大数据的关键技术(PPT 51张)
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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
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。
新技术基础知识介绍——大数据[优质ppt]
![新技术基础知识介绍——大数据[优质ppt]](https://img.taocdn.com/s3/m/50b6bfda7c1cfad6195fa78f.png)
据的精度。
更好
不是因果关系而是相关关系，大 数据的核心是预测，相关关系是 大数据预测的关键，揭示“是什
么”，而不是“为什么”
来源：维克托·迈尔-舍恩伯格,英，数据科学的技术权威 13
典型事例，对相关性的追求
佛教关于因果报应的解释
哲学范畴的因果关系
舍恩伯格对大数据的相关性解释
佛教《三世因果经》主要讲：一是人的命是自己造就的； 原因和结果是揭示客观世界中普遍联系着的事物具有
A：人工智能
B：区块链
C：云
D：大数据
IoT：物联网
• 智能制造、供应链 • 智能财务、HR • 智能营销 • • 数字资产
• 外部协同在云端 • 内部协同在云端 • 信息存储在云端 • 基础设施在云端
• 大数据市场分析 • 大数据精准营销 • 大数据精细管理 • 大数据智能决策
二是怎样为自己造一个好命；三是行善积德与行凶作恶 先后相继、彼此制约的一对范畴。原因是指引起一定
干坏事的因果循环报应规律。
现象的现象，结果是指由于原因的作用而引起的现象。
10
不同认知角度的大数据定义
原始版本
大数据技术
用以区分数据
“信号”数据
暗数据
新瓶装旧酒
以大数据的三个特 征数量（Volume） 种类（Variety） 速度（Velocity） 定义大数据，是最 为人所知，且被公 认的一种。
我们除了面对更大 量（Volume）更多 种类（Variety）、 更快速（Velocity） 的数据以外，一批 新技术应运而生， 尤其是用以存储和 处理数据的开源技 术，如Hadoop、 NoSQL等。 学习和使用这些技 术和工具，需要一 个有别于传统技术 的名称，最终，将 其称为“大数据”。
更好
不是因果关系而是相关关系，大 数据的核心是预测，相关关系是 大数据预测的关键，揭示“是什
么”，而不是“为什么”
来源：维克托·迈尔-舍恩伯格,英，数据科学的技术权威 13
典型事例，对相关性的追求
佛教关于因果报应的解释
哲学范畴的因果关系
舍恩伯格对大数据的相关性解释
佛教《三世因果经》主要讲：一是人的命是自己造就的； 原因和结果是揭示客观世界中普遍联系着的事物具有
A：人工智能
B：区块链
C：云
D：大数据
IoT：物联网
• 智能制造、供应链 • 智能财务、HR • 智能营销 • • 数字资产
• 外部协同在云端 • 内部协同在云端 • 信息存储在云端 • 基础设施在云端
• 大数据市场分析 • 大数据精准营销 • 大数据精细管理 • 大数据智能决策
二是怎样为自己造一个好命；三是行善积德与行凶作恶 先后相继、彼此制约的一对范畴。原因是指引起一定
干坏事的因果循环报应规律。
现象的现象，结果是指由于原因的作用而引起的现象。
10
不同认知角度的大数据定义
原始版本
大数据技术
用以区分数据
“信号”数据
暗数据
新瓶装旧酒
以大数据的三个特 征数量（Volume） 种类（Variety） 速度（Velocity） 定义大数据，是最 为人所知，且被公 认的一种。
我们除了面对更大 量（Volume）更多 种类（Variety）、 更快速（Velocity） 的数据以外，一批 新技术应运而生， 尤其是用以存储和 处理数据的开源技 术，如Hadoop、 NoSQL等。 学习和使用这些技 术和工具，需要一 个有别于传统技术 的名称，最终，将 其称为“大数据”。
大数据技术特点PPT课件
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
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
ZooKeeper
一个分布式的、高可用的协调服务。 Zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于 构建分布式应用。
Hive
分布式数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数 据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。
6
大数据涉及的关键技术
需求
大
海量数据分布式处理
数
据
采
非结构化数据处理
集
处
理
实时数据处理
大 数
可视化交互界面
据
分
智能数据分析
析
存储、 组织、 管理
数据隐私保护 高效存储和管理大规 模数据
关键技术
Hadoop 生态系统
文本处理技术；自然 语言理解； 多媒体处 理技术… Streaming Data 交互式可视化探 索分析技术 大规模机器学习 技术
数据隐私防范保 护措施与数据安 全技术 数据存储备份技术、 数据放置和调度技术、 数据溯源
.
2
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源.
•能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义分 析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得应 用.
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
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
ZooKeeper
一个分布式的、高可用的协调服务。 Zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于 构建分布式应用。
Hive
分布式数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数 据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。
6
大数据涉及的关键技术
需求
大
海量数据分布式处理
数
据
采
非结构化数据处理
集
处
理
实时数据处理
大 数
可视化交互界面
据
分
智能数据分析
析
存储、 组织、 管理
数据隐私保护 高效存储和管理大规 模数据
关键技术
Hadoop 生态系统
文本处理技术；自然 语言理解； 多媒体处 理技术… Streaming Data 交互式可视化探 索分析技术 大规模机器学习 技术
数据隐私防范保 护措施与数据安 全技术 数据存储备份技术、 数据放置和调度技术、 数据溯源
.
2
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源.
•能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义分 析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得应 用.
大数据分析关键技术概述.ppt
Storage
Distribute File System
Column Database
流式计算
实时性：高
流式计算
流数据的实时计算注重对流数据的快速高效处理、计算和分析。其特点是计算过程数据不落地，所有 数据在内存中完成。其计算模型是根据规则生成容器，当数据流经过容器时，实时产生分析结果。
Output Adapter
Column Database
批量处理
实时性：低
批量处理 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行批量计算。概念Map和Reduce当前的主流
实现是指定一个Map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。
Context包括
• 实例A2异常
• 最终接收事件号
事件输入
• 实例A4新增
• 状态对象
事件路由
接入层
关键步骤1 • 从A1或A3中选择一个实例，如A3
实例 A 1
Context
实例 A 2
异常
实例 A 3
Context
实例 A 4
新增
Context
分析引擎
C 实例1
C 实例2
C 实例3
D 实例4
事件去重
事件分析平台
规则模板 开发IDE
事件元 数据
类SQL规 则语言
Action 元数据
Web规则 模板管理
Web规则 实例配置 与热部署
面向数据 流
基于内存
冷热数据 分离与恢
复
内存状态 数据迁移
集群规模 水平伸缩
事件动态 路由
自动化、图形化运维
大数据技术基础 PPT
2.4.2 数据的存储方式
大数据存储方式
➢ 开放系统的直连式存储(Direct Attached Storage， DAS)
直接连接于主机服务器的 一种储存方式。每一台主机服 务器有独立的储存设备，可以说是一种应用较为早的技 术实现。
DAS缺点： • 效率比较低 • 无法共享 • 数据保护流程复杂
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如下图2-2所示） •除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目，它们提供了 互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务
个人提供决策和服务，是大数据核心议题，也是云计算的最终方向。
3.数据采集
2.3 数据采集
数据采集：其实就是大数据抽取、转换和加载的过程 数据采集的工具：摄像头、麦克风等都是数据采集的工具。 数据采集的意义：足够的数据量是企业大数据战略建设的基础，数据采集成为大数据分析的前奏。数据采集是大数据价值挖掘中重
Facebook的Scribe
Facebook的Scribe
• Scribe是Facebook开源的日志手机系统，它能够从各种日志源上收集日 志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中统计分析处理。它为日 志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。
Hadoop的Chukwa
• chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据 收集系统。这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的，继承了 hadoop 的可伸缩 性和鲁棒性。Chukwa 还包含了一个强大和灵活的工 具集，可用于展示、监控和分析已收集的数据。
大数据及其相关新兴技术ppt课件
4
1、大数据浪潮汹涌澎湃
(2) 大科学工程产生了大数据
• *大型强子碰撞（LHC：Large Hadron Collider）试验：美国大数据研究计划 中专门列出寻找希格斯粒子（被称为“上帝粒子”）的LHC实验。据说至 少要1万亿个事例中才可能找出一个希格斯粒子。在发生碰撞时，LHC检测 器（Detector）在一秒钟内能捕获到其临近0.4亿（40 million）个快照。当 LHC试验时，约有1.5亿个传感器（Sensor）每秒传递数据0.4亿次，大约每 秒近6.0亿碰撞。如果所有的传感器数据均记录在LHC中，则在重复之前每 天将近有500EB（E=1018）数据流量，几乎是世界上所有其他资源的200倍。
计算能力。
5
1、大数据浪潮汹涌澎湃
(3) 新技术新应用催生的大数据
• 新技术：传感技术、新型通信技术、物联网技术等高速发展，让人们感知的东西很 多；人与人、人与机器、机器与机器时刻都在互联互动；新的获取、搜索、发现和 分析工具更使人们获得更丰富的数据。
• 新应用：物联网（使成千上万的网络传感器嵌入到现实世界中）和云计算（为海量 数据提供了存储空间和在线处理）等新型应用更使得数据激增。
• 数据之所以称为大数据，首先是因为其量大（Large Quantity），而量大对不同的 领域的界定也不同；目前，大数据一般典型范围为几十TB（T=1012）到PB （PB=1015），将来会更大。
(2) 大数据的4V定义
大数据可按其大容量、快速率、多样性和高价值等4个“V”进行定义如下：
• Volume（Amount of Data）：大容量
• Value（Usefulness of Data）：高价值
（大海捞针，“在大数据困难面前，不被利用就是成本”）
1、大数据浪潮汹涌澎湃
(2) 大科学工程产生了大数据
• *大型强子碰撞（LHC：Large Hadron Collider）试验：美国大数据研究计划 中专门列出寻找希格斯粒子（被称为“上帝粒子”）的LHC实验。据说至 少要1万亿个事例中才可能找出一个希格斯粒子。在发生碰撞时，LHC检测 器（Detector）在一秒钟内能捕获到其临近0.4亿（40 million）个快照。当 LHC试验时，约有1.5亿个传感器（Sensor）每秒传递数据0.4亿次，大约每 秒近6.0亿碰撞。如果所有的传感器数据均记录在LHC中，则在重复之前每 天将近有500EB（E=1018）数据流量，几乎是世界上所有其他资源的200倍。
计算能力。
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1、大数据浪潮汹涌澎湃
(3) 新技术新应用催生的大数据
• 新技术：传感技术、新型通信技术、物联网技术等高速发展，让人们感知的东西很 多；人与人、人与机器、机器与机器时刻都在互联互动；新的获取、搜索、发现和 分析工具更使人们获得更丰富的数据。
• 新应用：物联网（使成千上万的网络传感器嵌入到现实世界中）和云计算（为海量 数据提供了存储空间和在线处理）等新型应用更使得数据激增。
• 数据之所以称为大数据，首先是因为其量大（Large Quantity），而量大对不同的 领域的界定也不同；目前，大数据一般典型范围为几十TB（T=1012）到PB （PB=1015），将来会更大。
(2) 大数据的4V定义
大数据可按其大容量、快速率、多样性和高价值等4个“V”进行定义如下：
• Volume（Amount of Data）：大容量
• Value（Usefulness of Data）：高价值
（大海捞针，“在大数据困难面前，不被利用就是成本”）
大数据核心技术PPT
汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录/CONTENTS
添加目录一标题 ADD DIRECTORY ONE TITLES 添加目录二标题 ADD DIRECTORY TWO TITLES 添加目录三标题 ADD DIRECTORY THREE TITLES 添加目录四标题 ADD DIRECTORY FOUR TITLES
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ADD DIRECTORY ONE TITLES
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51大数据介绍PPT课件
4、高容错性：hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失 败的任务重新分配。
5、低成本： hadoop本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据 的分发及处理工作的，这些服务器集群是可以支持数千个节点的。
Hadoop核心设计
MapReduce HDFS
Map：任务的分解 Reduce：结果的汇总
化
传统数据与大数据对比
数据规模 数据类型
数据与模式关系 处理对象
传统数据（DB） 小（MB） 单一（结构化）
现有模式后有数据 数据
大数据（BD） 大（GB、TP、PB） 繁多（结构化、半结构化、非结构化）
现有数据后有模式，模式种类繁多 各种类型
相关技术
分析技术：
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test；top N排行榜 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
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）
大数据的定义
大数据（Big data或Megadata），或称巨量数 据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量 规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管 理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信 息。
例：报表
• 实时性：（毫秒级）storm 例：信用卡欺诈
• 交互式分析：（秒级）spark
数据挖掘
数据 挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通 过算法搜索隐藏于其中信息的过程
数据可视化
大数据主要应用技术---Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式 系 统 基 础 架 构 Hadoop 的 框 架 最 核 心 的 设 计 就 是 ： HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储， 则MapReduce为海量的数据提供了计算。
5、低成本： hadoop本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据 的分发及处理工作的，这些服务器集群是可以支持数千个节点的。
Hadoop核心设计
MapReduce HDFS
Map：任务的分解 Reduce：结果的汇总
化
传统数据与大数据对比
数据规模 数据类型
数据与模式关系 处理对象
传统数据（DB） 小（MB） 单一（结构化）
现有模式后有数据 数据
大数据（BD） 大（GB、TP、PB） 繁多（结构化、半结构化、非结构化）
现有数据后有模式，模式种类繁多 各种类型
相关技术
分析技术：
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test；top N排行榜 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
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）
大数据的定义
大数据（Big data或Megadata），或称巨量数 据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量 规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管 理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信 息。
例：报表
• 实时性：（毫秒级）storm 例：信用卡欺诈
• 交互式分析：（秒级）spark
数据挖掘
数据 挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通 过算法搜索隐藏于其中信息的过程
数据可视化
大数据主要应用技术---Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式 系 统 基 础 架 构 Hadoop 的 框 架 最 核 心 的 设 计 就 是 ： HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储， 则MapReduce为海量的数据提供了计算。
大数据关键技术
大数据关键技术第一点：大数据关键技术概述大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据生成及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的庞大数据集。
在大数据领域，关键技术是支撑数据收集、存储、管理、分析和应用的核心力量。
1.1 数据采集与预处理技术数据采集是大数据分析的第一步，涉及多种数据源的接入、数据抓取和数据清洗。
预处理技术则主要包括数据集成、数据转换和数据规约，目的是提高数据质量和分析效率。
子点1：多种数据源接入技术大数据环境下，数据源类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
因此，需要具备高效接入多种数据源的能力，如日志文件、社交媒体数据、IoT设备数据等。
子点2：数据抓取技术数据抓取技术涉及网络爬虫、数据挖掘和自然语言处理等方法，用于从不同网站、应用和数据库中自动收集数据。
子点3：数据清洗技术数据清洗是确保数据分析准确性的关键步骤，包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失值等。
子点4：数据集成技术由于数据分布的异构性，需要通过数据集成技术实现不同数据源和格式之间的统一，常见的技术包括ETL（Extract, Transform, Load）过程和数据仓库。
子点5：数据转换技术数据转换技术涉及将原始数据转换成适合分析的格式，例如数据规范化、数据抽象和数据重塑等。
子点6：数据规约技术数据规约旨在减少数据量，同时保持数据的原有特性，常见的技术包括数据压缩、数据采样和特征选择等。
1.2 分布式存储与管理技术大数据的分布式存储与管理技术是为了高效存储和处理海量数据而设计的。
它涉及数据的分区、分布式文件系统、存储优化和数据恢复等方面。
子点1：数据分区技术数据分区技术将数据分散存储在多个节点上，通过水平扩展提高数据处理能力。
常见的分区策略包括范围分区、列表分区、散列分区等。
子点2：分布式文件系统分布式文件系统如Hadoop Distributed File System (HDFS)和Apache Cassandra 等，能够提供高吞吐量的数据访问，并支持数据的冗余存储。
大数据计算模式和关键技术ppt课件
.
云计算关键技术
• 云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等
.
云计算数据中心的建设
.
阿里全球云计算数据中心部署
.
苹果云计算数据中心部署
.
思考： 云计算数据中心应该选择建在什么位置？
.
.
.
面向所有公众
.
私有云
面向企业内部
.
混合云
混合云
部分给自己，部分给外部
.
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
大数据技术都是以Google公司技术为代表
.
1 1.5大数据关键技术 分布式数据库Bigtable 分布式文件系统GFS 分布式并行处理技术Mapreduce
.
不同的计算模式需要使用不同的产品
正如“不同的锁需要不同的钥匙”企 业中不同的应用场景数据不同的计 算模式，需要使用不同的大数据技 术
.
1 大数据关键技术
未来，已发生改变……
大数据的关键技术
.
1 大数据关键技术
1、数据采集 2、数据存储与管理 3、数据处理与分析 4、数据隐私与安全
.
1.5大数据关键技术
两大核心技术
大数据
分布式存储
分布式处理
.
1.5大数据关键技术
分布式存储：解决海量数据的存储问题
单机无法存储
集群分布式存储
海量数据的存储
.
1.5大数据关键技术
PaaS
大数据的关键技术
大数据的关键技术在当今数字化的时代，大数据已经成为了一种重要的资源，对各个领域都产生了深远的影响。
从商业决策到医疗保健，从科学研究到社交媒体，大数据的应用无处不在。
而要有效地处理和利用大数据，离不开一系列关键技术的支持。
首先，数据采集技术是大数据处理的第一步。
这就像是为一座大厦准备原材料，只有采集到丰富、准确、及时的数据，后续的分析和处理才有意义。
在数据采集过程中，需要面对各种来源和类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML 文档、JSON 数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
为了获取这些数据，通常会使用传感器、网络爬虫、日志文件收集等技术手段。
传感器可以实时监测物理世界中的各种信息，例如温度、湿度、压力等，并将其转化为数字信号进行传输和存储。
网络爬虫则能够自动访问网页，提取其中的有用信息，比如商品价格、新闻内容等。
而日志文件收集则可以记录系统或应用程序的运行状态和用户行为，为后续的分析提供依据。
接下来是数据存储技术。
由于大数据的体量巨大，传统的数据库存储方式往往难以胜任。
这时候，分布式文件系统和分布式数据库就派上了用场。
分布式文件系统，如 Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System），可以将数据分散存储在多个节点上，实现大规模数据的可靠存储和访问。
分布式数据库，如 MongoDB、Cassandra 等，则提供了灵活的数据模型和高可扩展性，能够适应不断增长的数据量和复杂的数据结构。
数据清洗和预处理技术也是至关重要的一环。
采集到的数据往往存在噪声、缺失值、重复等问题，这些问题如果不加以处理，会严重影响后续分析的准确性和可靠性。
数据清洗的过程包括去除噪声、填补缺失值、纠正错误数据、删除重复数据等操作。
而数据预处理则可能涉及数据标准化、归一化、特征提取等工作，以便将数据转化为适合分析的形式。
数据挖掘和分析技术是大数据处理的核心环节。
物联网、云计算、移动互联网、大数据
• 江苏省太湖流域水环境信息共享平台采用物联网传感技术理念，运用 先进的虚拟实境、视频监控、通讯组网等信息化技术，覆盖流域内 282家重点污染源、75个水质自动站、53个国家考核断面、21个湖体 监测点位和太湖蓝藻遥感预警监测，实现流域水环境全方位、一体化 监控，在太湖流域水环境管理与决策中发挥了重要的支撑作用。
物联网相关概念解析：
相较于M2M、CPS
• 机对机通信Machine-to-Machine
– 机器与机器之间的通信；研究机器的智能交互和机器的网络化应 用； – 主要驱动力来自工业和自动化行业，M2M连接的机器多是非IT设备， 通过无线或有线通信网络实现通信。
• 信息物理融合系统Cyber Physical Systems
云计算特点
按需即取
消费者可以随时按需使用各类云服务，快速交付，并且通过 自助的方式，不需要提供商人工参与。
随时扩展
通过虚拟化技术，云服务供应商Байду номын сангаас供规模较大的资源池，服 务资源可按需随时进行扩展和收缩。
按使用付费
区别于传统软硬件购置的方式，云计算采用按使用付费的模 式，让企业IT从资本投资转变为更灵活的运营费用。
汇报内容
3 1
物联网知识 云计算知识 大数据知识 移动互联网知识
2
3
3 4
云计算知识
目录
1 2 3
云计算发展历程 云计算概念及原理
云计算应用
云计算发展历程
1945-1980
大型机时代
1980-1995
个人电脑时代
1995-2010
互联网时代
2010云计算时代
云计算发展历程
• • 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克· 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源 于Google工程师克里斯托弗· 比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划。 2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司 建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进 云计算。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。 2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云 计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布 “OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
物联网相关概念解析：
相较于M2M、CPS
• 机对机通信Machine-to-Machine
– 机器与机器之间的通信；研究机器的智能交互和机器的网络化应 用； – 主要驱动力来自工业和自动化行业，M2M连接的机器多是非IT设备， 通过无线或有线通信网络实现通信。
• 信息物理融合系统Cyber Physical Systems
云计算特点
按需即取
消费者可以随时按需使用各类云服务，快速交付，并且通过 自助的方式，不需要提供商人工参与。
随时扩展
通过虚拟化技术，云服务供应商Байду номын сангаас供规模较大的资源池，服 务资源可按需随时进行扩展和收缩。
按使用付费
区别于传统软硬件购置的方式，云计算采用按使用付费的模 式，让企业IT从资本投资转变为更灵活的运营费用。
汇报内容
3 1
物联网知识 云计算知识 大数据知识 移动互联网知识
2
3
3 4
云计算知识
目录
1 2 3
云计算发展历程 云计算概念及原理
云计算应用
云计算发展历程
1945-1980
大型机时代
1980-1995
个人电脑时代
1995-2010
互联网时代
2010云计算时代
云计算发展历程
• • 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克· 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源 于Google工程师克里斯托弗· 比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划。 2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司 建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进 云计算。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。 2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云 计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布 “OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
大数据介绍ppt
大数据介绍ppt大数据介绍 PPT在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
它不仅改变了我们的生活方式，也对企业的运营和决策产生了深远的影响。
接下来，让我们通过这个 PPT 来深入了解一下大数据。
一、什么是大数据大数据，顾名思义，就是规模非常大的数据集合。
但仅仅是数据量大还不足以完全定义大数据。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量巨大（Volume）：这是大数据最直观的特点。
数据的规模可以达到 PB 级甚至 EB 级。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析。
4、数据价值密度低（Value）：海量的数据中，有价值的信息可能只是一小部分，需要通过有效的方法进行挖掘和提取。
二、大数据的来源大数据的来源非常广泛，以下是一些常见的来源：1、互联网：包括搜索引擎、社交媒体、电子商务平台等产生的大量用户行为数据。
2、物联网：各种智能设备和传感器收集的环境、设备状态等数据。
3、企业内部系统：如 ERP、CRM 等系统中的业务数据。
4、科研领域：实验、观测等活动产生的数据。
三、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个步骤：1、数据采集：通过各种手段收集数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据存储：选择合适的存储方式，如分布式文件系统、NoSQL数据库等，以应对海量数据的存储需求。
3、数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除噪声、重复和错误的数据。
4、数据分析：运用各种分析方法和工具，挖掘数据中的潜在价值。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，便于理解和决策。
四、大数据的应用领域大数据在众多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的例子：1、商业营销：通过分析消费者的行为和偏好，实现精准营销，提高销售效率和客户满意度。
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
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讲大数据的关键技术
大数据的三个关键问题 Google的大数据技术 Google的业务：PageRank 1 1
三大关键问题
3V
数据分析
数据计算 平 台 管 理
｝ ｝
现代数据处理 能力组件
…
计算 存储
数据存储
｝
容错
文件存储
数据集成
Database Web Log
数据源
Health+ iPhone 应用
手机+投 平板电脑 资能源+ +Google 应用商店 眼镜
Google之前的搜索
目录型搜索：Yahoo!
– 收集：人工分类 – 索引：主题 – 使用：目录结构 – 优点：准确率高 – 缺点：覆盖率低
索引型搜索：AltaVista
– 收集：自动爬取（Scooter）
2008 2007 2009 2010 2011 2012 ...
1998 1999
2000 2001
2002 2003
2004 2005
2006
合作开发 BackRub 搜索引擎
Google 公司成立
建立10亿 网址的索 引
商品+新 闻+API
80亿网址 索引+上市 +学术搜索
YouTube +Google Apps
提升吞吐量
RAID：Redundant Array of Inexpensive Disks，冗余磁盘阵列
– 把多块独立的硬盘按一定的方式组合起来形成一个硬盘组，从而实现高性 能和高可靠性
– RAID0：连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，提升 吞吐量
Source: /
每个处理器拥有独立的内存和若干磁盘， 通过高速网络相连 处理器独立处理所管理的数据
– – – – – –
结构简单，负载均衡
数据总线成为瓶颈，可扩展性较差， 共享内存单点故障 适合处理器较少（≤8）的小规模并 行数据库
– –
处理器间共享全部磁盘
容错性提高 共享磁盘成为性能瓶颈，需要额外 维护内存与磁盘间的数据一致性
现代数据处理框架
三大关键问题
存储
计算 容错
存储问题
解决大数据存储效率的两方面：
– 容量 – 吞吐量
容量
– 单硬盘容量提升：MB → GB → TB → ┈
– 系统整体容量提升：DAS、NAS、SAN
吞吐量 = 传输数据量 / 传输时间
– 单硬盘吞吐量提升：转速、接口、缓存等 – 节点吞吐量提升：RAID、专用数据库机
–
–
–
–
–
并行系统架构
共享内存（Shared Memory，SM）
–
共享磁盘（Shared Disk，SD）
–
无共享（Shared Nothing，SN）
–
多个处理器，多个磁盘，一个共享 内存，通过数据总线相连 处理器间共享全部磁盘和内存
– – –
多个处理器，每个处理器拥有独立 内存，多个磁盘，处理器与磁盘通 过数据总线相连
Source: /
计算任务容错
计算任务容错的关键问题：
– 故障监测 – 计算数据定位与获取 – 任务迁移
Google的大数据技术
Google是如何解决其大数据处理的三个关键性问题 的? 我们需要先了解Google的业务特点。
14
Google
三大关键问题
存储
计算 容错
多核技术
Moor定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每 隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。 采用多核（Multi-core）技术提升IPC，从而突破性能提升瓶颈。
指令数
主频
多处理器技术
多处理器技术的核心： IPS MF IPCF 1 F/ N 1
数据传输量小，效率高
可扩展性强 节点间交换数据开销较大 适合处理器数量较大的大规模并行系统 后期发展的主流
–
–
三大关键问题
存储
计算 容错
数据容错
RAID单节点数据冗余存储
– RAID0：并行磁盘 – RAID1：镜像冗余 – RAID10：RAID1+RAID0 – RAID5：校验冗余
集群多节点数据冗余存储
Google最重要的业务？
搜索 AdWords
Google发展史
当佩奇遇见 布林
1996 1995 1997
命名 Google
首名专用 厨师入职
图片搜索 +30亿网 址索引
开始收购 +Google 图书
地图 +Talk+ 分析
Gmail+ 社交网络 街景 搜索+实时 地图导航+ 搜索 收购Moto +Android
–
多个操作间存在依赖关系，且 后一个操作必须等待前一个操 作处理完后方可执行 将多个操作分配给不同处理器， 但处理器间以流水线方式执行 例：Scan → Sort → Group
数据操作的输入数据可以分解为多个 子集，且子集之间相互独立 分割为若干独立的子操作，每个子操 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ只处理对应的部分数据，并将这些 子操作配到不同的处理器上执行 例： Scan → Merge
按处理器之间的关系可以分为两类：
非对称多处理器架构（ASMP）
– –
对称多处理器架构（SMP）
– –
不同类型计算任务或进程由不同处理器执行
简单，操作系统修改小 低效 早期过渡性架构
所有处理器完全对等
计算任务按需分配 高效 普遍采用
–
–
–
–
并行模式
独立并行
–
流水线并行
–
分割并行
–
两个数据操作间没有数据依 赖关系 可以采用独立并行的方式分 配给不同的处理器执行 例：两个独立数据集的Scan 操作
– 索引：自动标记 – 使用：输入关键词搜索
– 优点：覆盖率高 – 缺点：准确率低
覆盖率 VS. 准确率：鱼与熊掌不可兼得？
Google
Google的自我揭秘！
核心算法
– Lawrence Page, Sergey Brin, et. al., The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report, Stanford InfoLab, 1999. (6881)
三大法宝
– Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, et. al., The Google file system, Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles, 2003. (3911) – Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters , Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, 2004. (9569) – Fay Chang, Jeffrey Dean, et. al., Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data, Seventh Symposium on Operating System Design and Implementation, 2006. (2558)
大数据的三个关键问题 Google的大数据技术 Google的业务：PageRank 1 1
三大关键问题
3V
数据分析
数据计算 平 台 管 理
｝ ｝
现代数据处理 能力组件
…
计算 存储
数据存储
｝
容错
文件存储
数据集成
Database Web Log
数据源
Health+ iPhone 应用
手机+投 平板电脑 资能源+ +Google 应用商店 眼镜
Google之前的搜索
目录型搜索：Yahoo!
– 收集：人工分类 – 索引：主题 – 使用：目录结构 – 优点：准确率高 – 缺点：覆盖率低
索引型搜索：AltaVista
– 收集：自动爬取（Scooter）
2008 2007 2009 2010 2011 2012 ...
1998 1999
2000 2001
2002 2003
2004 2005
2006
合作开发 BackRub 搜索引擎
Google 公司成立
建立10亿 网址的索 引
商品+新 闻+API
80亿网址 索引+上市 +学术搜索
YouTube +Google Apps
提升吞吐量
RAID：Redundant Array of Inexpensive Disks，冗余磁盘阵列
– 把多块独立的硬盘按一定的方式组合起来形成一个硬盘组，从而实现高性 能和高可靠性
– RAID0：连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，提升 吞吐量
Source: /
每个处理器拥有独立的内存和若干磁盘， 通过高速网络相连 处理器独立处理所管理的数据
– – – – – –
结构简单，负载均衡
数据总线成为瓶颈，可扩展性较差， 共享内存单点故障 适合处理器较少（≤8）的小规模并 行数据库
– –
处理器间共享全部磁盘
容错性提高 共享磁盘成为性能瓶颈，需要额外 维护内存与磁盘间的数据一致性
现代数据处理框架
三大关键问题
存储
计算 容错
存储问题
解决大数据存储效率的两方面：
– 容量 – 吞吐量
容量
– 单硬盘容量提升：MB → GB → TB → ┈
– 系统整体容量提升：DAS、NAS、SAN
吞吐量 = 传输数据量 / 传输时间
– 单硬盘吞吐量提升：转速、接口、缓存等 – 节点吞吐量提升：RAID、专用数据库机
–
–
–
–
–
并行系统架构
共享内存（Shared Memory，SM）
–
共享磁盘（Shared Disk，SD）
–
无共享（Shared Nothing，SN）
–
多个处理器，多个磁盘，一个共享 内存，通过数据总线相连 处理器间共享全部磁盘和内存
– – –
多个处理器，每个处理器拥有独立 内存，多个磁盘，处理器与磁盘通 过数据总线相连
Source: /
计算任务容错
计算任务容错的关键问题：
– 故障监测 – 计算数据定位与获取 – 任务迁移
Google的大数据技术
Google是如何解决其大数据处理的三个关键性问题 的? 我们需要先了解Google的业务特点。
14
三大关键问题
存储
计算 容错
多核技术
Moor定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每 隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。 采用多核（Multi-core）技术提升IPC，从而突破性能提升瓶颈。
指令数
主频
多处理器技术
多处理器技术的核心： IPS MF IPCF 1 F/ N 1
数据传输量小，效率高
可扩展性强 节点间交换数据开销较大 适合处理器数量较大的大规模并行系统 后期发展的主流
–
–
三大关键问题
存储
计算 容错
数据容错
RAID单节点数据冗余存储
– RAID0：并行磁盘 – RAID1：镜像冗余 – RAID10：RAID1+RAID0 – RAID5：校验冗余
集群多节点数据冗余存储
Google最重要的业务？
搜索 AdWords
Google发展史
当佩奇遇见 布林
1996 1995 1997
命名 Google
首名专用 厨师入职
图片搜索 +30亿网 址索引
开始收购 +Google 图书
地图 +Talk+ 分析
Gmail+ 社交网络 街景 搜索+实时 地图导航+ 搜索 收购Moto +Android
–
多个操作间存在依赖关系，且 后一个操作必须等待前一个操 作处理完后方可执行 将多个操作分配给不同处理器， 但处理器间以流水线方式执行 例：Scan → Sort → Group
数据操作的输入数据可以分解为多个 子集，且子集之间相互独立 分割为若干独立的子操作，每个子操 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ只处理对应的部分数据，并将这些 子操作配到不同的处理器上执行 例： Scan → Merge
按处理器之间的关系可以分为两类：
非对称多处理器架构（ASMP）
– –
对称多处理器架构（SMP）
– –
不同类型计算任务或进程由不同处理器执行
简单，操作系统修改小 低效 早期过渡性架构
所有处理器完全对等
计算任务按需分配 高效 普遍采用
–
–
–
–
并行模式
独立并行
–
流水线并行
–
分割并行
–
两个数据操作间没有数据依 赖关系 可以采用独立并行的方式分 配给不同的处理器执行 例：两个独立数据集的Scan 操作
– 索引：自动标记 – 使用：输入关键词搜索
– 优点：覆盖率高 – 缺点：准确率低
覆盖率 VS. 准确率：鱼与熊掌不可兼得？
Google的自我揭秘！
核心算法
– Lawrence Page, Sergey Brin, et. al., The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report, Stanford InfoLab, 1999. (6881)
三大法宝
– Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, et. al., The Google file system, Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles, 2003. (3911) – Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters , Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, 2004. (9569) – Fay Chang, Jeffrey Dean, et. al., Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data, Seventh Symposium on Operating System Design and Implementation, 2006. (2558)