大数据技术原理与应用-大数据概述
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提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年8月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
1.5大数据关键技术
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
两大核心技术
1.5大数据关键技术
大数据
分布式存储
分布式处理
GFS\HDFS
BigTable\HBase NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库） NewSQL（如：SQL Azure）
Google Apps, Microsoft “Software+Services” IBM IT factory, Google App Engine, Force.com Amazon EC2, IBM Blue Cloud, Sun Grid
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS
Software as a Service
PaaS
Platform as a Service
IaaS Infrastructure as a Service
MaΒιβλιοθήκη BaiduReduce
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
1.7大数据产业
❖ 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经 济活动的集合
1.8大数据与云计算、物联网的 关系
❖ 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅 相成，既有联系又有区别
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
1.2.3 处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
1.2.4 价值密度低，商业价值高 价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是 具有很高的商业价值
继续装ing
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在 科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
❖ 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式： 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果
1.3大数据的影响
1.1大数据时代
1.1.1第三次信息化浪潮
❖ 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一 次重大变革
表1-1 三次信息化浪潮
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
1.2信息科技为大数据时代提供 技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队， 在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的 文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存 储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。
1.8.1云计算
SaaS PaaS
从一个集中的系统部署软件，使之在一台 本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个 模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租 一个应用程序，并计时收费
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
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
1.2大数据概念
1.2.1 数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数 据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
1.4大数据的应用
❖ 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
David Fincher
大数据分析
英国同名小说《纸牌屋》
风靡全球的美剧《纸牌屋》
典型的大数据应用实例 从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
1.8.1云计算
1. 云计算概念
❖ 云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需 要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源
公有云
混合云
私有云
应用层 软件即服务（SaaS）
平台层 平台即服务（PaaS）
基础设施层 基础设施即服务（IaaS）
图1-7 云计算的服务模式和类型
1.2.2 数据类型繁多 大数据是由结构化和非结构化数据组成的
科学研究
– 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关
–基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测 企业应用
–Email、文档、文件
–应用日志
–交易记录
Web 1.0数据
–文本
–图像
–视频
Web 2.0数据
❖ 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用 有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技 术和新应用的不断涌现
❖ 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 ❖ 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技
术相关专业的现有教学和科研体制
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年8月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
1.5大数据关键技术
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
两大核心技术
1.5大数据关键技术
大数据
分布式存储
分布式处理
GFS\HDFS
BigTable\HBase NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库） NewSQL（如：SQL Azure）
Google Apps, Microsoft “Software+Services” IBM IT factory, Google App Engine, Force.com Amazon EC2, IBM Blue Cloud, Sun Grid
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS
Software as a Service
PaaS
Platform as a Service
IaaS Infrastructure as a Service
MaΒιβλιοθήκη BaiduReduce
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
1.7大数据产业
❖ 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经 济活动的集合
1.8大数据与云计算、物联网的 关系
❖ 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅 相成，既有联系又有区别
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
1.2.3 处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
1.2.4 价值密度低，商业价值高 价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是 具有很高的商业价值
继续装ing
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在 科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
❖ 在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式： 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果
1.3大数据的影响
1.1大数据时代
1.1.1第三次信息化浪潮
❖ 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一 次重大变革
表1-1 三次信息化浪潮
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
1.2信息科技为大数据时代提供 技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队， 在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的 文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存 储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。
1.8.1云计算
SaaS PaaS
从一个集中的系统部署软件，使之在一台 本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个 模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租 一个应用程序，并计时收费
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
1.1.2信息科技为大数据时代提 供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况
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
1.2大数据概念
1.2.1 数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数 据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
1.4大数据的应用
❖ 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
David Fincher
大数据分析
英国同名小说《纸牌屋》
风靡全球的美剧《纸牌屋》
典型的大数据应用实例 从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
1.8.1云计算
1. 云计算概念
❖ 云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需 要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源
公有云
混合云
私有云
应用层 软件即服务（SaaS）
平台层 平台即服务（PaaS）
基础设施层 基础设施即服务（IaaS）
图1-7 云计算的服务模式和类型
1.2.2 数据类型繁多 大数据是由结构化和非结构化数据组成的
科学研究
– 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关
–基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测 企业应用
–Email、文档、文件
–应用日志
–交易记录
Web 1.0数据
–文本
–图像
–视频
Web 2.0数据
❖ 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用 有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技 术和新应用的不断涌现
❖ 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 ❖ 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技
术相关专业的现有教学和科研体制