大数据处理技术简介(PPT 37张)
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大数据介绍ppt
案例三：亚马逊的客户分析
总结词
亚马逊利用大数据技术深入分析客户行为和喜好，提 供个性化服务和精准营销。
详细描述
亚马逊通过收集用户的购物历史、浏览记录、搜索行为 等数据，利用大数据分析技术，深入了解客户的行为和 喜好。这使得亚马逊能够为客户提供个性化的服务和精 准的营销。例如，根据用户的购物历史和浏览记录，推 送相关商品和促销信息，提高转化率和销售额。
大数据通常指大规模的数 据集，这些数据集可能来 自各种来源，如社交媒体 、企业数据库、物联网设 备等。
大数据不仅指数据规模的 大小，还涉及到数据的采 集、处理、存储、分析和 可视化等多个方面。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
体量（Volume）
大数据通常指大规模的数据集，数据量 从TB级别跃升到PB级别。
03
大数据技术的应用领域
商业智能与决策支持
商业智能
通过大数据分析，企业可以获取更深 入的客户洞察，优化销售和营销策略 ，提高客户满意度和忠诚度。
决策支持
大数据分析结果可以为企业的战略决 策提供有力支持，帮助企业做出更明 智、更科学的决策。
预测分析
预测市场趋势
通过分析大数据，企业可以预测市场趋势和消费者行为，提前做好市场布局和产 品规划。
数据存储
由于大数据的规模庞大，需要使用专门的大规模存储系统来存储数据，如Hadoop的HDFS、Hive等。这些存储 系统能够存储PB级别的数据，并具有良好的可扩展性和容错性。
数据处理与分析
数据处理
是指对采集到的数据进行清洗、去重、分类等操作，以便更好地分析数据。数据处理需要使用各种编 程语言和技术，如Python、Spark等。
云计算与大数据的融合
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
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。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
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
2024版大数据基本介绍ppt课件
大数据基本介绍ppt课件
CONTENTS
• 大数据概述 • 大数据技术体系 • 大数据基础设施建设 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来发展趋势
01
大数据概述
大数据定义与特点
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。
个性化学习
通过分析学生的学习习惯、成绩和兴趣等数据，教师可以为学生提 供更个性化的学习资源和辅导。
教育评估
大数据可以帮助教育机构更准确地评估教学质量和效果，为改进教 育政策和实践提供依据。
在线教育
大数据可以支持在线教育的发展，为学生提供更丰富、多样的学习资 源和学习方式。
其他行业应用案例
智慧城市
大数据可以支持城市规划和基础设施建设，提高城市管理的效率 和智能化水平。
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。
网络通信技术支持
高速网络通信技术
采用高速以太网、光纤通 信等技术，满足大数据传 输需求。
网络协议与标准
遵循TCP/IP、HTTP、FTP 等网络协议和标准，确保 网络通信的互联互通。
网络安全保障
采用防火墙、入侵检测、 数据加密等网络安全技术， 保障网络通信的安全性和 可靠性。
未来发展趋势预测
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。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域发挥作用，如医疗健康、 环境保护、城市规划等。
数据治理法规完善
随着数据安全和隐私保护问题日益突出，相 关法规和政策将不断完善。
CONTENTS
• 大数据概述 • 大数据技术体系 • 大数据基础设施建设 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来发展趋势
01
大数据概述
大数据定义与特点
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。
个性化学习
通过分析学生的学习习惯、成绩和兴趣等数据，教师可以为学生提 供更个性化的学习资源和辅导。
教育评估
大数据可以帮助教育机构更准确地评估教学质量和效果，为改进教 育政策和实践提供依据。
在线教育
大数据可以支持在线教育的发展，为学生提供更丰富、多样的学习资 源和学习方式。
其他行业应用案例
智慧城市
大数据可以支持城市规划和基础设施建设，提高城市管理的效率 和智能化水平。
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。
网络通信技术支持
高速网络通信技术
采用高速以太网、光纤通 信等技术，满足大数据传 输需求。
网络协议与标准
遵循TCP/IP、HTTP、FTP 等网络协议和标准，确保 网络通信的互联互通。
网络安全保障
采用防火墙、入侵检测、 数据加密等网络安全技术， 保障网络通信的安全性和 可靠性。
未来发展趋势预测
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。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域发挥作用，如医疗健康、 环境保护、城市规划等。
数据治理法规完善
随着数据安全和隐私保护问题日益突出，相 关法规和政策将不断完善。
关于大数据的ppt课件
投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测，帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据，实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求， 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势， 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别，提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术，构建个性化推荐系统， 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术，构建自动化决策 支持系统，为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上，甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据，如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时，以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低，需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时，人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
02
大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的系统，用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库，用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿科信办刘伟第一节 Mapreduce编程模型：1.技术背景:分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。
并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。
谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。
如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。
为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。
这个模型就是mapreduce。
谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。
学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。
这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统2. mapreduce的概念：MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。
简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。
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）。
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）。
相关主题
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8
本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mb
学习 · 创造
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
数据源 任务1
任务2.1
计算单元3 任务2.1
计算单元2 任务2 任务3.1 任务2.2
任务3.2 基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群 云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的 并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
3
学习 · 创造
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用
括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流
据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
计算模型 MPI
MapReduc
Online MapReduc
11
学习 · 创造
实时计算系统的改造
• • • • •ຫໍສະໝຸດ • • • • • • •
第一类方法，Hadoop改造： [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoo 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点； [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能； [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。 [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处 遍整个系统。 [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet； 第二类方法，实时云计算系统： [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis； [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh BFacebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4 [9] 2011年组织了以实时云计算和虚拟化为主题的国际讨论组会RTSOAA（Real-Time Cloud Computing and Virtualization）。 [10] 2011年度的Hadoop China大会一个热点议题就是数据流计算，在MapReduce计算模型 全球之后，Stream Processing将会是下一个研究热点，无论是在工业界还是学术界。
大数据处理技术简
1
学习 · 创造
1
概念及背景介绍 大数据处理相关工具介绍
2 3
国内相关数据处理平台简介 Storm实时计算系统简介
4
2
学习 · 创造
大数据概念
1、指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的 取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的咨询。
2、维克托·迈尔-舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数 分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
4
学习 · 创造
大数据应用情景一（B2C、C2C与金融）：淘宝、股票等即时交易数据
截至2011年11月，淘宝Beltles平台单日最 大服务调用量19亿。 今年淘宝双11 QPS:32万/分钟
2009年四月统计：上证交易所新一代交易 系统峰值订单处理能力约80000笔/秒，平 均订单时延比现用交易系统缩短30%以上， 系统日双边成交容量不低于1.2亿笔/日， 相当于单市场1.2万亿的日成交规模。
2012-01-14报道，铁道部12306网站连续5 天日均点击数超过10亿次，高峰时超过 14.09亿次，导致系统近乎崩溃或瘫痪。
5
学习 · 创造
大数据应用情景三（社交网络）：社交网络即时消息处理
每秒钟，人们发送290万封电子邮件。 每分钟，人们向Youtube上传60个小时的视频。
每一天，人们在Twitter上发消息1.9亿条微博。
任务1…n n>>无穷 Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
Stream cloud
10
学习 · 创造
分布式并行计算系统
流水线+并行、可配置、可容错、弹性可扩展、全内存、实时在线处
面向数据流内容安全的 实时云计算模型 流分组 计算单元1 任务1.1 流汇聚
服务器
设备网
Internet
用户端程序
实时数据流 处理平台 传感设备
数据库
7
学习 · 创造
大数据应用情景四（数据流过滤）：互联网带宽增长
•
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的“中国互联网络发展状况统计报告”
2011年中国的互联网基础资源继续保持快速增长，IP地址、域名、网站和网页
年增长了7.6%。
任务1…n n>>无穷 Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
Stream cloud
9
学习 · 创造
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据
每一天，人们在Twitter上发出3.44亿条消息。 每一天，人们在Facebook发出40亿条信息。
6
学习 · 创造
大数据应用情景三（物联网数据流）：传感网、物联网、智慧城市
传感网、物联网源源不断产生海量数据流、数据量更大，加上能更准确、更快地收集比如 活信息等数据，对在线即时处理提出了更高的要求和挑战。
本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mb
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国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
数据源 任务1
任务2.1
计算单元3 任务2.1
计算单元2 任务2 任务3.1 任务2.2
任务3.2 基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群 云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的 并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
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大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用
括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流
据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
计算模型 MPI
MapReduc
Online MapReduc
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实时计算系统的改造
• • • • •ຫໍສະໝຸດ • • • • • • •
第一类方法，Hadoop改造： [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoo 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点； [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能； [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。 [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处 遍整个系统。 [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet； 第二类方法，实时云计算系统： [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis； [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh BFacebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4 [9] 2011年组织了以实时云计算和虚拟化为主题的国际讨论组会RTSOAA（Real-Time Cloud Computing and Virtualization）。 [10] 2011年度的Hadoop China大会一个热点议题就是数据流计算，在MapReduce计算模型 全球之后，Stream Processing将会是下一个研究热点，无论是在工业界还是学术界。
大数据处理技术简
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概念及背景介绍 大数据处理相关工具介绍
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国内相关数据处理平台简介 Storm实时计算系统简介
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大数据概念
1、指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的 取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的咨询。
2、维克托·迈尔-舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数 分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
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大数据应用情景一（B2C、C2C与金融）：淘宝、股票等即时交易数据
截至2011年11月，淘宝Beltles平台单日最 大服务调用量19亿。 今年淘宝双11 QPS:32万/分钟
2009年四月统计：上证交易所新一代交易 系统峰值订单处理能力约80000笔/秒，平 均订单时延比现用交易系统缩短30%以上， 系统日双边成交容量不低于1.2亿笔/日， 相当于单市场1.2万亿的日成交规模。
2012-01-14报道，铁道部12306网站连续5 天日均点击数超过10亿次，高峰时超过 14.09亿次，导致系统近乎崩溃或瘫痪。
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大数据应用情景三（社交网络）：社交网络即时消息处理
每秒钟，人们发送290万封电子邮件。 每分钟，人们向Youtube上传60个小时的视频。
每一天，人们在Twitter上发消息1.9亿条微博。
任务1…n n>>无穷 Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
Stream cloud
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分布式并行计算系统
流水线+并行、可配置、可容错、弹性可扩展、全内存、实时在线处
面向数据流内容安全的 实时云计算模型 流分组 计算单元1 任务1.1 流汇聚
服务器
设备网
Internet
用户端程序
实时数据流 处理平台 传感设备
数据库
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大数据应用情景四（数据流过滤）：互联网带宽增长
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根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的“中国互联网络发展状况统计报告”
2011年中国的互联网基础资源继续保持快速增长，IP地址、域名、网站和网页
年增长了7.6%。
任务1…n n>>无穷 Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
Stream cloud
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国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据
每一天，人们在Twitter上发出3.44亿条消息。 每一天，人们在Facebook发出40亿条信息。
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大数据应用情景三（物联网数据流）：传感网、物联网、智慧城市
传感网、物联网源源不断产生海量数据流、数据量更大，加上能更准确、更快地收集比如 活信息等数据，对在线即时处理提出了更高的要求和挑战。