大数据架构设计方案 ppt课件
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大数据技术架构设计方案课件
可视化技术的优点
可视化技术在大数据分析中的应用
• 直观地展示数据和分析结果
• 数据报表
• 提高数据分析效率
• 数据地图
• 图表展示
05
大数据传输与同步技术
ETL及其在大数据传输中的应用
ETL的定义
ETL在大数据传输中的应用
• 数据抽取
• 数据整合
• 数据清洗
• 数据迁移
• 数据加载
消息队列及其在大数据同步中的应用
• 系统复杂性较高
NoSQL数据库及其优缺点
NoSQL数据库的优点
NoSQL数据库的缺点
• 支持非结构化数据的存储
• 不支持事务处理
• 高性能
• 数据一致性较差
• 可扩展性
云存储技术及其优缺点
云存储技术的优点
• 成本较低
• 可扩展性
• 数据备份和恢复方便
云存储技术的缺点
• 数据安全性难以保障
• 对网络依赖较高
消息队列的优点
• 异步处理
• 解耦
• 可扩展性
消息队列在大数据同步中的应用
• 数据分发
• 数据备份
实时数据传输与同步技术
实时数据传输与同步技术的需求
• 快速响应数据变化
• 保证数据的一致性
实时数据传输与同步技术
• 数据同步协议（如Kafka、RabbitMQ）
• 数据传输框架（如Apache Storm、Apache Flink）
隐私保护法规及其对大数据技术的影响
隐私保护法规
• 欧洲通用数据保护条例（GDPR）
• 美国加州消费者隐私法案（CCPA）
对大数据技术的影响
• 数据处理过程的透明性
• 用户隐私权的保护
大数据分析技术架构及应用解决方案课件
• 监控数据存储和管理的状态
• 提高数据查询和处理的性能
• 在发生故障时能够快速恢复数据
• 在出现问题时及时发出告警
数据仓库与数据湖的建设与实践
数据仓库与数据湖的建设实践
• 确定数据仓库和数据湖的结构和组成
• 选择合适的技术和工具进行建设
数据仓库
• 为企业级数据分析提供支持
• 如Amazon Redshift、Google BigQuery等
• 挖掘潜在的商业价值和优化产品设计
大数据分析技术架构的组成部分
01
02
03
04
05
数据采集
数据预处理
储技术，如关系型数
数据存储与管
数据分析
结构化数据和非结构
数据，为分析做好准
等
析算法和工具进行数
数据可视化与
• 将分析结果以可视
报告
化数据
备
• 建立数据仓库和数
据分析
解和传达
• 使用各种技术和工
• 提高数据质量和减
NoSQL数据库
• 适用于非结构化数据存储
• 如MongoDB、Cassandra、Red计算能力
• 如Amazon S3、Google Cloud Storage等
大数据管理策略与工具
数据分区
数据备份与恢复
数据监控与告警
• 将数据分散到不同的存储节点上
• 定期备份数据，防止数据丢失
数据故事讲述与价值呈现
数据故事讲述
• 将数据分析结果与业务场景结合，讲述有趣的故事
• 提高数据的吸引力和可理解性
价值呈现
• 突出数据的关键洞察和价值
• 为决策提供依据和参考
06
大数据分析在各行业的应
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
从中长期看，数据仓库对金融集团分散在各个业务系统中的数据 整合、清洗，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实 用性
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
议程
1
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大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
《阿里大数据架构》PPT课件
框架之中 – 架节成构约本的硬人优件力劣成成本本决定了业务应用系统的实施能力和
发展空质间量成本
– 技术搭台，业务唱戏 架构搭台，应用唱戏
• 架构永远在随着业务的发展而变更 更多多迁用数–户据 拥抱变
化！
更多功能 提高 收益
精选PPT
3
B2B架构演化过程
WebMacro pojo jdbc
Velocity Ejb
17
网站镜像部署图(国际站)
中供用户
网站运营
海外卖家
精选PPT
18
用户请求处理
Apache
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Jboss
Jboss
Apache
Jboss
Apache
Static Resource
精选PPT
Database Search Engine Cache Storage
基于pojo的Biz层
CompanyObj
业务逻辑方法 数据访问方法
业务层
基于POJO的biz层
数据存储 Oracle数据库
LDAP
精选PPT
BizObj
业务逻辑方法 数据访问方法
MemberObj
业务逻辑方法 数据访问方法
OfferObj
业务逻辑方法 数据访问方法
8
石器时代-中世纪原因
• 表现层仅仅使用模板技术，缺乏MVC框架， 导致大量的servlet配置
19
互联网的挑战
• 流量随着用户量而增加 • 业务的变更频繁 • 用户行为的收集 • 产品角色的细分及调整 • 7 X 24的高可用性
精选PPT
20
单击此处编辑流版量标题激样增式
发展空质间量成本
– 技术搭台，业务唱戏 架构搭台，应用唱戏
• 架构永远在随着业务的发展而变更 更多多迁用数–户据 拥抱变
化！
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B2B架构演化过程
WebMacro pojo jdbc
Velocity Ejb
17
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用户请求处理
Apache
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Jboss
Jboss
Apache
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Database Search Engine Cache Storage
基于pojo的Biz层
CompanyObj
业务逻辑方法 数据访问方法
业务层
基于POJO的biz层
数据存储 Oracle数据库
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业务逻辑方法 数据访问方法
MemberObj
业务逻辑方法 数据访问方法
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8
石器时代-中世纪原因
• 表现层仅仅使用模板技术，缺乏MVC框架， 导致大量的servlet配置
19
互联网的挑战
• 流量随着用户量而增加 • 业务的变更频繁 • 用户行为的收集 • 产品角色的细分及调整 • 7 X 24的高可用性
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大数据 架构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
输入内容
请在此处输入具体内容，文字请尽量言 简意赅，此处为具体文字，表述该章节 文字主题。
输入内容
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添加标题
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添加目录一标题
ADD DIRECTORY ONE TITLES
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点击加入标题文字
79% 39% 90% 67% 54% 85%
输入标题 输入标题 输入标题 输入标题 输入标题 输入标题
请在此处输入具体内容，文字请尽量 言简意赅，此处为具体文字，表述该 章节文字主题。请在此处输入具体内 容，文字请尽量言简意赅，此处为具 体文字，表述该章节文字主题。
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
输入内容
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添加目录一标题
ADD DIRECTORY ONE TITLES
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79% 39% 90% 67% 54% 85%
输入标题 输入标题 输入标题 输入标题 输入标题 输入标题
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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。
数据中台与业务中台架构设计方案(46页 PPT)
辅助开发包
提供一些通用的技术开发工具包，减少重复造轮子，提高开发效率
节点组
服务器节点与租户、用户、服务的关系，帮助租户、用户能找到对应服务的节点
主数据
指系统间共享的数据，比如供应商、客户、物料等
基础数据
主要指变化较慢的数据，基础数据包含主数据，比如用户、角色、消息、参数配置等
功能架构
基本功能
辅助
IoT服务
……
设备管理服务
MQTT服务
连接管理服务
AI服务
……
语音识别连接
文本关键字段提取
OCR连接
平台简介
基于微服务架构模式每项服务都是独立而灵活的，可以提高服务的重用性
业务模块化，加快迭代速度随着各业务共享服务的沉淀积累，可帮助企业加快业务场景的迭代实现，支撑企业快速变革
包含许多开箱即用的通用服务组件如权限认证服务，数据一致性服务等都已包含在框架中。其中应用数据一致性服务去解决微服务间组合调用引发的不一致问题。
数据加密存储
客户端
组件
EXCEL导出
文件管理客户端
统一编码规则应用
消息应用客户端
调度执行应用
文件导入客户端
……
服务治理
通用服务
门户管理服务
调度服务
服务治理服务
工作流服务
数据分发服务
报表服务
登录&注册
用户管理
消息管理短信管理邮件管理站内消息管理
数据多语言TL语言表字段多语言
主数据管理
HR组织架构
业务组织架构
数据分发管理
系统配置
个人首选项
静态文本管理
编码规则
租户管理
报表展现
门户管理
SQL数据集定义、参数定义、数据模型可视化定义；套打报表报表访问权限控制
提供一些通用的技术开发工具包，减少重复造轮子，提高开发效率
节点组
服务器节点与租户、用户、服务的关系，帮助租户、用户能找到对应服务的节点
主数据
指系统间共享的数据，比如供应商、客户、物料等
基础数据
主要指变化较慢的数据，基础数据包含主数据，比如用户、角色、消息、参数配置等
功能架构
基本功能
辅助
IoT服务
……
设备管理服务
MQTT服务
连接管理服务
AI服务
……
语音识别连接
文本关键字段提取
OCR连接
平台简介
基于微服务架构模式每项服务都是独立而灵活的，可以提高服务的重用性
业务模块化，加快迭代速度随着各业务共享服务的沉淀积累，可帮助企业加快业务场景的迭代实现，支撑企业快速变革
包含许多开箱即用的通用服务组件如权限认证服务，数据一致性服务等都已包含在框架中。其中应用数据一致性服务去解决微服务间组合调用引发的不一致问题。
数据加密存储
客户端
组件
EXCEL导出
文件管理客户端
统一编码规则应用
消息应用客户端
调度执行应用
文件导入客户端
……
服务治理
通用服务
门户管理服务
调度服务
服务治理服务
工作流服务
数据分发服务
报表服务
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用户管理
消息管理短信管理邮件管理站内消息管理
数据多语言TL语言表字段多语言
主数据管理
HR组织架构
业务组织架构
数据分发管理
系统配置
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静态文本管理
编码规则
租户管理
报表展现
门户管理
SQL数据集定义、参数定义、数据模型可视化定义；套打报表报表访问权限控制
大数据治理解决方案ppt课件
8
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
云计算与大数据发展规划课件(PPT55张)
25
发展形势之三
表现出四大显著趋势。
云计算服务创新水平不断提升，产业链上中下游企业整合趋势 更加明显，面向云计算的集成服务能力显著提高。 国内云计算应用市场进一步发展与成熟，市场空间显著扩大。 云计算服务发展迅速，公共云服务和大型企业、机构内部的私 有云建设与运维将成为重点，带动云计算产业整体发展。 对云计算公共服务和标准化的需求将进一步提升。
发展现状之一： 国家部委加强规划引导
国家十二五规划纲要、“十二五”国家战略性新兴产业发展 规划：将云计算列为新一代信息技术产业重点领域 软件和信息技术服务业“十二五”发展规划、电子信息制造 业“十二五”发展规划：将云计算列为发展重点
开展云计算服务创新发展试点示范 突破关键核心技术，加强应用软件开发，推进硬件设备产业化
9
发展现状之一： 国家部委加强规划引导
云计算标准化推进
成立云计算标准工作组，开展需求调研，梳理形成云计算标准 体系框架 研究制定云计算技术标准、服务标准和有关安全管理规范，切 实开展虚拟化、云数据存储和管理、计算资源管理、云计算安 全架构、云计算服务交付模式等标准的研制工作 组 织 SOA 和 信 息 技 术 服 务 标 准 （ ITSS ） 工 作 组 积 极 参 与 ISO/IEC JTC1 SC38和SC7等国际标准组织活动和国际标准制 定工作。
17
中国云计算发展阶段
准备阶段
起飞阶段
公有云
成熟阶段
公有云
私有云 混合云
云计算 成为基 础设施
私有云
商业模式尚在探讨 用户认知仍需教育 2007年 2010年
生态建设和商业模式实践 用户成功案例日益丰富
生态和商业模式成熟 云计算成为必备IT资源 2015年 20XX年
大数据架构PPT
00上课，下午2：00上课。这一点我们就应该注意，不要迟到。早退。旷课。在上课的时候注意听讲，保持好课堂纪律，和老师做好 配合学到知识。在课外的时候认真复习功课，不和老师顶撞，遵守校规校级，不钻老师的空子欺骗老师，学校查人数的时候，不谎 报人数等。 在提高素质教育与人文教育的今天，关注诚信守法。把诚信守法的工作做好是我们每个人的责任，也是整个社会关注的重点，今天 我们便是国家的栋梁。记住&;诚信守法&;我们每个人到会做到，如此，以实践证明一切，叫我们在实践中做得更加美好。相信我们 的努力，会把社会变得更和谐！诚信为人之本作文500字-满分作文网
尽量简洁生动。
添加标题文字
添加标题文字
此处添加详细文本描述，建议与标题 相关并符合整体语言风格，语言描述 尽量简洁生动。
此处添加详细文本描 述，建议与标题相关 并符合整体语言风格， 语言描述尽量简洁生 动。
大数据云计算
China Minsheng Bank summary report template
/ 互联网+/商业计划书/ 区块链+/商务演示/
项目负责人：XXXX
互联网是连接一切 更是体验、融合和创新
互联网的所有的一切都是连接，人与人的连接让我们更亲近，人与物的连接 让我们更方便，物与物的连接让我们的生活更智能。
此处添加详细文本描述，建议与 标题相关并符合整体语言风格
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PART 02
互联网创新
标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开 始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改
《大数据平台介绍》课件
THANKS
大数据平台的应用场景
总结词：大数据平台广泛应用于商业智能、智慧城市 、金融风控等领域。
详细描述：大数据平台在许多领域都有广泛的应用。在 商业智能领域，企业利用大数据平台进行市场分析、用 户行为分析、销售预测等，以提升业务决策的准确性和 效率。在智慧城市领域，大数据平台用于城市管理、交 通监控、公共安全等方面，提高城市运行效率和公共服 务水平。在金融风控领域，大数据平台用于风险评估、 信贷审批、欺诈检测等，以提升金融业务的安全性和可 靠性。此外，大数据平台还在医疗健康、科学研究、智 能制造等领域得到广泛应用。
恢复策略
制定详细的数据恢复流程和预案，以便在数据丢失或损 坏时能够迅速恢复数据。
性能优化与升级方案
性能优化
根据大数据平台的运行情况，对系统性能进行优化，提高数据处理速度和系统稳定性。
升级方案
根据技术发展和业务需求，制定升级方案，确保大数据平台能够持续满足业务发展需求 。
06 大数据平台的发展趋势与展望
总结词
随着数据量的快速增长和数据处理需求的日益复杂，传统数据处理方式无法满足需求，因此大数据平台应运而生 。
详细描述
随着互联网、物联网、社交媒体等领域的快速发展，数据量呈爆炸式增长，同时数据处理需求也变得日益复杂。 传统数据处理方式在处理速度、效率、规模等方面存在局限性，无法满足大数据时代的需求。因此，大数据平台 作为一种新型的数据处理框架和工具，应运而生。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、难以用传统数据处理工具和方法处理的数据集合。它具有4V特性，即体 量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的规模庞大，速 度指数据处理速度快，多样指数据类型多样，价值指大数据具有很高的潜在价值。
大数据处理架构培训课件(ppt 44页)
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.4 Apache Hadoop版本演变
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.5 Hadoop各种版本
• Apache Hadoop • Hortonworks • Cloudera（CDH：Cloudera Distribution Hadoop） • MapR • ……
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.2 Hadoop发展简史
Hadoop的标志 • Hadoop最初是由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发 的文本搜索库。Hadoop源自始于2002年的Apache Nutch项目—— 一个开源的网络搜索引擎并且也是Lucene项目的一部分 • 在2004年，Nutch项目也模仿GFS开发了自己的分布式文件系统 NDFS（Nutch Distributed File System），也就是HDFS的前身 • 2004年，谷歌公司又发表了另一篇具有深远影响的论文，阐述了 MapReduce分布式编程思想 • 2005年，Nutch开源实现了谷歌的MapReduce
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.3.2 安装Linux虚拟机
一、材料和工具 1、下载VirtualBox虚拟机软件 2. 下载Ubuntu LTS 14.04 ISO映像文件
二、步骤 （一）确认系统版本 如果选择的系统是64位Ubuntu系统，那么在安装虚拟机前，我们还要进 入BIOS开启CPU的虚拟化
详细安装教程请参考： 《大数据技术原理与应用 第二章 大数据处理架构Hadoop 学习指南》 访问地址：/blog/285/
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
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Web switch4(config)# switch mode acc
switch4(config)# switch acc vlan 333
应用策略架构控制 器
业界领先的合作伙伴
© 2012 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
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switch1(config)#
switch1(config)# int eth 1/1 switch1(config)# switch mode acc switch1(config)# switch acc vlan 666 switch1(config)# no shut
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数据库服务器 数据库
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switch3(config)# int eth 1/4 - 5 switch3(config)# switch mode acc switch3(config)# switch acc vlan 222
sswwiitcthc3(hc4on(fciog)n#fniog)sh#ut
switch4(config)# int eth 1/6 switch4(config)# switch mode acc switch4(config)# switch acc vlan 333 switch4(config)# no shut switch4(config)# int eth 1/7 - 9
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678M 1Billion最终变成的产品线Cat5500/6500
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N5K2K/UCS
ACI
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安全保护
中间件
负载均衡
与数据库相连
数据库
与中间件相 连
低延迟
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防火墙 负载均
衡
WEB
VM 1, Server 1
负载均 衡
ACI方案
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基础架构
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switch2(config)#
switch2(config)# int eth 1/2 - 3 switch2(config)# switch mode acc switch2(config)# switch acc vlan 111
sswwiitcthc2(hc3o(nfciog)n#finog)sh#ut
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