大数据体系结构及原理
大数据质量管理体系结构设计
大数据质量管理体系结构设计随着互联网时代的到来，大数据已成为重要的产业和运营核心，越来越多的企业开始利用大数据进行决策和管理，以提高运营效率和创造更高的价值。
但是，对于大数据的质量管理却成为了一个难题。
如何确保大数据的准确性、完整性和一致性，成为了企业和机构必须面对的挑战。
大数据质量管理体系结构是一个解决大数据质量问题的重要工具，它包括质量管理的架构、技术、流程和人员。
在这篇文章中，我们将讨论大数据质量管理体系结构的设计和关键步骤，以及如何实现大数据质量管理的最佳实践。
一、构建大数据质量管理体系结构的核心要素1. 策略与规则：构建大数据质量管理体系结构的首要步骤是明确战略和规则。
这意味着企业需要清楚地定义大数据质量目标，确定大数据质量标准和流程，更新数据质量规则和标准，并将它们应用于组织数据的收集、分析和处理过程。
2. 数据治理与质量度量：数据治理是指通过制定数据管理政策和流程，确保数据质量的汇总和维护过程。
质量度量是确保数据质量的核心方法之一，它将数据质量的管理和度量变成了一项标准的流程。
3. 数据质量度量与监控：数据质量度量是指在数据域中测量数据的准确性、一致性、完整性、唯一性等特征。
数据质量监控是指针对已收集的数据，对其进行实时监测和管理，保证数据的质量得到有效维护。
4. 工具与技术：大数据质量管理技术向有利于实现大数据质量目标的技术发展。
工具与技术涵盖了数据质量管理过程中的重要工具设备以及数据操作和处理的平台，为数据质量保障提供核心支持。
5. 数据资产管理：数据资产管理是指对数据进行分类、标记以及治理，从而提高数据利用价值，同时也加强了数据的安全性和质量管理。
二、实现大数据质量管理的最佳实践在构建大数据质量管理体系结构后，企业需要采取适当的步骤来确保其有效执行，并全面实现大数据质量管理的目标。
1. 集中管理数据：企业应该强调数据接入和管理的重要性，确保所有数据都被收集和存储在一个中心位置。
大数据体系结构及技术解决方案
大数据体系结构及技术解决方案1. 引言随着互联网的不断发展，海量的数据被生成和积累，传统的存储和处理方式已经无法应对如此庞大的数据量。
为了能够高效地处理和分析大数据，大数据体系结构及技术解决方案应运而生。
本文将介绍大数据体系结构的基本概念以及常见的技术解决方案。
2. 大数据体系结构概述大数据体系结构是指一套包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分的技术体系。
其主要目的是实现对大数据的高效存储、快速处理和准确分析。
大数据体系结构的设计关注以下几个方面：•数据采集：包括数据源的选择和数据的采集方式。
常见的数据源包括传感器数据、日志文件、数据库等，数据采集方式可以通过批量采集、实时流式采集或者增量采集来实现。
•数据存储：主要包括数据的持久化存储和数据的备份。
常见的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据的备份方案通常采用数据冗余和数据复制的方式，以保证数据的可靠性和容灾能力。
•数据处理：大数据处理的关键是分布式计算。
通过将大任务拆分为多个小任务，分配给不同的计算节点进行并行计算，从而提高计算效率。
常见的大数据处理框架有Hadoop、Spark等。
•数据分析：大数据分析是大数据应用的核心。
通过对大数据进行统计、挖掘和预测分析，可以为决策提供有力的支持。
常见的大数据分析工具有Hive、Pig、R等。
3. 技术解决方案3.1 采集与存储在大数据体系结构中，采集与存储是数据处理的基础环节。
以下是常见的技术解决方案：•数据采集：常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。
Flume是Apache基金会的开源项目，用于高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据。
Kafka是由LinkedIn开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流水线。
•数据存储：在大数据存储方面，Hadoop是一种常用的解决方案。
Hadoop包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
计算机科学中的计算机组成原理和体系结构
计算机科学中的计算机组成原理和体系结构计算机组成原理和计算机体系结构是计算机科学中两个重要的概念。
虽然它们有着密切的关联，但却有着不同的定义和作用。
本文将详细介绍计算机组成原理和计算机体系结构，并探讨它们在计算机科学领域中的重要性。
计算机组成原理是指计算机硬件和软件之间的关系以及它们如何协同工作以实现计算任务。
它关注整个计算机系统的结构和功能，包括中央处理器（CPU），存储器，输入输出设备等。
计算机组成原理的核心思想是将计算机系统划分为许多模块，每个模块负责特定的功能。
这种模块化的设计使得计算机系统更加可靠和可维护。
计算机体系结构则更加关注计算机系统中硬件和软件之间的接口。
它包括了计算机的指令集架构以及其对应的编程模型。
计算机体系结构决定了计算机系统的性能和可扩展性。
通过定义指令集和提供相应的编程模型，计算机体系结构为软件开发者提供了一个抽象的计算平台，使得他们能够更简单地编写和优化程序。
计算机组成原理和计算机体系结构之间存在紧密的关系。
计算机体系结构是建立在计算机组成原理的基础上的。
计算机组成原理为计算机体系结构提供了实现的基础，而计算机体系结构则通过定义接口和编程模型来指导计算机组成原理的设计。
二者相互依赖，共同构建了现代计算机系统。
在计算机科学领域中，计算机组成原理和计算机体系结构的研究和应用具有重要意义。
它们为我们理解计算机系统的工作原理和提升计算机性能提供了理论和实践基础。
通过深入研究计算机组成原理和计算机体系结构，我们能够设计出更高效、可靠和安全的计算机系统。
除了对计算机系统的理论研究，计算机组成原理和计算机体系结构也有着广泛的应用。
它们的研究成果被用于指导计算机硬件的设计和制造，以及操作系统和编译器的开发。
在云计算、大数据和人工智能等领域，计算机组成原理和计算机体系结构的研究也发挥着重要的作用。
总之，计算机组成原理和计算机体系结构是计算机科学中不可或缺的概念。
它们通过研究计算机系统的结构和功能，为我们理解计算机的工作原理和提升计算机性能提供了基础。
大数据技术原理与应用-完整版
数据存储和 管理
数据处理与 分析
数据隐私和 安全
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
1.1.4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段 阶段 时间 内容
第一阶段：萌 芽期
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟， 上世纪90年代 一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用 至本世纪初 ，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生 ，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术 的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 本世纪前十年 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术， 谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追 捧，Hadoop平台开始大行其道
1.6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品 大数据计算模式 解决问题 代表产品 针对大规模数据的 MapReduce、Spark等 批量处理 Storm、S4、Flume、 针对流数据的实时 Streams、Puma、 计算 DStream、Super Mario 、银河流数据处理平台等 Pregel、GraphX、 针对大规模图结构 Giraph、PowerGraph、 数据的处理 Hama、GoldenOrb等 大规模数据的存储 Dremel、Hive、 管理和查询分析 Cassandra、Impala等
1.2.2 数据类型繁多
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展和个人生活的改变产生了重要影响。
为了更好地理解和应用大数据，构建一个完整的大数据知识体系结构是必不可少的。
二、大数据概述2.1 什么是大数据大数据是指规模巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。
它具有三个关键特征：高维度、高速度和高价值密度。
大数据的处理需要运用各种数据分析技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。
2.2 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了许多领域，包括但不限于金融、医疗、交通、电商和社交媒体等。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现潜在的商机、改善服务质量、提高效率等。
三、大数据知识体系结构大数据知识体系结构包括数据收集、数据存储、数据分析和数据应用四个主要部分，下面将对每个部分进行详细介绍。
3.1 数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它包括数据源的选择、数据的获取和数据的清洗等环节。
3.1.1 数据源的选择在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是传感器、社交媒体、互联网等。
对于不同的领域和应用，选择合适的数据源非常重要。
3.1.2 数据获取数据获取是指从选择的数据源中获取数据。
数据获取可以通过API接口、网络爬虫、传感器等方式进行。
在数据获取过程中，需要注意数据的完整性和准确性。
3.1.3 数据清洗数据清洗是指对获取的原始数据进行预处理，剔除噪声、处理缺失值、去除异常值等。
数据清洗是保证后续分析准确性的重要步骤。
3.2 数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行持久化存储，以供后续的分析和应用使用。
3.2.1 数据库选择在选择数据库时，需要考虑数据的类型、访问速度、安全性、扩展性等因素。
常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
3.2.2 数据仓库数据仓库是指将不同数据源的数据进行集成和整理，形成一个统一的数据存储。
工业大数据技术架构概述
工业大数据技术架构概述目录第一章工业大数据系统综述 (1)1.1建设意义及目标 (1)1.2重点建设问题 (2)第二章工业大数据技术架构概述 (3)2.1数据采集与交换 (5)2.2数据集成与处理 (6)2.3数据建模与分析 (8)2.4决策与控制应用 (9)2.5技术发展现状 (10)— 1 —第一章工业大数据系统综述1.1建设意义及目标工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和，包括产品研发过程中的设计资料；产品生产过程中的监控与管理数据；产品销售与服务过程的经营和维护数据等。
从业务领域来看，可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。
现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
工业大数据技术的应用，核心目标是全方位采集各个环节的数据，并将这些数据汇聚起来进行深度分析，利用数据分析结果反过来指导各个环节的控制与管理决策，并通过效果监测的反馈闭环，实现决策控制持续优化。
如果将工业互联网的网络比做神经系统，那工业大数据的汇聚与分析就是工业互联网的大脑，是工业互联网的智能中枢。
工业大数据系统的建设首要解决的是如何将多来源的海量异构数据进行统一采集和存储。
工业数据来源广泛，生产流程中的每个关键环节都会不断的产生大量数据，例如设计环节中非结构化的设计资料、生产过程中结构化的传感器及监控数据、管理流程中的客户和交易数据、以及外部行业的相关数据等，不仅数据结构不同，采集周期、存储周期及应用场景也不尽相同。
这就需要一个能够适应多种场景的采集系统对各环节的数据进行统一的收集和整理，并设计合理的存储方案来满足各种数据的留存要求。
同时需要依据合适的数据治理要求对汇入系统的数据进行标准和质量上的把控，根据数据的类型与特征进行有效管理。
之后就需要提供计算引擎服务来支撑各类场景的分析建模需求，包括基础的数据脱敏过滤、关联数据的轻度汇总、更深入的分析挖掘等。
大数据技术原理与应用 课程教学大纲
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
大数据思维的十大原理
大数据思维的十大原理一、数据核心原理从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。
Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。
非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。
大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。
大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。
大数据和云计算的关系：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很有价值的用武之地。
而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。
大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。
为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。
以数据为核心，反映了当下IT 产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。
云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。
二、数据价值原理由功能是价值转变为数据是价值大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
大数据体系结构及关键技术
大数据体系结构及关键技术随着互联网的发展和智能设备的普及，数据的产生和存储量呈指数级增长。
这些海量的数据不仅包含着巨大的价值，同时也带来了巨大的挑战，即如何高效地管理、处理和分析这些数据。
为了应对这一挑战，大数据体系结构和相关的关键技术应运而生。
1.数据采集与存储层：这一层负责数据的采集和存储。
数据采集可以通过传感器、日志、网络爬虫等方式进行，数据存储可以采用关系数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等方式。
这一层的主要目标是实现高效、可扩展的数据采集和存储。
2.数据处理层：这一层负责数据的处理和分析。
数据处理可以通过数据清洗、预处理、特征提取等方式进行，数据分析可以采用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。
这一层的主要目标是实现高效、可靠的数据处理和分析。
3.数据服务与应用层：这一层负责提供数据服务和应用。
数据服务可以包括数据查询、数据分析、数据可视化等功能，应用可以包括推荐系统、广告投放系统、风控系统等。
这一层的主要目标是实现高效、可用的数据服务和应用。
与大数据体系结构密切相关的关键技术有以下几个方面：1.数据采集和存储技术：包括传感器、日志、网络爬虫等数据采集技术，以及关系数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等数据存储技术。
这些技术可以实现高效、可扩展的数据采集和存储。
2.数据处理和分析技术：包括数据清洗、预处理、特征提取等数据处理技术，以及统计分析、机器学习、数据挖掘等数据分析技术。
这些技术可以实现高效、可靠的数据处理和分析。
3.数据传输和通信技术：包括数据压缩、数据传输、网络通信等技术。
这些技术可以实现高效、可靠的数据传输和通信。
4.数据安全和隐私保护技术：包括数据加密、身份认证、访问控制等技术。
这些技术可以保护数据的安全和隐私。
5.数据可视化和交互技术：包括数据可视化、数据探索、用户界面设计等技术。
这些技术可以实现直观、易用的数据展示和交互。
综上所述，大数据体系结构和相关的关键技术在实现高效、可扩展的数据管理和分析方面起到了重要作用。
大数据技术_数据库原理及应用教程（第4版）（微课版）_[共2页]
![大数据技术_数据库原理及应用教程（第4版）（微课版）_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/105e93d7bed5b9f3f80f1c1e.png)
1.10.4 大数据技术
1．大数据技术的产生背景 IBM 前首席执行官郭士纳指出，每隔 15 年 IT 领域会迎来一次重大变革。截至到目前，共发生 了三次信息化浪潮。第一次信息化浪潮发生在 1980 年前后，其标志是个人计算机的产生，当时信息 技术所面对的主要问题是实现各类数据的处理。第二次信息化浪潮发生在 1995 年前后，其标志是互 联网的普及，当时信息技术所面对的主要问题是实现数据的互联互通。第三次信息化浪潮发生在 2010 年前后，随着硬件存储成本的持续下降、互联网技术和物联网技术的高速发展，现代社会每天正以 不可想象的速度产生各类数据，如电子商务网站的用户访问日志、微博中评论和转发信息、各类短 视频和微电影、各类商品的物流配送信息、手机通话记录等。这些数据或流入已经运行的数据库系 统，或形成具有结构化的各类文件，或形成具有非结构化特征的视频和图像文件。据统计， Google 每分钟进行 200 万次搜索，全球每分钟发送 2 亿封电子邮件，12306 网站春节期间一天的访问量为 84 亿次。总之，人们已经步入一个以各类数据为中心的全新时代——大数据时代。 从数据库的研究历程看，大数据并非一个全新的概念，它与数据库技术的研究和发展密切相关。 20 世纪 70～80 年代，数据库的研究人员就开始着手超大规模数据库（Very Large Database）的探索 工作，并于 1975 年举行了第一届 VLDB 学术会议，至今该会议仍然是数据库管理领域的顶级学术会 议之一。20 世纪 90 年代后期，随着互联网技术的发展、行业信息化建设和水平不断提高，产生了 海量数据（Massive Data），于是数据库的研究人员开始从数据管理转向数据挖掘技术，尝试在海量 数据上进行有价值数据的提取和预测工作。20 年后，数据库的研究人员发现他们所处理的数据不 仅在数量上呈现爆炸式增长，种类繁多的数据类型也不断挑战原有数据模型的计算能力和存储能 力，因此，学者纷纷使用“大数据”来表达现阶段的数据科研工作，并随之产生了一个新兴领域和 职业——数据科学和数据科学家。 2．大数据的概念 对大数据的概念，尚无明确的定义，但人们普遍采用大数据的 4V 特性来描述大数据，即“数据 量大（Volume）”“数据类型繁多（Variety）”“数据处理速度快（Velocity）”和“数据价值密度低（Value）”。
大数据技术原理与应用教学大纲
大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。
课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。
课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。
课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。
授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。
本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。
大数据课程体系
风险控制：通过大 数据分析历史数据 和实时数据，预测 和防范金融风险。
信贷评估：利用大数 据评估借款人的信用 状况，降低信贷风险 和提高信贷效率。
投资决策：通过大数 据分析市场走势和投 资标的，提高投资决 策的科学性和准确性 。
用户行为分析：通过大数据分析用户购物习惯、喜好和趋势，为电商企业提供精准营销策略。 智能推荐系统：利用大数据技术实现个性化推荐，提高用户满意度和购物体验。
edX：提供大数据 入门和进阶课程
Udemy：提供大 数据领域的专家 授课和认证
GitHub：作为代 码托管平台，提供 大数据相关开源项 目和代码资源
掌握基础知识：学习大 数据技术需要具备一定 计算机基础知识，如编 程语言、数据库等。
实践操作：通过实际 项目或案例来加深对 大数据技术的理解， 提高实际操作能力。
竞价广告投放：基于大数据的竞价广告系统，实现广告投放的精准度和效果最大化。
供应链优化：通过大数据分析市场需求和库存情况，优化库存管理和物流配送，降低成本和提高效率。
提高产品质量和生产效率
实现生产过程的可视化和优 化
预测市场需求和库存管理 实现个性化定制和智能决策
金融：通过大数据分析，实现风险控制和个性化服务 医疗：利用大数据进行疾病预测、诊断和治疗方案优化 物流：通过大数据优化运输路线和提高配送效率 市场营销：大数据帮助企业精准定位目标客户，实现个性化营销
大数据存储技术： 分布式存储系统、 数据压缩技术等
大数据处理技术： 实时流处理、批 处理、图处理等
大数据挖掘技术： 机器学习、深度 学习等
大数据安全与隐私 保护技术：数据加 密、匿名化等
流处理技术：实 时数据处理和分 析，提高数据处 理速度
人工智能与机器 学习：在大数据 分析中的应用， 提高数据挖掘和 预测能力
本科专业认证《大数据技术基础》教学大纲
《大数据技术基础》教学大纲课程名称：大数据技术基础英文名称：Big data technology课程编号：无课程性质：选修学分/学时：2/32。
其中，讲授26学时，实验0学时，上机6学时，实训0学时。
课程负责人：先修课程：高级操作系统(Linux)、JA V A程序设计、数据库原理与技术.一、课程目标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、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HBASE和MapReduce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。
通过本课程的学习，达到以下教学目标：1.工程知识1.1掌握必要的数学与自然科学知识。
1.2掌握必要的工程基础与专业知识。
2.问题分析2.1能够理解并恰当表述工程实际问题。
2.2能够找到合适的解决问题的程序与方法。
2.3在一定的限制条件下能够合理解决问题。
3.设计/开发解决方案能够运用计算机科学与技术专业基础知识、科学研究及项目管理的基本能力进行产品设计与开发并体现创新意识。
4.研究能够合理采用科学方法进行研究并设计实验方案。
5.使用现代工具能够正确运用工具与资源对计算机科学与技术复杂技术工程问题进行设计与实现。
6. 终身学习6.1具有自觉搜集阅读与整理资料的能力。
6.2了解本专业发展前沿。
二、课程内容及学时分配如表1所示。
表1 《大数据技术基础》课程内容及学时分配三、教学方法课程教学以课堂教学、实验教学、课外作业等共同实施。
本课程采用21世纪高等教育计算机规划教材，结合学生个性特点，因材施教。
本课程的课堂教学将充分利用数字化技术、网络技术制作丰富多彩的教学课件和辅导材料，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程课堂教学流程如图1所示。
图1大数据技术基础教学流程本课程安排5次课外作业：1.画出Hadoop的项目结构简图。
大数据专业主要课程
大数据专业主要课程一、引言随着互联网的飞速发展，数据量的增长呈现出爆炸式增长的趋势。
大数据时代已经到来，大数据专业也逐渐成为了一个热门专业。
那么，大数据专业主要课程是什么呢？本文将从以下几个方面进行分析和介绍。
二、大数据概述在深入了解大数据专业主要课程之前，我们需要先了解一下什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、难以处理的数据集合。
这些数据集合包括结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据占据了很大比例。
三、大数据专业主要课程1. 数据库原理与应用数据库原理与应用是大数据专业中非常重要的一门课程。
它主要介绍数据库系统的基本概念、体系结构、设计方法和实现技术等方面的内容。
学生需要掌握SQL语言和数据库管理系统（DBMS）等技术，并能够使用它们进行数据库设计与管理。
2. 数据挖掘与机器学习在大量的海量复杂多样的非结构化和半结构化信息中，如何发现有用的信息并进行分析是大数据处理中的核心问题。
数据挖掘与机器学习是解决这个问题的关键技术之一。
该课程主要介绍数据挖掘和机器学习的基本理论、方法和技术，并通过案例分析和实践操作来加深学生对这些知识的理解。
3. 大数据处理与分析大数据处理与分析是大数据专业中最为核心的一门课程。
它主要介绍如何使用Hadoop、Spark等开源大数据处理框架，以及MapReduce、Storm等流行的大数据处理算法和工具来进行海量数据的存储、管理、处理和分析。
学生需要掌握这些框架和算法，并能够熟练地应用它们来解决实际问题。
4. 云计算与虚拟化技术随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始采用云计算作为其IT基础设施。
而作为一个大数据专业人才，了解和掌握云计算与虚拟化技术是非常必要的。
该课程主要介绍云计算、虚拟化技术及其相关标准、协议等方面的内容，让学生了解云计算背后的原理和技术，并能够应用它们来解决实际问题。
5. 数据可视化与交互设计大数据处理的结果通常是一个巨大的数据集合，如何通过数据可视化和交互设计来呈现这些数据，让用户更好地理解和使用这些数据是非常重要的。
大数据技术原理与应用ppt课件
2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；
3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks， 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。
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5
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
读操作
Datanodes
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. ..
块操作
同步元数据和日志
Secondary NameNode
Datanodes
机架
写操作
DFSClient
每个文件都会被切分成若干个块（默认64MB） 每一块 都有连续的一段文件内容是存储的基本 单位。
客户端写文件的时候，不是一个字节一个字节写 入文件 系统的，而是累计到一定数量后，往文件个数据包。
Chunk
无
Secondary 无 NameNode
Block(64KB)
在每一个数据包中， 都会将数据切成更小的块（ 512 字节 ） ， 每一个块配上一个 奇偶校验码 （CRC）， 这样的块，就是传输块。
的每一个用户端同时更新。
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Hadoop YARN MR调度
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27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
大数据基础知识培训PPT课件
数据安全概念
确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术
如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准
如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求 和规范。
04
大数据处理技术
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型 介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行 过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提 供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用 的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种 数据源和拖拽式操作界面，方便 用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、 报表制作和数据分析功能，可与
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领 域的应用案例。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算 领域的应用案例。
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3.3.2名称节点和数据节点
EditLog文件 •因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如 果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致 系统运行的十分缓慢。因此，通常先往EditLog文件里面写。 由于EditLog 要小很多，因此就不会这样。每次执行写操 作之后，且在向客户端发送成功代码之前， EditLog文件 都需要同步更新。
群，具有很好的可伸缩性
●安全 含义：保障系统的安全性 HDFS实现情况：安全性较弱
3.2 HDFS简介
总体而言，HDFS要实现以下目标： ●容错 ●流式数据读写 ●能存储大数据集 ●强大的跨平台兼容性
HDFS在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主 ●不支持多用户写入及任意修改文件
●并发控制 含义：客户端对于文件的读写不应该影响其他客户端
对同一个文件的读写 HDFS实现情况：机制非常简单，任何时间都只允许有
一个程序在写入某个文件
3.1.3分布式文件系统的设计需求
●文件复制（容错机制） 含义：一个文件可以拥有在不同位置的多个副本 HDFS实现情况：HDFS采用了多副本机制
●硬件和操作系统的异构性（可伸缩性） 含义：可以在不同的操作系统和计算机上实现同
•名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到 EditLog文件中。
3.3.2名称节点和数据节点
名称节点的启动
•在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容 加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作， 使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数 据支持客户端的读操作。
大数据-第4章--大数据存储与管理
在大数据时代，普通PC的存储容量已经无法满足大数据需求， 需要进行存储技术的变革，我们采用分布式平台来存储大数据。
4.2.1 文件系统
1．文件系统简介
在计算机中，文件系统（File System）是提供了命名文件及放置文 件的逻辑存储和恢复等功能的系统。DOS、Windows、OS/2、Macintosh和 UNIX-based操作系统都有文件系统。在此系统中，文件被放置在分等级 的（树状）结构中的某一处。文件被放进目录（Windows中的文件夹）或 子目录。
I/O密集的应用环境：某种程序的内部逻辑并不复杂、耗费的 CPU资源不多，但要随时读取磁盘上的数据，如FTP服务器。
对高并发随机小块I/O或共享访问文件的应用环境：我们往往会 采用NAS。因为对小块的I/O读/写并不会对网络造成大的影响，并且 NAS提供了网络文件共享协议。
4.2 大数据时代的存储管理系统
4.2.2 分布式文件系统
1．分布式文件系统简介 普通文件系统的存储容量有限，但是大数据一般都是海量数 据，无法在以前的普通文件系统进行存储。
分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千 上万的计算机节点构成计算机集群。和以前使用多个处理器和专 用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统 所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就大大降低了 硬件上的成本开销。
可管理性差：数据分散在应用服务器各自的存储设备上，不 便于集中管理、分析和使用。
异构化严重：企业在发展过程中采购不同厂商、不同型号的 存储设备，设备之间的异构化严重，使维护成本很高。
I/O瓶颈：SCSI接口处理能力会成为数据读/写的瓶颈。
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5 放大一下——计算框架
数数据据表表管管理理
文文件件管管理理
元元数数据据管管理理
应用接入
ZZooookkeeeeppeerr
数数据据导导入入 SSqqoooopp FFlluummee KKaaffkkaa
Pig Hive Mahout MapReduce
NoSQL数据库
图计算架构 Hama
分布式文件存储 HDFS
账号管理 安全控制 监控报警 配置管理
6 放大一下——计算框架
数数据据表表管管理理
文文件件管管理理
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SQL，替代 Hive
元元数数据据管管理理
应用接入
流式计算数，据快挖速掘，图更计快算，实体
信息识别速的内存式关计系算图谱遍历
账号管理
数数据据导导入入 SSqqoooopp FFlluummee KKaaffkkaa
大ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ据体系结构及 原理
2 技术架构
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7 简单说说Map/Reduce
• 简单的说 • Map：问题读取器。将输入键值对（key/value pair）映射到一组中间格式的键值对集合。 • Reduce：归约器。将Map的输出中与一个Key关联的一组中间数值集归约为一个更小的数 值集。
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文件管理
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