第3章大数据存储技术大数据基础ppt课件

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第3章大数据存储与管理基本概念-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社

3.1 大数据的数据类型——结构化数据
大数据可按照数据结构划分为三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据
结构化数据通常存储在数据库中，是具有数据结构描述信息的数据，这种数据类型先有结构再有数据。例如可以用二维表等结构来逻辑表达的数据。
✬数据特点：
任何一列数据都不可再分，任何一列数据都有相同的数据类型。如关系数据库SQL，Oracle中的数据。
3.2 数据管理技术的发展——数据库系统阶段
数据库的数据模型——层次模型
✬层次模型优点：
✬层次模型缺点：
① 层次模型的结构简单、清晰，很容易看到各个实体之间的联系；
② 操作层次类型的数据库语句比较简单，只需要几条语句就可以完成数据库的操作；
③ 查询效率较高，在层次模型中，节点的有向边表示了节点之间的联系，在DBMS中如果有向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待查的记录；
✬半结构化数据主要来源：
❏ 在WWW等对存储数据无严格模式限制的情形下，常见的有HTML、XML
和SGML文件。
❏ 在电子邮件、电子商务、文献检索和病历处理中，存在着大量结构和
内容均不固定的数据。
❏ 异构信息源集成情形下，由于信息源上的互操作要存取的信息源范围很
广，包括各类数据库、知识库、电子图书馆和文件系统等。
不规则性，导致缺乏对数据的严格约束。
3.1 大数据的数据类型——非结构化数据
非结构化数据
非结构化数据是那些非纯文本类型的数据，这类数据没有固定的标准格式，无法对其直接进行解析。如文本文档、多媒体（视频、音频等），它们不容易收集和管理，需要通过一定数据分析和挖掘才能获得有用的数据。
3.2 数据管理技术的发展

大数据基本介绍ppt课件(2024)

数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，用于发现数据中的潜在规律和模式。
数据可视化技术
将数据以图形或图像的形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据和分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现数据中心的智能化运维管理，提高运维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段，确保数据中心的高可用性和容灾备份能力。

第3章大数据存储技术大数据基础

第3章大数据存储技术大数据基础在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长和积累。

大数据已经成为了企业决策、科学研究、社会治理等各个领域的重要资产。

而要有效地管理和利用这些海量的数据，高效可靠的大数据存储技术是关键的基础。

大数据的特点首先在于其规模巨大。

我们日常接触的数据量可能以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但大数据往往是以太字节（TB）、拍字节（PB）甚至艾字节（EB）来衡量。

这种规模的海量数据给存储带来了巨大的挑战。

不仅需要大量的存储空间，还需要能够快速地写入和读取数据，以满足实时处理和分析的需求。

为了应对大数据的存储需求，分布式存储技术应运而生。

分布式存储将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接在一起协同工作。

这种方式不仅增加了存储的容量，还提高了系统的可靠性和性能。

当一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，保证数据的可用性。

其中，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种广泛应用的大数据存储解决方案。

HDFS 采用了主从架构，由一个名称节点（NameNode）和多个数据节点（DataNode）组成。

名称节点负责管理文件系统的元数据，如文件名、文件目录结构、文件块的位置等。

而数据节点则负责实际存储数据块。

用户在向 HDFS 写入数据时，数据会被分成多个块，并分布存储在不同的数据节点上。

读取数据时，根据名称节点提供的元数据信息，从相应的数据节点获取数据块并组合成完整的数据。

另一个重要的大数据存储技术是 NoSQL 数据库。

传统的关系型数据库在处理大规模数据时，可能会面临性能瓶颈和扩展性的问题。

NoSQL 数据库则摒弃了关系模型的严格约束，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等。

这使得 NoSQL 数据库能够更好地适应大数据环境下的高并发读写和海量数据存储。

例如，MongoDB 是一种常见的文档型 NoSQL 数据库。

它将数据以文档的形式存储，每个文档可以有不同的字段和结构，非常适合存储半结构化和非结构化的数据。

大数据的存贮和处理课件

机器学习与大数据
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。

大数据技术及应用教学课件第3章大数据存储技术

• 磁带设备以技术成熟、价格低廉等优势占据了二级存储市场的重要地位
• 光盘设备同时具有二者特点 • 磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），
它由很多价格便宜的磁盘组成巨大的磁盘组，利用个别磁盘提供数据所产生加成效果提升整个磁盘系统效能。
3.1.1 传统存储技术
3.3.2 分布式数据库HBase
• HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据，支持超大规模数据存储，它可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。
3.2.2 HDFS体系结构
• HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模式，一个HDFS
集群包括一个名称节点和若干个数据节点。客户端可以
支持打开、读取、写入等常见操作，通常通过一个可配
置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协
议与名称节点进行交互，客户端与数据节点的交互通过
RPC实现。
4
数Байду номын сангаас节点
数据节点
5
为了保证节点数据准确，接收到数据的数据节点要向发送者发送“确认包” 确认包沿着数据流管道逆流而上，经过各个节点最终到达客户端客户端收到应答时，它将对应的分包从内部队列移除
3.3 数据库技术
传统关系型数据库面临的问题： • 1.关系模型束缚对海量数据的快速访问能力。 • 2.针对海量数据，缺乏访问灵活性。 • 3.对非结构化数据处理能力薄弱。 • 4.海量数据导致存储成本、维护管理成本不断增加。
3.1.2 分布式存储

大数据技术课件第3章PPT内容

-大数据技术课件第3章PPT内容-
“大数据技术课件第3章PPT内容“
1、大数据技术与应用第三章Hado。P分布式系统提纲。3.1Hadoop概述03.2Hadoop相关技术及生态系统o3.3 操作实践:Hadc)。P安装与配置。习题。小结23.1Hado。P概述。3.1.1HadooP简介Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点。U⑴高牢靠性U⑵高扩展性U⑶高效性U⑷容错性 33.1Hadoop概述3.1.2Hadoop的进展历程hadoop的进展历程，如下所示LHadoop最初是由APaCheLUCene项目的创始人DoUgCUtting开发的文本搜寻库。2.在2022
9、。而DataN。de周期性地向NameNode回报其存储的数据块信息。I2.MapReduce组件MapReduce也采纳了Master/Slave(M/S)架构。它主要由以下几个组件组成：JobClient›JobTracker›TaskTracker和Tasko下面分别对这几个组件进行介绍：ul)JobClient用户编写的MapReduce程序通过JobCIient提交到JobTraCker端；同时，用户可通过Ciient供应的一些接口查看作业运行状态。在HadooP内部用"作业"(Job)表示MaPRedUCe程序。一个 MaPRedUCe程序可对应若干个作业，而每个作
13、doop安装与配置p3.3.1
JDK安装1.下载jdk-8ul31-linux-x64.tar.gz2.解压包到∕opt3.设置环境变量4.使配置环境变量生效5.验证Java安装是否胜利IGHadoop开源技术生态系统3.3操作实践:Hado。P安装与配置P3.3.2Hadoop安装1.下载hadoop2.7.3.tar.gz2.解压3.修改hadoopenv.sh文件4.修改coresite.×ml文件5.修改hdfssite.xml文件6.修改hdfssite.×ml文件7. 修改hdfssite.xml文件8.修改Slaves文件9.修改文件属性10.复制Hadoop到其他

大数据基础介绍课件

智能化发展
人工智能与大数据的结合：AI技术在大数据分析中的应用，提高数据分析效率
自动化决策：利用大数据进行自动化决策，提高决策效率和准确性
物联网与大数据的融合：物联网设备产生的大量数据，为智能化发展提供数据支持
隐私保护与数据安全：智能化发展过程中，需要关注数据安全和隐私保护问题，确保数据安全可靠。
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
析技术，如机器学
习、深度学习等。
大数据的应用领域
01
医疗保健：疾病预测、诊断和治疗
02
金融：风险评估、投资决策和客户服务
04
交通：交通流量预测、路线规划和自动驾驶
05
教育：个性化教学、学生成绩预测和资源优化
03
零售：商品推荐、库存管理和供应链优化
06
政府：公共安全、城市规划和政策制定
06
区块链技术：如Hyperledger、 Ethereum等，适用于数据安全和去中心化存储
数包括互联网、传感器、数据库等
数据分析：利用各种数据分析方法和工具，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值
02
非关系型数据库：如MongoDB、 Cassandra等，适用于半结构化和非结构化数据存储
03
分布式文件系统：如HDFS、 GFS等，适用于大规模数据存储
04
数据仓库技术：如Hive、Spark 等，适用于数据分析和处理
05
云计算技术：如AWS、Azure等，适用于数据存储和计算资源的弹性扩展
数据清洗：对数据进行清洗、去噪、缺失值处理等，以保证数据的质量和可用性

大数据存储PPT课件

16
01 数据存储的前世今生
2）关系数据库
行式存储→ACID→关系数据库的问题
Impedance Mismatch
– ORM (Hibernate存在的价值) – 这个问题影响的是开发效率
Not designed to be run on clusters
– Scaling up
– Scaling out
− A 原子性在事务中执行多个操作是原子性的，要么操作全部
执行,要么一个都不执行
− C 一致性进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不
会出现数据花掉的情况
− I 隔离性两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等
− D 持久化事务一旦完成,那么数据应该是被写到安全的，持久
化存储的设备上
可编辑课件
03 大数据时代的NOSQL
可编辑课件
4
01 数据存储的前世今生
事件三：出租车
事件交通拥堵热点提取对手武汉1.5万出租车GPS数据武器分析车辆速度结果每5分钟处理1次
− 1.5万辆车 − 每15秒上传1次 − 匹配、聚类、拟合 − 5分钟
可编辑课件
低密度
高密度
5
有哪些理论可以帮我们做判断?
可编辑课件
6
01 数据存储的前世今生
A: Availability 可用性 26
02 数据库设计的CAP
2） CAP原理
C
一致性
是说数据的原子性，这种原子性在经典 ACID的数据库中是通过事务来保证的；
当事务完成时，无论其是成功还是回滚, 数据都会处于一致的状态；
在分布式环境中，一致性是说多点的数
据是否一致。
可编辑课件

大数据的存储技术

大数据的存储技术一、引言1.1研究背景1.2研究意义1.3研究目的二、大数据的概念和特点2.1大数据的概念2.2大数据的特点2.3大数据的应用领域三、大数据存储技术的发展概况3.1传统关系型数据库存储技术3.2 NoSQL数据库技术3.3分布式文件系统存储技术3.4对比分析以上技术的优缺点四、大数据存储技术的具体应用4.1云存储技术4.2分布式存储技术4.3块存储技术4.4文件存储技术4.5对比分析以上技术的实际应用效果五、大数据存储技术的发展趋势5.1存储平台的智能化5.2存储安全性的提升5.3存储性能的优化5.4大数据存储技术向数据中心化的发展5.5对未来大数据存储技术的预测和展望六、结论6.1总结本文的研究内容6.2对大数据存储技术的发展趋势做出总结6.3对未来大数据存储技术的发展方向进行展望七、参考文献一、引言1.1研究背景随着互联网、移动互联网、物联网等信息技术的高速发展，人们日常生活和工作中产生的数据已经呈现出规模巨大、类型多样、时效性强的特点，这些数据被统称为大数据。

大数据具有海量性、多样性、高价值等特点，正逐步改变着人类社会的方方面面。

然而，大数据的分布式存储技术如何高效地存储、管理、处理这些海量数据成为当前亟待解决的问题。

1.2研究意义大数据存储技术是大数据处理和应用的基础，其发展和创新对于提高数据存储、管理、处理和分析的效率至关重要。

通过深入研究大数据存储技术，可以推动大数据技术的发展，为各行各业提供更为有效的数据管理和分析手段，进一步推动数字经济的发展。

1.3研究目的本研究旨在系统地梳理大数据存储技术的发展概况，深入探讨大数据存储技术的具体应用，分析大数据存储技术的发展趋势，为大数据存储技术的研究和应用提供理论支撑和实践参考。

二、大数据的概念和特点2.1大数据的概念大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据具有海量性、多样性、高价值等特点。

大数据的处理需要借助先进的计算机技术和算法手段，传统的数据处理工具已经不能胜任大数据处理的工作。

大数据课件

大数据课件大数据课件第一章：介绍⑴大数据概述⑵大数据应用领域⑶大数据技术架构第二章：数据收集⑴数据来源⑵数据采集方法⑶数据清洗与预处理第三章：数据存储与管理⑴数据存储需求分析⑵数据存储解决方案⑶数据库管理系统第四章：数据分析⑴数据分析概述⑵数据分析方法⑶数据挖掘技术第五章：数据可视化⑴可视化设计原则⑵可视化工具介绍⑶可视化实践案例第六章：大数据安全与隐私保护⑴大数据安全概述⑵大数据隐私保护方法⑶大数据安全风险管理第七章：大数据应用案例⑴金融领域的大数据应用⑵零售行业的大数据应用⑶医疗健康领域的大数据应用第八章：大数据未来发展趋势⑴与大数据⑵云计算与大数据⑶边缘计算与大数据附件：附件一：数据收集工具使用指南附件二：数据分析案例代码附件三：可视化工具法律名词及注释：⒈大数据：在传统数据处理应用软件工具无法处理的大规模复杂数据集合。

⒉数据挖掘：通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，以发现有用的信息。

⒊隐私保护：保护个人敏感信息的安全性和机密性，防止未经授权的访问和使用。

⒋：利用计算机技术使机器具备类似人类智能的能力，包括学习、推理和决策等。

本文档涉及附件：⒈附件一：数据收集工具使用指南⒉附件二：数据分析案例代码⒊附件三：可视化工具本文所涉及的法律名词及注释：⒈大数据：在传统数据处理应用软件工具无法处理的大规模复杂数据集合。

⒉数据挖掘：通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，以发现有用的信息。

⒊隐私保护：保护个人敏感信息的安全性和机密性，防止未经授权的访问和使用。

⒋：利用计算机技术使机器具备类似人类智能的能力，包括学习、推理和决策等。

三、大数据存储技术课件

网络 DB Serv DB Serv
DB Serv
DB Serv
SAN/FC
共享磁盘
如：Oracle RAC 小型机+共享盘阵
高速通信网络
Master
DB Serv DB Serv DB Serv DB ServΒιβλιοθήκη 磁盘磁盘磁盘
磁盘
如：Greenplum、Hbase X86+本地硬盘
SMP
对称多处理，Symmetrical Multi-Processing ✓ 有两台以上的服务器，各主机之间共享总线结构，
三、大数据存储技术
-1-
相关概念与相关技术概览
数据结构：结构化数据与非结构化数据数据库数据模型：关系型数据库与非关系型数据库数据处理特性：OLTP与OLAP 数据一致性：强一致性与最终一致性数据存储方式：行式存储与列式存储数据库存储与处理架构：SMP与MPP 数据存储架构：传统分布式文件与新型分布式文件数据处理架构：基于并行计算的分布式数据处理技术（MapReduce）
• 新型的MPP RDB（Greenplum）也属于关系型数据库
-4-
数据处理特性—OLTP与OLAP
OLTP以业务操作型为主，OLAP以业务分析性为主，两者对技术的要求很难兼顾
比较项
联机事务处理OLTP（ On-Line Transaction Processing ）
基本类型业务操作型
数据特性
-2-
数据的结构—结构化、非结构化、半结构化数据
结构化数据和非结构化数据都是客观存在，大数据技术需要涵盖两者
对比项定义
结构化数据
非结构化数据
半非结构化数据
• 有数据结构描述信息的数据

大数据导论大数据存储技术

03
大数据存储技术分类
基于云的数据存储
云存储是一种基于云计算的大数据存储技术，通过虚拟化存储资源，实现数据的高可用性
、高可扩展性和高可靠性。
云存储服务通常提供可配置的存储容量和性能，可以根据业务需求灵活扩展或缩减存储资
源，降低运维成本。
云存储采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据可靠性和容错能力。
绿色数据中心建设
采用节能技术和设备，降低数据中心的能耗和碳排放。
能源效率优化
通过优化存储架构和管理策略，提高数据存储的能源效率。
大数据存储技术面临的挑战与未来发展大数据存储技术面
临的挑战与未来发展
分布式存储系统
随着云计算和大数据技术的普及，分布式存储系统将更加受到关注和应用。
存储与计算融合
文档存储支持数据的版本控制、事务处理和全文搜索等功能，提高数据的可靠性和可用性。
文档存储还提供丰富的API接口和SDK工具，方便应用程序进行数据存取和操作。
04
大数据存储技术应用场景
金融行业大数据存储
总结词
金融行业是大数据存储技术的重要应用领域之一，涉及客户信息、交易数据、风险评估等多个方面。
云存储还提供数据加密、访问控制和安全审计等安全措施，确保数据的安全性和隐私保护。
基于对象的数据存储
基于对象的数据存储是一种以对象为单位进行数据存储和访问的技术，适合存储大量非结构化和半结构化数据。
对象存储支持数据的版本控制、生命周期管理、数据复制和分布式部署等功能，提高数据的可靠性和可用性。
对象存储将数据封装在对象中，每个对象包含数据内容和元数据信息，通过唯一的标识符进行访问和管理。

(2024年)大数据介绍pptppt课件

Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术，从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行风险评估、信用评级、反欺诈等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化医疗、药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大数据技术进行处理和分析，以实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02

大数据基本介绍 ppt课件

大数据的市场有多大？中央财据行业约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍。
21
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者，打造大数据行业基石：
IBM： • IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）;业务事件处
14
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
15
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
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
活数据资产的能力，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、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。
19
大数据与云计算
蓝蓝的天上白云飘
白云下面数据跑
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！
11
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
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。

大数据技术入门ppt课件模板

MLlib：提供机器学习算法库，支持分类、回归、聚类等常见机器学习任务
Flink生态系统
01
Flink是一个开源的分布式流处理 02
Flink生态系统包括Flink Core、
框架，用于处理大规模、低延迟的
Flink SQL、Flink Streaming、
数据流。
Flink Machine Learning等组件。
和隐私保护得到有效保障
数据可视化与交互技术的创新发展
数据可视化：将复杂数据转化为直观易懂的图表，便于分析与决策
交互技术：通过人机交互，实现数据与信息的实时交互与反馈
创新点：结合大数据技术，实现数据可视化与交互技术的智能化、个性化和实时化
应用领域：广泛应用于金融、医疗、教育、交通等领域，提高工作效率和决策质量
实时数据流
02
StormSQL：基于Storm的实时计算工具，支持
SQL查询
03
应用场景：实时数据处理、实时分析、实时监控
等
04
特点：高可用性、高扩展性、低延
迟、高吞吐量
HBase、Cassandra等分布式存储系统
HBase：基于 Hadoop的分布式数据库，适用于大规模结构化数据存储
数据处理：金融风控预警系统需要对采集到的数据进行清洗、转换、整合等处理，为风险评估提供高质量的数据。
预警机制：金融风控预警系统需要根据风险评估结果，设定预警阈值，一旦风险超过阈值，系统将自动发出预警信息，提醒相关部门采取措施。
智能交通管理系统
01
实时监控：通过大数据技术，实时监控道路交通状况，提高实时性：大数据技术需要处理海量数据，实时性是提高数据处理效率的关键。

大数据基础知识培训PPT课件

数据安全概念
确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术
如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准
如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。
04
大数据处理技术
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种数据源和拖拽式操作界面，方便用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、报表制作和数据分析功能，可与
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领域的应用案例。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算领域的应用案例。

大数据基础技术概述(PPT 42张)

3
数据抽取与集成
大数据的一个重要特点就是多样性，这就意味着数据来源极其广泛，数据类型极为繁杂。
这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战。要想处理大数据，首先必须对所需数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。在数据集成和提取时需要对数据进行清洗，保证数据质量及可信性。现有的数据抽取与集成方式可以大致分为以下四种类型：数据整合、数据联邦、据解释
数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心结果的展示。如果分析的结果正确但是没有采用适当的解释方法，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会误导用户。
大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采用传统的解释方法基本不可行可以考虑从下面两个方面提升数据解释能力： -- 引入可视化技术 -- 让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程

17
大数据基础技术概述
大数据处理的基本流程大数据关键技术 Hadoop介绍流计算介绍图计算介绍
NoSQL介绍
大数据面临的其他问题

18
什么是流计算
流计算来自于一个信念：
数据的价值随着时间的流逝而降低，所以事件出现后必须尽快地对它们进行处理，最好数据出现时便立刻对其进行处理，发生一个事件进行一次处理，而不是缓存起来成一批再处理。
Twitter的storm
Twitter的storm：Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统。 Storm用途：可用于处理消息和更新数据库（流处理），在数据流上进行持续查询，并以流的形式返回结果到客户端（持续计算），并行化一个类似实时查询的热点查询（分布式的RPC）。