大数据存储与处理-数据流挖掘
大数据存储与处理技术探究
大数据存储与处理技术探究摘要：大数据时代，暴增的数据信息类型和数量，切实给人们生活、生产提供了更丰富的资源，也促进了人们工作效率、质量的提升；但值得注意的是，以上现象的出现也加大了信息处理难度。
在大数据技术飞速发展的背景下，数据信息存储及处理开始面临更多新挑战，此时如何依托大数据技术进行信息的存储与处理，需要进行重点探究。
本文主要是分析大数据存储及处理技术，希望能够借助大数据优势、功能的充分发挥，促进数据信息处理效率的提升，为数据信息传输、处理、存储中的安全性保驾护航，进而为我国现代化信息技术领域的繁荣、昌盛提供促进作用。
关键词：大数据存储；处理技术；应用；分析引言目前，全面迎来的大数据时代，为我国科技水平的提升、国民经济的持续增长提供了极大程度的推动作用，不仅如此，现代化计算机信息技术也迎来了更多发展机遇，但与此同时，面临的挑战也逐步增多。
考虑到该方面情况，必须要进一步优化完善大数据存储和处理技术，继而借助数据信息，使人们之间的沟通、交流有效增强，进一步便利人们生活工作的同时，为数据信息安全、有效、可靠提供保障，使以往计算机信息技术领域的不足、缺陷得到有效弥补，为我国计算机技术整体水平的提升奠定坚实基础。
1大数据时代数据信息特征分析1.1多元化特征大数据时代，多元化是数据信息呈现的主要特征之一，即大数据时代涌现的数据信息为多种格式和多样类型，利于事物之间多方面联系的充分体现，也能将更多具备价值的信息提供给广大用户。
1.2共享性特征大数据时代数据信息的共享性特征也十分突出，且在该时代背景下，网络平台上集成的海量数据信息，已经成为公开、公共的信息资源之一，所以有共享性、开放性特征展现，且社会群众能够以自身需求为依据，通过互联网环境进行相关数据信息的搜索，保障用户多元化需求得到充分满足[1]。
1.3交流性特征数据信息的交流性特征也较为突出，且受这一特征影响，用户能够借助网络环境，基于数据信息的高效利用，达到交流、沟通目的。
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(六)
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍随着互联网的蓬勃发展，数据量呈现爆发式增长，大数据成为当今信息时代的关键词之一。
大数据分析作为一种重要的数据处理和应用技术，正在日益受到重视。
而大数据的分析和处理，离不开数据流处理和实时计算技术的支持。
本文将介绍大数据分析中的数据流处理和实时计算技术，探讨其原理和应用。
一、数据流处理技术在大数据领域，数据流处理是指对数据流进行实时的处理和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
数据流处理技术的发展，主要是为了解决传统批处理方式无法满足实时性需求的问题。
数据流处理技术通常包括以下几个方面内容：1. 事件驱动事件驱动是数据流处理的基础，它是指在数据流中出现的各种事件，例如数据到达、数据变化等，通过事件触发相应的处理操作。
事件驱动的处理方式能够实现实时性和高效性，是数据流处理技术的核心之一。
2. 流式计算流式计算是数据流处理的重要手段，它是指对不断产生的数据流进行连续计算和处理。
流式计算可以实现实时性和高效性，对于海量数据的计算和分析非常有用。
3. 状态管理在数据流处理中，状态管理是一个重要的问题，因为数据流的处理需要对数据的状态进行管理和维护。
状态管理的好坏直接影响数据流处理的效率和性能。
二、实时计算技术实时计算是指在数据流处理中，能够及时对数据进行计算和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时计算技术是数据流处理的重要组成部分，它主要包括以下几个方面内容：1. 流式数据处理流式数据处理是实时计算的基础，它是指对不断产生的数据流进行实时的处理和分析。
流式数据处理能够实现对数据的实时计算和分析，对数据流处理非常重要。
2. 实时数据库实时数据库是指能够实现对数据的实时存储和查询的数据库系统。
实时数据库能够满足实时计算的需求，对于大数据分析非常有用。
3. 实时分析实时分析是指对数据进行实时的分析和挖掘，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时分析能够帮助人们及时发现数据的规律和趋势，对大数据分析非常重要。
大数据处理与存储技术
大数据处理与存储技术随着互联网的迅速发展以及物联网、移动互联网、社交网络等新兴技术的兴起，大数据技术逐渐成为当今社会和商业中不可或缺的一部分。
大数据的快速增长对处理和存储技术提出了巨大的挑战。
本文将探讨大数据处理与存储技术的重要性以及相关的解决方案。
一、大数据的定义和特点大数据是指体量巨大、类型多样、变化迅速的数据资源。
与传统数据不同，大数据具有以下特点：1. 体量巨大：大数据的存储量庞大，通常以PB、EB甚至更大的单位来衡量。
2. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并且这些数据的形式和格式都各不相同。
3. 变化迅速：大数据的产生和更新速度极快，需要实时或近实时地进行处理和存储。
二、大数据处理技术面对庞大的数据量和复杂的数据类型，传统的数据处理和存储技术已经无法胜任。
因此，出现了一系列解决方案来应对大数据处理的挑战。
1. 分布式计算：采用分布式计算技术可以将大数据分成多个小任务进行处理，从而减少单一计算机的压力。
2. 并行计算：通过并行计算技术，在多个处理单元上同时执行数据处理任务，提高处理速度。
3. 内存计算：采用内存计算技术可以将数据存储在内存中，提高数据访问速度和处理效率。
4. 数据流处理：利用数据流处理技术可以实时处理和分析数据，将数据的处理和存储过程合二为一，降低数据传输和存储成本。
5. 机器学习：利用机器学习算法和模型可以从大数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持。
三、大数据存储技术大数据的存储需要解决存储量大、数据类型多样、数据安全性等问题。
以下是一些用于大数据存储的常见技术：1. 分布式文件系统：采用分布式文件系统可以将大数据分布在多个节点上进行存储，提高数据的容错性和可靠性。
2. 列存储数据库：列存储数据库将数据按列存储，提高数据的读取效率和压缩比。
3. NoSQL数据库：NoSQL数据库适用于非结构化和半结构化数据，具有良好的可扩展性和灵活性。
大数据分析与挖掘
大数据分析与挖掘随着信息时代的发展和互联网的普及，大数据分析与挖掘成为一项备受关注的技术和应用。
本文将从大数据的概念出发，介绍大数据分析与挖掘的基本原理和方法，并阐述其在各个领域中的应用。
1. 大数据的概念大数据是指规模庞大、类型多样和产生速度快的数据集合。
它具有3个维度的特征，即数据的量大、速度快和多样性高。
在现实生活中，包括了各种各样的数据，如社交媒体数据、物联网数据、传感器数据等。
2. 大数据分析的基本原理大数据分析是指通过对大数据进行收集、清洗、存储和分析，从中提取有价值的信息和知识。
其基本原理包括以下几个方面： - 数据收集：通过各种渠道收集大规模的数据，并对数据进行清洗和格式化处理，以便后续的分析。
- 数据存储：采用分布式数据库和云存储等技术，将海量的数据进行存储和管理。
- 数据分析：利用统计学、机器学习和人工智能等方法，对数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的模式和规律。
- 结果呈现：将分析和挖掘的结果通过可视化手段呈现，以便用户理解和应用。
3. 大数据分析与挖掘的方法大数据分析与挖掘的方法多种多样，常用的包括以下几种：- 关联分析：通过发现数据之间的关联关系，揭示出数据中的隐藏规律。
- 聚类分析：将数据集合划分为若干个具有相似特征的类别，以便更好地理解和概括数据。
- 分类与预测：通过对已有数据进行训练，建立分类或预测模型，对未知数据进行分类或预测。
- 异常检测：通过发现和识别数据中的异常行为或模式，帮助用户发现潜在的问题或风险。
4. 大数据分析与挖掘的应用大数据分析与挖掘在各个行业和领域中都有广泛的应用，以下是几个具体的例子：- 金融领域：通过对金融数据进行分析和挖掘，实现风险控制、欺诈检测和智能投资等功能。
- 零售业：通过对销售数据和顾客行为进行分析，实现精准营销和商品推荐等服务。
- 医疗领域：利用大数据分析和挖掘技术，实现疾病预测、个性化治疗和医疗资源优化等目标。
- 城市管理：通过对城市感知数据进行分析，实现交通管理、环境监测和智慧城市建设等目标。
大数据的存储与处理
大数据的存储与处理随着信息技术的发展，大数据已经成为了当前社会和经济中的热门话题。
大数据的存储与处理技术变得愈发重要，因为大数据的有效存储和高效处理对于信息的挖掘和运用至关重要。
本文将重点探讨大数据的存储与处理技术，并分析其应用及发展前景。
一、大数据存储技术大数据的存储技术是指将海量数据保存在可靠、高效的存储系统中的方法和手段。
传统的存储方式已经无法满足大数据存储的需求，因此需要采用特殊的存储技术。
目前，常见的大数据存储技术包括分布式文件系统、列式数据库和NoSQL数据库。
1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分布存储在多台机器上的系统，能够实现数据的高可靠性和高可扩展性。
典型的分布式文件系统有Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）。
这些系统通过将文件切分成多个块并分布存储在不同的节点上，提高了数据的读写速度和容错能力。
2. 列式数据库列式数据库是一种将数据按列存储的数据库系统，相比传统的行式数据库，列式数据库在数据读取和查询方面更加高效。
列式数据库将每一列的数据连续存储，减少了不必要的IO操作，提高了查询性能。
著名的列式数据库包括Google的Bigtable和Apache的HBase。
3. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，主要应用于大规模分布式数据的存储和处理。
NoSQL数据库放弃了传统关系型数据库的ACID特性，以牺牲一部分数据一致性为代价，实现了更高的性能和可扩展性。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
二、大数据处理技术大数据的处理技术是指对大规模数据进行分析和计算的方法和工具。
大数据处理的关键是高效的分布式计算和并行处理能力。
目前，常用的大数据处理技术包括MapReduce、Spark和Storm等。
1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出并应用于大规模数据处理。
大数据的存贮和处理课件
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
大数据关键技术有哪些(一)
大数据关键技术有哪些（一）引言概述：随着大数据时代的到来，大数据的处理和分析成为业务领域中的一个重要挑战。
为了应对这一挑战，大数据关键技术得以发展和应用，以提供高效的数据处理和分析解决方案。
本文将介绍大数据关键技术的第一部分。
正文内容：一、数据存储技术1. 分布式文件系统：如Hadoop Distributed File System （HDFS），提供高可靠性和可伸缩性的文件存储方案。
2. 列式存储：将数据按照列存储，提高数据压缩率和查询效率。
3. 内存数据库：将数据存储在内存中，提高数据读写速度。
二、数据处理技术1. 批处理：通过将数据划分为批次进行处理，适用于对历史数据进行分析。
2. 流式处理：实时处理数据流，适用于对实时数据进行分析和决策。
3. 图计算：通过图的结构和算法进行大规模数据的分析和计算。
三、数据挖掘技术1. 分类与预测：通过训练模型对数据进行分类和预测，如决策树、支持向量机等。
2. 聚类分析：发现数据中的相似性，将数据聚集在一起形成群组，如k-means算法等。
3. 关联规则挖掘：挖掘数据中的关联关系，如购物篮分析、关联规则算法等。
四、数据可视化技术1. 图表可视化：通过绘制图表展示数据分布和趋势，如折线图、柱状图等。
2. 地理可视化：将数据在地理空间上进行可视化展示，如地图、热力图等。
3. 交互可视化：与用户进行交互，让用户自由探索数据，如可拖动、可放大缩小等。
五、数据安全与隐私保护技术1. 数据加密：对数据进行加密处理，确保数据传输和存储的安全。
2. 访问控制：限制用户对数据的访问权限，确保数据的隐私性。
3. 匿名化处理：对数据进行脱敏处理，保护用户的隐私。
总结：本文介绍了大数据关键技术的第一部分，包括数据存储技术、数据处理技术、数据挖掘技术、数据可视化技术以及数据安全与隐私保护技术。
这些技术在大数据时代的应用中发挥着重要作用，为数据处理和分析提供了有效的解决方案。
在后续的文章中，将继续探讨大数据关键技术的其他方面。
云计算环境下的大数据存储与处理技术
云计算环境下的大数据存储与处理技术摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。
云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据的存储和处理提供了强大的支持。
本文深入探讨了云计算环境下的大数据存储与处理技术，包括云计算的概念与特点、大数据的特征、云计算环境下大数据存储技术、处理技术以及面临的挑战与未来发展趋势。
关键词：云计算；大数据；存储一、引言在当今数字化时代，数据的产生速度和规模呈爆炸式增长。
大数据不仅包含了海量的数据量，还具有多样性、高速性和价值性等特点。
而云计算以其强大的计算能力、弹性的资源分配和高可靠性，成为了处理大数据的理想平台。
云计算环境下的大数据存储与处理技术对于企业和社会的发展具有重要的战略意义。
二、云计算的概念与特点（一）云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和软件服务等以按需付费的方式提供给用户。
用户可以通过网络随时随地访问这些资源，而无需关心其具体的物理位置和实现方式。
（二）云计算的特点1.弹性可扩展：云计算平台可以根据用户的需求动态地调整计算资源和存储资源，实现弹性扩展。
2.高可靠性：云计算平台通常采用分布式架构，具有冗余备份和故障恢复机制，保证了服务的高可靠性。
3.按需服务：用户可以根据自己的实际需求选择所需的计算资源和存储资源，按使用量付费，避免了资源的浪费。
4.资源共享：云计算平台将计算资源和存储资源集中管理，实现了资源的共享，提高了资源的利用率。
三、大数据的特征（一）数据量大大数据的首要特征就是数据量巨大。
随着互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的产生速度越来越快，数据量也呈指数级增长。
（二）数据类型多样大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
（三）数据处理速度快大数据的高速性要求能够对数据进行快速的处理和分析，以满足实时性的需求。
（四）数据价值密度低大数据中虽然蕴含着巨大的价值，但由于数据量庞大，价值密度相对较低，需要通过有效的数据处理技术来挖掘其中的价值。
大数据处理与数据挖掘技术
大数据处理与数据挖掘技术如今，随着每个人在日常生活中都产生大量的数据，数据处理和数据挖掘技术变得越来越重要。
据统计，自2010年以来，全球的数据量增长了近600%。
因此，大数据处理和数据挖掘技术不仅仅是技术领域的重要课题，也是商业、政治和医疗等领域的关键领域。
一、大数据处理技术大数据处理技术是从大数据集中提取所需信息的过程。
这些技术可以帮助企业、政府和个人更好地理解他们的数据，以便在更高的层次上进行分析和洞察。
1.1 分布式存储和处理技术处理大数据的首要工作是存储这些数据，同时保证数据的可靠性和安全性。
分布式存储技术可以将大数据分散存储在多个节点上，提高数据的存取效率和处理速度。
同时，分布式处理技术可以对分布式存储数据进行高效的处理，并且可以进行任务的划分和合并。
1.2 并行计算并行计算是指在多个计算机节点上同时进行计算的能力。
并行计算可以有效地提高数据处理的速度和效率。
同时，它可以更容易地同时处理数据集合，如统计数据或机器学习算法。
1.3 数据流处理技术数据流处理技术是数据实时处理的一种方法，可以帮助处理需要实时分析的大量数据。
这种处理方式可以使数据分析快速响应实时请求，实现对数据的即时处理和分析。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是指在大数据集中发现隐藏的模式、关系和规律的一种方法。
数据挖掘技术可以用于预测、分类、推荐以及异常检测等领域。
数据挖掘技术可以帮助企业、政府和个人更好地利用数据资产，以优化决策和业务流程。
2.1 数据预处理技术数据预处理技术是指在分析之前，对数据进行清理、归一化、缺失值处理等操作，以便更好地进行数据分析。
数据预处理技术可以使数据分析过程更加容易、精准，避免分析过程中的错误和干扰。
2.2 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中的相关性，以及其中隐藏的数据规律。
这种技术可以帮助查找数据集合中的特定属性和关系，并发现隐藏属性和趋势，以提高业务流程的效率和质量。
2.3 分类和聚类分类和聚类是数据挖掘领域的两种核心方法。
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术在当今的信息社会中，数据的崛起似乎是不可避免的趋势。
随着网络技术和计算机科学的不断发展，数据的存储、传输和分析都得到了极大的提升。
而整合、管理和分析这些数据的技术，大数据分析与挖掘技术也随之成为了一种新兴的领域，计算机科学家和数据专家们也在这个领域不断探索和创新。
什么是大数据分析与挖掘技术？大数据分析与挖掘技术是以数据为基础，通过利用计算机和数学统计的方法对海量数据进行收集、处理、分析、挖掘，将数据转化为实用信息的技术。
大数据分析和挖掘技术通常包括以下几个方面：1. 数据清洗与整合：将从各个渠道收集到的数据进行清洗、整合、去重，避免数据的重复和冗余。
2. 数据存储和管理：存储和管理海量的数据，需要利用强大的数据库和分布式存储技术，如Hadoop、MapReduce等。
3. 数据分析和挖掘：将处理好的数据进行分析和挖掘，找出其中的规律、模式和趋势，并提取出有用的信息。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式直观地展示出来，让人们更容易理解和利用分析结果。
大数据分析与挖掘技术在日常生活和各个领域应用的例子大数据分析和挖掘技术已经在生活和各个领域中得到了广泛的应用。
以下是几个例子。
1. 电商平台：各大电商平台利用大数据分析和挖掘技术，通过分析用户购买行为、商品评价等数据，精准推荐相关商品，提高用户购买率。
2. 健康管理：利用大数据分析和挖掘技术，医疗机构可以分析大量的病历、医疗信息、药品信息等数据，提供更精准的医疗服务和治疗方案。
3. 金融业：银行、证券公司、保险公司等金融机构可以利用大数据分析和挖掘技术，对客户的信用、投资偏好、风险等因素进行分析，提高风险控制能力和投资效益。
未来大数据分析与挖掘技术的前景大数据分析与挖掘技术有无限的应用前景。
未来，随着各种传感器设备和物联网的普及，大数据的实时处理和分析也将变得越来越重要。
而在人工智能和深度学习的发展下，大数据分析和挖掘技术将进一步提高分析预测的准确度和效率。
大数据技术的存储与处理方法
大数据技术的存储与处理方法从过去到现在，数据一直是人们最重要的资产之一。
尤其是当今时代，数据的价值更是愈发显著。
海量数据的积累和管理成为了人类在信息时代的一项重要任务。
其中，大数据技术的出现，无疑是解决海量数据处理和存储的最佳选择。
在大数据技术中，数据的存储和处理两者同等重要。
本文将重点探讨大数据技术的存储与处理方法。
一、数据的存储方法1.分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础，是将大量的数据分布式地存储到多台服务器上实现数据共享和高并发访问。
当前应用比较广泛的分布式文件系统有Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS、FastDFS等。
Hadoop HDFS用于管理大数据集的分布式文件系统，以便在多台计算机上进行并行处理。
它是Hadoop框架中的一个重要组成部分。
Ceph是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以将数据存储在多个节点上实现数据共享。
GlusterFS 是一种软件定义存储系统，允许用户将若干服务器组合成一个统一的存储池。
FastDFS是一个高性能和开源的分布式文件系统，适用于云存储和开放式云环境。
2.列式存储相对于行式存储，列式存储在处理海量数据时占有天然的优势，可以快速检索、分析和处理。
列式存储主要应用于面向数据仓库、商业智能分析、数据挖掘、数据策略等领域。
目前，比较成功的列式存储系统有Google Bigtable、Apache HBase等。
Google Bigtable是Google公司的一个高性能分布式列式存储系统，用来存放世界各地规模巨大的数据集。
Apache HBase是Hadoop框架中的列式存储系统，其具有高扩展性、高可用性、高性能等特点。
二、数据的处理方法1.离线计算离线处理数据是指系统将大量数据存储到磁盘中，运行一个特定的计算作业进行处理。
离线计算主要应用于战略和决策方面，例如个性化定价、营销策略、投资决策等。
Hadoop MapReduce是一个经典的离线数据处理框架，它可以高效地处理较大的数据集。
大数据中常用的10种数据处理技术
大数据中常用的10种数据处理技术随着互联网和移动技术的迅速发展，我们每天都在不知不觉地产生着大量的数据。
这些数据对于企业和组织来说，具有非常重要的意义。
通过对这些数据进行处理和分析，可以帮助企业和组织更好地了解市场情况，优化产品设计，提高效率和降低成本等。
而在大数据处理过程中，以下10种数据处理技术尤为常用：1. 批处理技术批处理技术是一种将大量数据集中处理的方式。
通过在设定的时间内对数据进行大规模处理，以实现数据的有效管理和信息的快速获取。
批处理技术一般用于离线数据处理或者需要数据预处理的场景。
2. 流处理技术流处理技术是一种实时处理数据流的方式。
它可以快速处理数据并获取数据实时的反馈。
流处理技术常用于实时分析、实时计算等场景。
它能及时监测并处理可能出现的异常，提高数据处理的及时性和准确性。
3. NoSQL技术NoSQL技术是现代大数据处理的重要技术之一。
NoSQL数据库有丰富的数据模型可以支持各种规模和类型的数据，支持高并发查询、数据分片处理等需求。
NoSQL技术的出现大大提高了数据的可扩展性和灵活性，并且可以快速适应变化。
4. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以帮助企业和组织从大量数据中提取相关的信息。
通过使用数据挖掘算法，企业可以发现潜在的趋势和模式，并且预测未来的发展趋势和方向。
5. 机器学习技术机器学习技术是一种能够实现自动化数据分析和模型构建的技术。
它通过建立合适的机器学习模型，可以自动学习和发现数据中隐藏的规律和趋势，从而达到高精度的预测效果。
6. 分布式计算技术分布式计算技术通过将大量的计算任务分别分配给不同的机器进行处理，从而在较短的时间内完成大规模的计算任务。
分布式计算技术可以极大地提高数据处理的效率和速度，支持海量数据的处理和分析。
7. 多线程技术多线程技术是指在同一时间内运行多个线程的技术。
多线程技术可以有效地提高数据处理和分析的效率，加快程序的运行速度，支持多个任务同时进行，并且不会影响程序的性能。
大数据处理方法
大数据处理方法随着数字化时代的到来，大量的数据被产生和收集，如何高效地处理这些数据成为许多企业面临的难题。
本文将介绍10种常用的大数据处理方法，并对其进行详细描述。
1. 批处理（Batch processing）批处理是一种基于离线的大数据处理方法，通过将大数据分成一定大小的数据块，在离线状态下进行处理和分析，并将结果存储在数据库中。
这种方法适用于数据量较大且时间要求不紧的处理任务。
2. 流式处理（Streaming processing）流式处理是一种实时的大数据处理方法，通过对数据流实时地进行分析和处理，并将处理结果输出到目标系统中。
这种方法适用于数据量较小且时间要求紧的处理任务。
3. MapReduceMapReduce是一种分布式计算框架，它将大数据分成一定大小的数据块，在由多个计算节点并行处理，最终将结果合并输出。
该方法适用于需要快速处理和分析大数据的任务。
4. HadoopHadoop是一种分布式存储和计算框架，它通过分布式存储和计算方式实现高效地处理大数据。
Hadoop主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两个部分。
5. SparkSpark是一种快速的大数据处理框架，其内置的计算引擎可以完成类似于MapReduce 的分布式计算任务，同时还支持流式处理等功能，其对于数据持久性、并行度和易用性等方面的优化也使其成为了流行的大数据处理框架之一。
6. SQL处理SQL处理是一种基于结构化查询语言的大数据处理方法，通过SQL语句对大数据进行处理和分析。
该方法适用于需要进行数据模型建立和数据挖掘的任务。
7. NoSQL处理NoSQL处理是一种基于非关系型数据库的大数据处理方法，其特点是支持高并发、高可扩展性和高性能，适用于需要处理非结构化数据的任务。
8. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一种存储和管理大量结构化数据的系统，主要用于数据分析和决策支持。
大数据存储与处理技术研究及应用实现
大数据存储与处理技术研究及应用实现在当前信息时代，数据产生和积累的速度越来越快，大数据存储与处理成为了一个巨大的挑战和机遇。
为了有效地管理和利用这些海量且复杂的数据，研究人员开发了各种大数据存储与处理技术，并将其应用于不同领域。
一、大数据存储技术的研究随着数据容量和速度的不断增长，传统的存储技术已经无法满足大数据时代的需求。
研究者们致力于开发新的大数据存储技术，以提供更高的性能和容量。
下面将介绍几种常见的大数据存储技术：1. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种将大文件分割成小块并存储在多个物理节点上的技术。
这种技术能够提高文件的读写速度和可靠性，并能够方便地进行数据备份和恢复。
2. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它适用于存储大量结构化和半结构化数据。
与传统关系型数据库相比，NoSQL数据库具有更高的可扩展性和性能，能够支持更复杂的查询和分析。
3. 冷热数据分离：冷热数据分离是一种根据数据的使用频率将数据分为热数据（经常被访问）和冷数据（很少被访问），并将热数据存储在更快的存储介质上的技术。
这种技术可以降低数据的存储成本，并提高对热数据的访问性能。
二、大数据处理技术的研究大数据处理是对海量数据进行分析和提取有价值信息的过程。
为了应对大数据处理的挑战，研究者们提出了许多高效的大数据处理技术。
以下是几种常见的大数据处理技术：1. 分布式计算框架：分布式计算框架将大数据划分为多个小数据，然后将这些小数据分布式地存储在不同的节点上进行处理。
这种技术能够充分利用集群的计算资源，提高数据处理的效率和并行度。
2. 流式处理：流式处理是一种将数据流实时处理的技术。
它以事件驱动的方式对数据进行连续性处理，实现了低延迟和高吞吐量的数据处理。
流式处理广泛应用于实时推荐、金融交易分析等领域。
3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是一种通过算法和模型自动分析和识别数据的技术。
这种技术可以帮助提取大数据中的关键信息和模式，并用于预测、推荐等应用。
云计算中的大数据存储与处理方案(Ⅰ)
云计算中的大数据存储与处理方案随着信息技术的不断发展，云计算已经成为了信息化领域的一个重要概念。
云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算资源以及存储资源进行集中管理，通过网络进行分发和调度，以满足用户的需求。
在云计算的背景下，大数据存储与处理方案也成为了信息技术领域中的一个重要议题。
一、存储方案在云计算中，大数据的存储方案是一个至关重要的环节。
目前，主要的大数据存储技术包括分布式文件系统、对象存储以及数据库存储等。
分布式文件系统是一种采用多台服务器进行集群存储的技术，它能够提供高可用性以及高扩展性。
对象存储则是一种以对象为基本存储单元的技术，它具有高性能和低成本的特点。
数据库存储则是利用数据库进行数据管理和存储，它能够提供高度的数据一致性和安全性。
二、处理方案在云计算中，大数据的处理方案也是至关重要的。
目前，主要的大数据处理技术包括分布式计算、流式处理以及大数据分析等。
分布式计算是一种将计算任务分配给多台服务器进行并行计算的技术，它能够提高计算速度和效率。
流式处理则是一种对数据流进行实时处理的技术，它能够实时获取数据并进行实时分析。
大数据分析则是利用数据挖掘和机器学习等技术对大数据进行深入分析，从而发现数据中隐藏的规律和价值。
三、存储与处理的融合在实际的大数据应用场景中，存储与处理往往是相互融合的。
一方面，存储技术的选择会影响到数据的读取和处理效率，因此存储与处理需要进行有机的结合。
另一方面，处理技术的选择也会影响到数据的存储和管理方式，因此存储与处理也需要进行有效的协调和配合。
四、未来趋势随着信息技术的不断发展，大数据存储与处理方案也将不断地进行创新和演进。
未来，随着物联网、人工智能等新兴技术的发展，大数据的规模和复杂度将会不断增加，因此对于大数据存储与处理的需求也将会越来越高。
同时，随着云计算和边缘计算等技术的不断成熟，大数据存储与处理方案也将会朝着更加集中、智能化和实时化的方向发展。
在大数据存储与处理方案的发展中，我们也需要更加注重数据的安全和隐私保护，尊重用户的数据自主权和数据隐私权。
大数据存储与处理
大数据存储与处理随着信息技术的迅猛发展，数据量的爆炸式增长已经成为现实。
大数据存储与处理技术应运而生，成为了应对这一挑战的解决方案。
本文将介绍大数据存储与处理的相关概念、常用技术和挑战，以及对未来发展趋势的展望。
一、概念与背景1.1 大数据的定义与特征大数据是指由于数据量过大、类型多样、更新速度快等特征，导致传统数据处理工具和方法无法胜任的数据集合。
其主要特征包括四个方面：Volume（数据量大）、Velocity（数据流速快）、Variety（数据类型多样）和Value（价值密度低）。
1.2 大数据存储与处理的重要性大数据存储与处理是有效利用大数据的基础，对于从大数据中提取有价值信息、探索隐藏规律具有重要意义。
通过合理的存储与处理手段，可以实现对大数据的高效管理和深入分析，为决策提供科学依据。
二、大数据存储技术2.1 分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储的核心技术之一。
其基本思想是将大数据划分为多个文件块，分布存储在多个节点上，并通过文件系统接口提供统一访问。
典型的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System（GFS）。
2.2 列式存储列式存储是一种以列为单位组织数据的存储方式。
相比于传统的行式存储，列式存储可以提高数据压缩率和查询效率。
常用的列式存储技术有HBase、Cassandra等。
2.3 内存数据库内存数据库是将数据存储在内存中进行高速访问和处理的数据库系统。
与传统的磁盘数据库相比，内存数据库具有更高的读写性能和实时性。
代表性的内存数据库产品包括Redis、Memcached等。
三、大数据处理技术3.1 分布式计算框架分布式计算框架是大数据处理的基础设施。
它将大规模数据分割为若干个小的任务，并将这些任务分配给多个计算节点并行处理。
Hadoop MapReduce和Spark是两个常用的分布式计算框架。
如何进行大数据存储和处理
如何进行大数据存储和处理大数据存储和处理是指存储和处理大数据集合的过程。
随着互联网的发展和应用范围的扩大，大数据的应用越来越广泛。
为了能够高效地存储和处理大数据，我们需要采用一些特定的技术和方法。
本文将介绍大数据存储和处理的基本概念、常用技术和方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、大数据存储大数据的存储是指将大量的数据存储起来以备后续的分析和处理。
大数据的存储需要满足以下几个关键要求：1.可扩展性：大数据存储系统需要支持水平扩展，能够随着数据量的增大而进行扩展。
2.高可靠性：大数据存储系统需要具备高可靠性，能够保证存储数据的安全性和可靠性。
3.高性能：大数据存储系统需要具备高性能，能够快速地读取和写入数据。
以下是几种常见的大数据存储技术：1.分布式文件系统：分布式文件系统是一种将文件存储在多台机器上并以分布式的方式进行管理的文件系统。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS。
2.列存储数据库：列存储数据库将数据按列存储，相比于传统的行存储数据库，能够提供更好的读取性能。
常见的列存储数据库包括HBase和Cassandra。
3.对象存储：对象存储是一种将文件以对象的形式存储的存储方式。
对象存储系统将文件分成多个对象并以分布式的方式进行存储。
常见的对象存储系统包括Amazon S3和OpenStack Swift。
4.分布式关系数据库：分布式关系数据库是一种将关系数据存储在多台机器上并以分布式的方式进行管理的数据库系统。
常见的分布式关系数据库包括Google的Spanner和CockroachDB。
二、大数据处理大数据的处理是指对大数据进行分析和处理的过程。
大数据的处理需要满足以下几个关键要求：1.可扩展性：大数据处理系统需要支持水平扩展，能够随着数据量的增大而进行扩展。
2.高性能：大数据处理系统需要具备高性能，能够在较短的时间内完成数据处理任务。
3.实时性：大数据处理系统需要具备较好的实时性，能够对数据进行实时的处理和分析。
从存储、计算和数据挖掘谈流式处理
进而会联想￣ ｌ ｊ Ｔ ｗｉ ｔ ｔ ｅ ｒ 的Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ。 ２ ０ １ ２ 年是 Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ广 用类似的Ｕ ｐ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ Ｂ ａ ｃ ｋ ｕ ｐ 方式。由于Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ
泛应用的～年 ， Ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｏ ｎ 、阿里和腾讯等公司也都 的数据流 都经过磁盘 ， 包括输入 、中间结果和最 所以整个自主开发 终输 出， 的Ｄ Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ系统也大量参 照了Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ的设计理念。
流 式计算
Ｓｔ ｏ ｒ ｍ
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 在数据局部性方面的考虑有关， 尽量 让每个计算单元读取本地数据 ， 尽量减小集群带 宽压力。Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型是无状态的， 就意味着 可通过重新加载输入来实现系统容错， Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ也采
提 到流式计算 ， 很 多人 的第 一反 应就是速度快 ，
的Ｃａ ｓ ｃ ａ ｄ ｉ ｎ ｇ 与Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ的接 口比较 相似 。也就是 说， 基于Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ， 一样可 以构建较复杂的数 据流拓扑。动态增删计算节点不只Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ可以做 ，
化， 使得任 务调度可以在１ 秒内完成。２ ０ 台节 点的 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ 集群可以在１ ０ 秒内处理１ Ｔ Ｂ 的输入数据。
的， 数据实时输入到算子计算后再输 出， 算子在这 以避 免Ｍａ ｐ 任 务 中间结果 的多次 读写 ，高速 硬
个过程中也可能产生新的状态信息。 盘和 轻量 级压 缩算 法加 快了顺 序读 写性能 ， 高
ｈ ｕ ｆ ｌ ｆ ｅ 的 性 能 瓶 颈 。Ｎａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｔ ａ ｓ ｋ 还 如果用Ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ￣ ［ １ Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ 做对比 ， 那 么 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 速 网 络 消除 了Ｓ ｄ ｏ ｏ ｐ 本 身的处理能力 ，再加上调 度的优 应该和算子 （ Ｂ ｏ ｌ ｔ ／ Ｓ ｐ ｏ ｌ ｔ ）一级， Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 之上 原了Ｈａ
数据行业大数据分析与挖掘应用方案
数据行业大数据分析与挖掘应用方案第1章大数据概述 (3)1.1 数据行业背景分析 (3)1.1.1 发展现状 (4)1.1.2 政策环境 (4)1.1.3 市场规模 (4)1.1.4 竞争格局 (4)1.2 大数据概念与价值 (4)1.2.1 大数据概念 (4)1.2.2 大数据价值 (4)1.3 大数据技术架构 (5)1.3.1 数据采集 (5)1.3.2 数据存储 (5)1.3.3 数据处理和分析 (5)1.3.4 数据可视化 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源分析与整合 (5)2.2 数据采集技术 (6)2.3 数据预处理方法 (6)第3章数据存储与管理 (7)3.1 分布式存储技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 核心技术 (7)3.1.3 常见分布式存储系统 (7)3.2 数据仓库与数据湖 (7)3.2.1 数据仓库 (7)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据质量管理 (8)3.3.1 数据质量概述 (8)3.3.2 数据质量管理方法 (8)3.3.3 数据质量管理工具 (8)第4章数据挖掘算法与应用 (8)4.1 数据挖掘基本概念 (8)4.2 常见数据挖掘算法 (9)4.2.1 分类算法 (9)4.2.2 聚类算法 (9)4.2.3 关联规则算法 (9)4.2.4 预测算法 (9)4.2.5 异常检测算法 (10)4.3 数据挖掘应用场景 (10)第5章数据可视化与展现 (10)5.1 数据可视化技术 (10)5.1.2 高级可视化技术 (10)5.1.3 时间序列数据可视化 (10)5.1.4 空间数据可视化 (10)5.2 可视化工具与平台 (11)5.2.1 商业可视化工具 (11)5.2.2 开源可视化工具 (11)5.2.3 大数据分析平台 (11)5.3 数据可视化设计原则 (11)5.3.1 准确性 (11)5.3.2 清晰性 (11)5.3.3 一致性 (11)5.3.4 可读性 (11)5.3.5 灵活性 (11)5.3.6 美观性 (12)第6章用户行为分析与挖掘 (12)6.1 用户行为数据采集 (12)6.1.1 数据源选择 (12)6.1.2 数据采集方法 (12)6.1.3 数据预处理 (12)6.2 用户画像构建 (12)6.2.1 用户画像概述 (12)6.2.2 用户画像构建方法 (12)6.2.3 用户画像更新与优化 (12)6.3 用户行为预测与推荐 (12)6.3.1 用户行为预测 (13)6.3.2 用户推荐系统 (13)6.3.3 应用案例分析 (13)第7章金融行业大数据应用 (13)7.1 金融市场分析 (13)7.1.1 市场趋势预测 (13)7.1.2 市场情绪分析 (13)7.2 信用风险评估 (13)7.2.1 客户信用评级 (13)7.2.2 行业信用风险监测 (13)7.3 智能投顾与量化投资 (13)7.3.1 智能投顾 (13)7.3.2 量化投资 (14)7.3.3 风险管理与优化 (14)7.3.4 投资研究 (14)第8章零售行业大数据应用 (14)8.1 销售数据分析 (14)8.1.1 销售趋势分析 (14)8.1.2 促销活动效果评估 (14)8.2 顾客关系管理 (14)8.2.1 客户细分 (14)8.2.2 客户满意度分析 (15)8.2.3 个性化推荐 (15)8.3 供应链优化 (15)8.3.1 供应商评价与选择 (15)8.3.2 物流优化 (15)8.3.3 需求预测与补货策略 (15)8.3.4 采购策略优化 (15)第9章医疗行业大数据应用 (15)9.1 医疗数据特点与挑战 (15)9.2 疾病预测与诊断 (16)9.3 健康管理与服务 (16)第10章大数据安全与隐私保护 (17)10.1 数据安全威胁与挑战 (17)10.1.1 数据泄露风险 (17)10.1.2 恶意攻击与入侵 (17)10.1.3 内部违规操作与数据滥用 (17)10.1.4 大数据环境下安全挑战 (17)10.2 数据加密与脱敏技术 (17)10.2.1 数据加密技术 (17)10.2.2 数据脱敏技术 (17)10.2.3 密文计算与同态加密 (17)10.2.4 数据脱敏在行业中的应用案例 (17)10.3 隐私保护法规与合规性 (17)10.3.1 我国隐私保护法规概述 (17)10.3.2 国际隐私保护法规简介 (17)10.3.3 数据合规性要求与应对策略 (17)10.3.4 企业隐私保护合规性实践案例 (17)10.4 数据安全治理与实践 (17)10.4.1 数据安全治理体系构建 (18)10.4.2 数据安全管理策略与制度 (18)10.4.3 数据安全技术手段及应用 (18)10.4.4 行业数据安全治理实践案例 (18)第1章大数据概述1.1 数据行业背景分析信息技术的飞速发展，数据已成为当今社会重要的生产要素之一。
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• 白名单
• 例2：Google Alert
• Pub-Sub系统，每个人可以设定订阅的关键词
• 明显的方法
• 建立Hash表，查询，命中
• 大数据下，filter太多，数据太多，怎么办？
• 包括10 billion 个白名单
询 • 剩下2d/10 – 2d/100 = 18d/100次查询，也只出现一次。
• 结果
• 不等于d/(x+d)。错误
正确方法：按用户采样
• 挑1/10的用户，观察它们的全部查询 • 采样方法
• Hash(User ID) mod 10，把用户分到十个桶中 • 选第一个桶的用户（hash后结果为0）
示例
•N=6
应用：统计滑动窗中1的个数
• 频率 • 简单方案
• FIFO，窗口大小：N • 存起来 • 然后统计
• 但是：N太大(Billion)/流太多(Billion)，存不下。 怎么办？
• 近似方案
统计滑动窗中1的个数
• 如果1均匀分布，容易估计 • 从流开始时刻，统计1/0个数：S/Z • 估计窗口N内1的个数：
应用：窗口内整数的和
• 把整数的每一个bit作为一个stream • 统计每一个stream的1的个数，Ci • 求和：
小结
• 百分比取样 • 按feature（用户）取样 • 固定Size取样 • 滑动窗取样
• 估计1的个数 • 求整数和
过滤
Bloom filter（布隆过滤器）
Bloom filter
16
8
8
4
4
22 1
DGIM需要的Leabharlann 储空间• 每个子窗（Bucket）有一个时标，记录结束时间
• 取值范围 1 … N
• 需要
比特存储空间
• 每个bucket记录自己包含的1的个数
• 取值范围：1…logN
• 需要
存储空间
更新
• 新元素到了 • 如果一个Bucket的end time已超过当前时刻 - N，
drop它 • 如果新元素是0，什么也不做 • 如果是1
• 创建一个Bucket，size = 1， end time = 当前时间 • 如果有3个1，就合并为一个2。 • 依次类推，如果有3个一样的小的，就合并为一个大
的。
• 雪崩式前滚
示例
估计1的个数
• 除了最后一个bucket，把其他bucket的size相加
• 当我们看到一个*100时，很可能已经pass过了4 个不同的元素了。
• 估计：4个不同元素
更形式化的证明
• 一个元素，hash后，尾部连续r个0的概率
• (½ )r = 2–r
• m个不同元素hash后的m个结果，尾部都不“连 续r个0” • 概率：(1 - 2–r)m =
=
• 出现连续r个0的概率 1 -
• 例：1100 -> 2 • 1000 -> 3
• 找出最大的 ri
• 例：R = max{2,3} = 3
• 估计不同元素个数为2R
• 例：23 = 8
直觉证明(Intuition)
• 通过Hash把元素均匀散布到M = log2(N)个比特上
• Hash结果为xxx0的概率为1/2 • Hash结果为xx00的概率为1/4
初始化
• 白名单中包括s个允许的key值
• s = 1 billion
• n个检查位，n >> s，初始化为0 • 把这s个白名字Hash到1,…,n上
• 对应的bit位设1
• 最后，n中大约有s个“1”
• 事实上小于s个，因为会重合。
到底有几个1？
• 一个白名字，被均匀地撒在n个比特上
• 撒上概率：1/n
大数据存储与应用
数据流挖掘
课程主页：/?page_id=397 陈一帅
chenyishuai@
内容
• 流数据模型
• 系统，示例
• 抽样 • 过滤 • 数目统计 • 矩估计 • 窗口内计数 • 衰减窗口
预览
• 谷歌/淘宝是怎么做下面这些事情的
统计出现的不同元素个数
应用
• 爬网站时，边爬，边检查其网页中不同单词的个 数
• 太多或太少，都表明是一个作弊的网站
• 统计一个用户，一周内，访问了多少不同的网页 • 统计淘宝，上周，卖了多少种不同的商品？
明显的方法
• 建立一个Distinct元素列表（hash表） • 进来一个，和列表中已有的元素对照，如果不同，
• m >> 2r，概率为1，即总能得到连续r个0的结果。 • m << 2r，概率为0，即得不到连续r个0
• 所以，估计m = 2r 大致上是合理的。
实际应用
• 问题：
• R加1，2R就涨一倍。 • E[2R]无穷大
新元素不进s的概率 新元素进s，但在s中不被剔除的概率
• 原先，这n个元素，是以s/n概率进入s的。 • 这一轮过后，任一元素留在s中的概率 • 和新到元素的留下概率s/(n+1)相等 • 结果：所有n+1个元素，以s/(n+1)的概率留下
滑动窗口内计数
Sliding windows 滑动窗 另一种取样方式
• 类似前面，只是撒了ks次 • n(1 – e–ks/n)
• 检查
• 来一封信，用这k个hash检查，全部为“1”才行。 • False positive率
• 混过去一个hash函数，概率(1 – e–ks/n) • 混过去全部k个hash检查，概率(1 – e–ks/n)k
• K=2， 概率 0.0493 ~ 1/20 << 1/8
• 重复查询占比：d/(x+d) • 随机采样10%后，重复查询占比是怎样的？
• 采样后，获得(x+2d)/10个查询，其中x/10个查询是 属于x，肯定只出现一次
• 针对d的2d/10个查询
• d中任一查询，两次都被抽中的概率为1/10×1/10 = 1/100 • 所以，平均有d/100个查询会被抽中两次，占2d/100个查
种至少有一个 • 所以，它们包含的“1”的个数至少为： 2r-1 + 2r-
2 + 2r-3 + … + 1 = 2r – 1. • 最后一个bucket在窗口中至少还有1个“1”，所
以， “1”的个数至少为2r • 所以，最大的错误率：2r-1/ 2r = 1/2 = 50%
扩展
• 同样size的bucket数目可以是r或r-1个。r > 2 • 最大Size的bucket，可以有1,…,r个 • 错误的上界1/(r-1) • 实践中，根据需要选择r
• 如果1的分布不均匀呢？
DGIM方法
• 每个流，存储
比特
• 结果误差不超过正确结果的50%
• 可以进一步减少
DGIM
• [Datar , Gionis, Indyk, Motwani] • 指数窗口 • 每个窗口中包括 i 个1， i : 2的幂（指数增长） • 同样i的窗口最多可以有两个 • 窗口不重叠，可以不连续（中间可以隔0）
• 改进了性能
K的选择
• K不是越大越好 • 对这个例子，最
优的在6的样子。
Bloom Filter总结
• 只会false positive • 不会false negative
• 错杀概率 = 0
• 适合预处理
• 先筛选一些
• 适合硬件实现 • 适合并行
• Map-reduce
Distinct元素统计
• 取样
• 比例取样 • 固定size取样
• 频度统计
• 统计item发生的次数
• 白名单过滤 • 统计不同查询的个数 • 评估用户访问的均匀性 • 发现最热item
• 简单的数据统计问题，在大数据场合下，新的方 法
流数据模型
流数据模型
• 系统 • 示例 • 查询 • 问题
流
• 数据以流的方式进入
• Yahoo：
• 发现最流行的页面
• 微博：
• 发现最热的话题 • 找人
• 传感器网络 • 电话记录
• 美国，棱镜门
• 网络交换机
• 流量统计，优化路由 • 检测DDoS攻击
抽样
Sampling
抽样
• 两种抽样
• 固定比率抽样
• 1 in 10
• 固定Size抽样
• 总是保持s个元素
固定比率抽样
就加入 • 跟踪列表Size的变化
大数据情况下
• 存不下 • 维护成本很高 • 需要
• 减少存储要求 • 减小计算复杂度
• Tradeoff：
• 准确性 <> 实用性
• 估计
Flajolet-Martin方法
• 启发式算法 • 用Hash，把N个元素，映射到至少log2(N)比特上 • 检查映射的结果，看它们尾部连0的个数：ri
新元素进入S的概率p
• 假设已到达n个元素，它们以s/n的概率被 采样，组成s个元素的集合
• 新进来一个元素，一共到达了n+1个元素。
• 这n+1元素，以相同概率进入s • 这个概率： s/(n+1)
• 所以，这个新元素以s/(n+1)的概率进入s
• p = s/(n+1)
S中原元素的剔除策略
• 原来在s个元素集合中的元素，随机剔除一个 • 不被剔除的概率
• 一个比特位，没有被撒上的概率
• 被1个白名字错过的概率：1 - 1/n • 被所有s个白名字都错过的概率