大数据概念技术与应用.pptx
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大数据及其典型应用ppt教案
详细描述
用户画像构建：通过 收集和分析用户的浏 览记录、购买记录、 搜索历史等数据，构 建用户画像，了解用 户的兴趣偏好和消费 习惯。
商品推荐算法：基于 用户画像和商品属性 数据，利用推荐算法 为用户推荐最符合其 需求的商品，提高转 化率和用户满意度。
实时更新与优化：根 据用户反馈和行为数 据进行实时更新和优 化推荐算法，确保推 荐结果的准确性和有 效性。
总结词
城市管理者通过大数据分析，可以更好地规划和管理城市资源，提高公共服务质量和效 率。
详细描述
城市管理者可以利用大数据分析城市的人口分布、交通流量、环境质量等信息，以优化 城市规划和资源配置。例如，通过分析交通流量数据，可以合理规划道路网络和公共交 通线路，缓解交通拥堵问题。同时，大数据还可以用于公共安全、应急管理和环境保护
04
流行病监测与防控：通过对疫情数据、人口流动数据等进行实时监测 和分析，及时发现和预防流行病的爆发和传播。
04
大数据挑战与未来发展
数据质量与治理
数据质量评估
数据安全与隐私保护
评估数据的准确性、完整性、一致性 和及时性，确保数据质量符合要求。
采取加密、脱敏等技术手段，确保数 据安全和用户隐私不受侵犯。
数据分析
利用统计学、机器学习等 方法，对数据进行深入挖 掘，发现数据背后的规律 和趋势。
数据安全与隐私保护
数据加密
采用加密技术对数据进行 加密存储和传输，保证数 据的安全性。
访问控制
通过设置访问权限和身份 认证，控制对数据的访问 和使用，防止未经授权的 访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等 技术，保护用户隐私，避 免数据泄露和滥用。
数据清洗与整理
对数据进行清洗、去重、格式转换等 操作，确保数据准确无误。
大数据技术及应用简介PPT课件
41
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
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大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
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• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
大数据分析全面讲解及应用课件
2
发展历程
大数据分析的发展经历了三个阶段：数据获取和存储、数据处理和分析、数据可 视化和应用。随着科技的不断革新，大数据的应用越来越广泛。
3
重要性和应用范围
大数据分析可以应用于各个领域，如商业、医疗、科学研究等。它可以帮助企业 做出更好的决策，为人们提供更好的服务，推动各行业的发展。
大数据分析的基本原理
准确性，推动医学研究的进一步深入。
3
商业行业
通过大数据分析，我们可以更好地了解 消费者需求，预测市场趋势和未来走势， 为企业制定更加有效的营销策略，提供 更优质的服务。
社交媒体
通过大数据分析，我们可以更好地了解 用户的偏好、兴趣，提供更加符合他们 需求的服务和产品。
大数据分析的挑战和未来发展
1 数据隐私和安全
随着数据处理和存储技术 的发展，数据泄露和安全 问题也随之增加。如何保 证数据的安全和隐私将成 为大数据分析发展的一个 关键瓶颈。
2 技术人才短缺
3 未来的发展势头
大数据分析涉及多个领域， 需要掌握多种技能，如编 程、算法等，而这种全面 的技能组合比较少见，导 致技术人才在市场上价格 高企。
大数据分析的未来发展将 更加多元化和个性化，从 数据收集到分析再到应用， 将会出现更多新的技术和 应用场景。
数据收集和清理
数据收集包括传感器、网络、 采集装置等技术手段，清理 则包括数据的去重、缺失值 的填充等处理方式。
数据存储和处理
数据存储和处理是大数据分 析的重要环节，传统关系型 数据库已经无法满足大数据 的存储需求。为了解决这个 问题，如Hadoop、NoSQL等 新型数据库应运而生。
数据分析和可视化
数据挖掘算法
k-means、Apriori、SVM等算法可 以让我们更好的处理数据挖掘络等技术 可以让我们在更高的精度和效率 上进行数据分析和预测。
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
数据，这部分数据属于结构化数据，可直接进行处理使用，为公司决策提供依据。
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
大数据应用技术介绍 ppt课件
Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康 状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
2024年度-大数据应用培训课件
课件contents •大数据概述•大数据基础技术•大数据存储与处理技术•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与未来发展趋势•大数据应用实践分享目录大数据概述01CATALOGUE大数据定义及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5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity （真实性）。
大数据技术架构如Hadoop的HDFS，用于存储海量数据。
如MapReduce、Spark等，用于处理和分析大数据。
如HBase、Cassandra等，用于存储和查询非结构化或半结构化数据。
如Storm、Samza等，用于实时处理大数据流。
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互联网行业金融行业医疗行业政府领域大数据应用领域01020304用于用户行为分析、推荐系统、广告投放等。
用于风险评估、客户画像、投资决策等。
用于疾病预测、个性化医疗、医疗资源管理等。
用于城市规划、交通管理、公共安全等。
大数据基础技术02CATALOGUE基本概念工作原理操作实践应用场景分布式文件系统HDFS介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）的定义、特点、架构等基本概念。
提供HDFS常用命令的操作示例，如创建目录、上传下载文件、查看文件内容等。
详细阐述HDFS的读写流程、数据块复制、容错机制等工作原理。
列举HDFS在大数据存储、分析、处理等领域的应用场景。
介绍HBase 的定义、特点、数据模型等基本概念。
基本概念详细阐述HBase 的读写流程、数据存储、索引机制等工作原理。
工作原理提供HBase 常用命令的操作示例，如表的创建、数据的增删改查等。
操作实践列举HBase 在大数据实时查询、日志分析、物联网等领域的应用场景。
大数据培训课件pptx
数据呈现
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。
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。
大数据技术和应用(PPT 22张)
大数据的收集方式
物联网 云计算
移动互联网
车联网 手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍 布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方 式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个 应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算 节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益 于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天 然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎 尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操 作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了 将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个 节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业 用户寻找更为有效、 加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源 电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预 测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要 作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高， 需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站 的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的 帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等 变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网 调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳 更多风torm的话，可能会是这样： 分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意 义。 在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理， 出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一 般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理， 最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应 用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十 亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm
大数据分析与应用实践培训ppt
大数据安全防护技术
数据加密技术
01
对敏感数据进行加密存储，确保数据在传输和存储过程中的安
全。
访问控制技术
02
通过身份验证、权限管理等手段，限制对数据的非法访问和操
作。
安全审计技术
03
对大数据平台进行安全审计，及时发现和防范潜在的安全威胁
。
隐私保护法律法规与政策
隐私保护法律法规
各国政府制定相关法律法规，保护个人隐私和数据安全。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据，预测流行病的传播趋势和爆发时 间，为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据，优化医疗资源配置和管理 ，提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据，优化交通信 号灯配时和交通疏导方案，缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
数据挖掘与机器学习
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和 模式。
分类与聚类
对数据进行分类或分组 ，以便更好地理解数据
。
预测模型
使用机器学习算法预测 未来的趋势和结果。
深度学习
应用深度学习算法处理 大规模、复杂的数据集
。
数据可视化
图表
使用图表（如柱状图、折线图和饼图 ）展示数据。
数据仪表盘
创建综合的数据仪表盘，展示关键绩 效指标（KPIs）。
交通安全预警
通过分析交通事故数据和道路状况数据，预测交通安全风 险和事故发生概率，及时发布预警信息并采取相应措施。
智能出行规划
基于实时交通信息和用户出行需求，为用户提供智能化的 出行规划和路线推荐，减少出行时间和提高出行效率。
大数据技术及应用教学课件第1章 大数据技术概述
数据转换
对数据进行规范化处理，将数 据转化成适合挖掘的形式。
数据集成
整合来自不同数据源的数据， 存放在统一的数据库或者数据 仓库中，包括模式集成、冗余 数据集成、数据值冲突的检测 与处理等。
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下，通过有效的数据采样和 属性选择，缩小数据集的规模， 提高数据挖掘的效率。
传统的数据处理方法已经不能适应大数据处理的需求， 需要根据大数据的特点，对传统的常规数据处理技术进行 变革，形成适用于大数据发展的全新体系架构，实现大规 模数据的获取、存储、管理和分析。
如何理解大数据？
• 从人类认知方式
大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与 某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本； 其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最 后，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关 关系。
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
• 网络数据采集系统
综合运用网络爬虫、分词系统、任务与索引系统等技 术，从互联网海量信息中获取非结构化和半结构化数据，
数据采集
• 传感器采集
在信息时代，传感器已经成为人类生产、生活、科研 等活动中的重要工具，源源不断地向人类提供宏观与微观 的各种信息。Leabharlann 数据预处理数据清洗
对数据进行规范化处理，将数 据转化成适合挖掘的形式。
数据集成
整合来自不同数据源的数据， 存放在统一的数据库或者数据 仓库中，包括模式集成、冗余 数据集成、数据值冲突的检测 与处理等。
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下，通过有效的数据采样和 属性选择，缩小数据集的规模， 提高数据挖掘的效率。
传统的数据处理方法已经不能适应大数据处理的需求， 需要根据大数据的特点，对传统的常规数据处理技术进行 变革，形成适用于大数据发展的全新体系架构，实现大规 模数据的获取、存储、管理和分析。
如何理解大数据？
• 从人类认知方式
大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与 某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本； 其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性；最 后，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关 关系。
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
• 网络数据采集系统
综合运用网络爬虫、分词系统、任务与索引系统等技 术，从互联网海量信息中获取非结构化和半结构化数据，
数据采集
• 传感器采集
在信息时代，传感器已经成为人类生产、生活、科研 等活动中的重要工具，源源不断地向人类提供宏观与微观 的各种信息。Leabharlann 数据预处理数据清洗
大数据技术及应用PPT课件
.
17
大数据技术介绍
何为大数据
技术能力视角
大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、 存储、管理和分析能力的数据集额，并同时强 调并不是超过某个特定数量级的数据集才是大 数据
大数据内涵视角
大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征 的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实 现高效的存储、处理和分析。
.
• 实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一；
• 1s 是临界点，对于大数据应用而言, 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
.
30
中央政府对大数据的重视程度
习近平 政府管理不仅要讲究策略，还要讲究手段，比如大数据技术
的应用，2014年3月8日 “大数据”首次写入政府工作报告
该是一种什么样的体验。（其实你的信息，什么时候想要什么东西都
已经被商户预测啦，已经提前将商品运往目的地。甚至你路过的广告
屏，视频网站，包括使用的APP都将引导你消费。）
3.数据足够大就称呼其为大数据吗？（其实不然，关键在于其中承载
的信息。数据处理之后才可以称之为信息或者叫做知识。其实大数据
可以这样理解，当数据增长速度超过了计算机处理能力的增长速度，
大量的不相关信息；对未来趋势与模式的可预测分析；深度 复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能）
实时分析而非批量式分析；数据输入、处理与丢弃； 立竿见影而非事后见效
.
26
大数据技术
Volume
1Bity
1K B
1 M B
1G B
1T B
1P B
1E B
1Z B
1Y B
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
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。
完整最新ppt
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。
完整最新ppt
26
Hadoop YARN MR调度
完整最新ppt
27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
大数据概念技术与应用138精品文档
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
一些相关技术
分析技术：
存储
• 数据处理：自然语言处理技术
TB
Semi-structured
PB
All the above
EB
Variety 多样的数据类型
巨大的数据价值
Volume 海量的数据规模
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time
Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured
Unstructured
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
一些相关技术
分析技术：
存储
• 数据处理：自然语言处理技术
TB
Semi-structured
PB
All the above
EB
Variety 多样的数据类型
巨大的数据价值
Volume 海量的数据规模
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time
Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured
Unstructured
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
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大数据 Big Data
大数据引领我们走向数据智能化时代
目录
大数据的定义理解 相关技术与应用
机遇与挑战
一
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景 Dada大
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
大数据技术将被设计用于 在成本可承受 （economically）的条件 下，通过非常快速 （velocity）的采集、发现 和分析，从大量化 （volumes）、多类别 （variety）的数据中提取 价值（value），将是IT 领 域新一代的技术与架构
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术
实时分析而非批量式分析
“大量速化(度VoVluemloe)c、it多y 样化(Va数立rie据竿ty输见)、入影快、而速处非化理事(V与后elo丢见ci弃效ty)、价值密度低（Value）”就是
“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
• 半结构化数据
转换为结构化存储
按照非结构化存储
➢ 大数据技术：
➢ 解决方案：
• 数据采集：ETL工具 • 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 • 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 • 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
• Hadoop（MapReduce技术） • 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据时代到来
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据 爆发式的增长
• 结构化数据：
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
体量Volume 多样性Variety
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
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
价值的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
TB
Semi-structured
PB
All the above
EB
Variety 多样的数据类型
巨大的数据价值
Volume 海量的数据规模
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time
Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured
Unstructured
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增
长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会
继续保持下去。这意味着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
TB
PB
EB
ZB
▪ 这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴 ▪ 大数据时代正在来临..
大数据的4V特征
大数据引领我们走向数据智能化时代
目录
大数据的定义理解 相关技术与应用
机遇与挑战
一
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景 Dada大
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
大数据技术将被设计用于 在成本可承受 （economically）的条件 下，通过非常快速 （velocity）的采集、发现 和分析，从大量化 （volumes）、多类别 （variety）的数据中提取 价值（value），将是IT 领 域新一代的技术与架构
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术
实时分析而非批量式分析
“大量速化(度VoVluemloe)c、it多y 样化(Va数立rie据竿ty输见)、入影快、而速处非化理事(V与后elo丢见ci弃效ty)、价值密度低（Value）”就是
“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
• 半结构化数据
转换为结构化存储
按照非结构化存储
➢ 大数据技术：
➢ 解决方案：
• 数据采集：ETL工具 • 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 • 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 • 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
• Hadoop（MapReduce技术） • 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据时代到来
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据 爆发式的增长
• 结构化数据：
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
体量Volume 多样性Variety
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
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
价值的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
TB
Semi-structured
PB
All the above
EB
Variety 多样的数据类型
巨大的数据价值
Volume 海量的数据规模
二
相关技术与应用
相关技术
相关技术
1
大数据时代的背景相关技术
大数据怎么用 2
云计算与大数据
3
大数据领的应用
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据要解决的问题
Streams Real time Near time
Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured
Unstructured
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增
长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会
继续保持下去。这意味着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
TB
PB
EB
ZB
▪ 这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴 ▪ 大数据时代正在来临..
大数据的4V特征