。
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。
大数据技术PPT模板
数据挖掘与算法应用
数据探索
对数据进行初步的探索性分析，了解数据的分布、关联性等特征。
算法选择
根据分析目标选择合适的算法，如分类、聚类、回归、关联规则 挖掘等。
模型训练与优化
利用选定的算法对处理后的数据进行模型训练，并通过调整参数 等方式优化模型性能。
结果呈现与评估优化
结果可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示， 便于理解和交流。
大数据可视化技术
D3.js
一种JavaScript库，提供丰富的数 据可视化工具和API，支持交互式 数据可视化。
Tableau
一款数据可视化工具，提供直观 的数据分析和可视化界面，支持 多种数据源和数据格式。
Power BI
微软开发的数据可视化工具，提 供多种数据分析和可视化功能， 支持实时数据流的处理和展示。
未来发展趋势预测及建议
人工智能与大数据融合
AI技术将进一步提高大数据处理和分析的智 能化水平。
跨领域数据共享
打破数据壁垒，实现跨领域数据共享，释放 更大价值。
数据驱动决策
大数据技术将更广泛应用于企业决策、政府 治理等领域。
建议
加强大数据技术人才培养，推动相关法规和 政策完善，促进大数据产业健康发展。
成熟期
2013年至今，大数据技术进入快速发展阶段，数据处理和 分析能力不断提升，人工智能、机器学习等技术与大数据 融合，推动大数据应用向更深层次发展。
大数据技术应用领域
金融
大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、精 准营销等方面，通过大数据分析可以提高金融机构的风险控 制能力和业务效率。
结果评估
对分析结果进行评估，包括准确性、可靠性、稳 定性等方面的评估。
大数据培训课件pptx
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
(完整版)大数据介绍ppt
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
大数据的处理技术
大数据的处理技术随着互联网的发展和信息化的进程，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
大数据处理技术的不断发展和创新，为企业和组织带来了更好的数据管理和分析能力，从而提高了业务决策和运营效率。
本文将从数据采集、存储、处理、分析和应用等方面，系统地介绍大数据的处理技术。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、类型繁多、处理复杂、速度快的数据集合，通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点主要包括4V，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。
1. Volume（大量）：大数据通常具有庞大的规模，数据量达到TB 甚至PB级别。
这种数据规模远远超出传统数据库的处理范围，需要采用分布式存储和处理的技术来应对。
2. Velocity（高速）：大数据的产生和更新速度非常快，例如金融交易数据、社交网络数据等，需要实时甚至是流式处理的技术来应对。
3. Variety（多样）：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON 等格式数据）和非结构化数据（如文档、音频、视频等内容）。
这种多样性需要有针对性的存储和处理技术。
4. Value（价值）：大数据蕴含着丰富的信息和价值，需要通过数据分析和挖掘技术来发现隐藏在其中的知识和洞察。
二、大数据的采集技术大数据的采集是整个大数据处理过程的第一步，其效率和质量直接影响到后续的数据存储和分析。
常见的大数据采集技术包括数据挖掘、网络爬虫、传感器数据采集、日志收集等。
1.数据挖掘：数据挖掘技术通过在大规模数据集中自动搜索规律、模式和趋势，从中发现有用的信息。
数据挖掘技术通常包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等方法，能够帮助企业发现潜在的商业机会和风险。
2.网络爬虫：网络爬虫技术通过模拟网络浏览器的行为，自动抓取互联网上的各种数据，如网页内容、图片、音频、视频等。
大数据ppt课件
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
大数据简介应用及技术简述ppt课件
Part 2 大数据的4V特征—Volume
1Bity
1KB
1MB
1GB
1TB
1PB
1EB
1ZB
1YB
1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容 5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语 1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和 1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
• 4V特征
Part 1 什么是大数据
大数据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。 大数据就是“未来的新石油”。
大数据的特征
Part 2 大数据的特征
Volume
数据量体
• 非结构化数据的超大规模和增长 • 总数据量的80~90% • 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
奥巴马 “将投入巨资拉动与大数据相关的产业”“数据为“未来的 石油“，是美国综合国力的一部分，是与陆权、海权、空权 同等重要的“国家核心资产”。
李 克 强 ：加快推进全国中小企业征信系统建设,通过大数据等技术优化 中小企业征信资质。
李克强 经济数据和目标的进一步调整，中小企业将面临更大的压力， 互联网金融除了解决便利性问题外，更重要的是如何围绕特 有的大数据资源展开对实体经济的服务
行 业
了解更多的生命奥秘。
体育娱乐
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域
政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御 网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
大数据处理技术
大数据处理技术随着互联网技术的飞速发展，各种数据不断涌现，大数据已成为时下热门的话题。
作为计算机科学的一个分支，大数据技术将海量的数据进行处理分析和挖掘，帮助人们更好地利用数据资源，同时也为各行各业的发展提供了新的思路和方法。
一、数据的特点大数据的特点表现在以下几个方面：（1）体量大：大数据所涉及的数据量级极大，这些数据包含了来自各个领域和各种不同数据源的信息。
（2）多样化：大数据的来源多种多样，既有结构化数据，如数据库和数据仓库中存储的数据，也有非结构化数据，例如社交网络信息、图像、音频等。
（3）高速度：数据生成的速度非常快，各种传感器、移动端等不断产生新数据，需要实时地获取、分析和处理。
（4）真实性：大数据源的数据具有真实性和实时性，大数据的处理和分析对数据的准确性有很高要求。
二、大数据处理技术1. 数据仓库技术数据仓库技术是一种管理大数据的技术。
数据仓库可以存储和管理大数据，通过一系列的ETL流程，把各种来源的数据导入仓库，处理数据质量，形成一个完整的数据模型和数据集。
数据仓库技术经过多年的发展，在不同领域应用较广。
2. 分布式文件系统技术分布式文件系统技术是一种将文件分布式存储的技术，可以有效利用存储资源，提高文件读写效率。
其代表技术有Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System（GFS）。
3. 分布式计算技术分布式计算技术通过将需要处理的数据拆分成多个小数据块，分配给不同计算节点进行处理，实现数据并行处理。
目前常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
4. 数据挖掘技术数据挖掘技术指通过各种算法从海量数据中挖掘出有用的信息。
将数据挖掘技术应用于大数据处理中，可以得到更多的数据维度，更加有效的结果预测和决策。
5. 机器学习技术机器学习技术是一种通过大量数据训练计算机自主学习的技术，将机器学习技术应用于大数据处理中，可以使计算机更加智能化，具有更高效、准确的预测和分析能力。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处理 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文件 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
大数据应用情景三（物联网数据流）：传感网、物联网、智慧城市
传感网、物联网源源不断产生海量数据流、数据量更大，加上能更准确、更快地收集比如位置、生 活信息等数据，对在线即时处理提出了更高的要求和挑战。
设备网
Internet 服务器
用户端程序
PDA
传感设备
实时数据流 处理平台
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
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Stream cloud
学习 ·创造 ·超越 ·共享
分布式并行计算系统 流水线+并行、可配置、可容错、弹性可扩展、全内存、实时在线处理。
面向数据流内容安全的 实时云计算模型 流分组
数据源 任务1
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用的实例包 括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流模型中，数 据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海量瞬时流 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
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2、维克托·迈尔-舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机 分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）
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• [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype (HOP) 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能；
• [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通过一 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。
大数据应用情景一（B2C、C2C与金融）：淘宝、股票等即时交易数据
截至2011年11月，淘宝Beltles平台单日最 大服务调用量19亿。 今年淘宝双11 QPS:32万/分钟
2009年四月统计：上证交易所新一代交易 系统峰值订单处理能力约80000笔/秒，平 均订单时延比现用交易系统缩短30%以上， 系统日双边成交容量不低于1.2亿笔/日， 相当于单市场1.2万亿的日成交规模。
2012-01-14报道，铁道部12306网站连续5 天日均点击数超过10亿次，高峰时超过 14.09亿次，导致系统近乎崩溃或瘫痪。
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大数据应用情景三（社交网络）：社交网络即时消息处理
每秒钟，人们发送290万封电子邮件。 每分钟，人们向Youtube上传60个小时的视频。 每一天，人们在Twitter上发消息1.9亿条微博。 每一天，人们在Twitter上发出3.44亿条消息。 每一天，人们在Facebook发出40亿条信息。
• [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据处理 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处理一 遍整个系统。
• [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet；
计算模型 MPIReduce
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实时计算系统的改造
• 第一类方法，Hadoop改造：
• [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoop进行 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点；
大数据处理技术简介
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概念及背景介绍
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大数据处理相关工具介绍
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国内相关数据处理平台简介
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Storm实时计算系统简介
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大数据概念
1、指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷 取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的咨询。
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
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国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处理 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文件 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
任务2
计算单元1 任务1.1 任务2.1
计算单元2 任务3.1 任务3.2
流汇聚
计算单元3 任务2.1
任务2.2
基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群
云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的
并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
PC机
决策支持
数据库
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大数据应用情景四（数据流过滤）：互联网带宽增长
• 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的“中国互联网络发展状况统计报告”调查显示， 2011年中国的互联网基础资源继续保持快速增长，IP地址、域名、网站和网页等增速基 本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mbps，半 年增长了7.6%。