1.大数据体系结构
大数据标准体系
大数据标准体系一、引言大数据的快速发展和广泛应用对数据的管理和处理提出了新的挑战。
为了保证数据的一致性、可靠性和可持续性，建立一个完善的大数据标准体系是至关重要的。
本文将介绍大数据标准体系的组成部分和标准制定的原则，以及一些常见的大数据标准。
二、大数据标准体系的组成部分1. 数据质量标准：包括数据准确性、完整性、一致性、可用性等指标，用于评估和保证大数据的质量。
2. 数据安全标准：包括数据隐私保护、数据存储和传输安全、权限管理等指标，用于确保大数据的安全性。
3. 数据共享标准：包括数据格式标准、数据交换标准、数据共享协议等指标，用于促进大数据的共享和互操作性。
4. 数据存储标准：包括数据存储结构、数据存储介质、数据备份和恢复等指标，用于规范大数据的存储管理。
5. 数据处理标准：包括数据清洗、数据集成、数据挖掘等指标，用于规范大数据的处理流程和方法。
6. 数据分析标准：包括数据分析模型、数据分析算法、数据可视化等指标，用于规范大数据的分析过程和结果呈现。
三、大数据标准制定的原则1. 开放性原则：大数据标准应该是开放的，允许不同组织和个人参与标准制定的过程，以确保标准的广泛适用性和可持续发展。
2. 统一性原则：大数据标准应该是统一的，避免重复制定相似的标准，提高标准的一致性和互操作性。
3. 先进性原则：大数据标准应该是先进的，及时反映大数据技术和应用的最新发展，满足用户对新功能和新需求的要求。
4. 实用性原则：大数据标准应该是实用的，能够解决实际问题，提高大数据的管理和处理效率。
5. 可验证性原则：大数据标准应该是可验证的，可以通过测试和验证来确保标准的有效性和可靠性。
四、常见的大数据标准1. ISO/IEC 20547：大数据质量标准，包括数据准确性、完整性、一致性、可用性等指标。
2. NIST SP 800-53：大数据安全标准，包括数据隐私保护、数据存储和传输安全、权限管理等指标。
3. OASIS DSPL：大数据共享标准，包括数据格式标准、数据交换标准、数据共享协议等指标。
大数据质量管理体系结构设计
大数据质量管理体系结构设计随着互联网时代的到来，大数据已成为重要的产业和运营核心，越来越多的企业开始利用大数据进行决策和管理，以提高运营效率和创造更高的价值。
但是，对于大数据的质量管理却成为了一个难题。
如何确保大数据的准确性、完整性和一致性，成为了企业和机构必须面对的挑战。
大数据质量管理体系结构是一个解决大数据质量问题的重要工具，它包括质量管理的架构、技术、流程和人员。
在这篇文章中，我们将讨论大数据质量管理体系结构的设计和关键步骤，以及如何实现大数据质量管理的最佳实践。
一、构建大数据质量管理体系结构的核心要素1. 策略与规则：构建大数据质量管理体系结构的首要步骤是明确战略和规则。
这意味着企业需要清楚地定义大数据质量目标，确定大数据质量标准和流程，更新数据质量规则和标准，并将它们应用于组织数据的收集、分析和处理过程。
2. 数据治理与质量度量：数据治理是指通过制定数据管理政策和流程，确保数据质量的汇总和维护过程。
质量度量是确保数据质量的核心方法之一，它将数据质量的管理和度量变成了一项标准的流程。
3. 数据质量度量与监控：数据质量度量是指在数据域中测量数据的准确性、一致性、完整性、唯一性等特征。
数据质量监控是指针对已收集的数据，对其进行实时监测和管理，保证数据的质量得到有效维护。
4. 工具与技术：大数据质量管理技术向有利于实现大数据质量目标的技术发展。
工具与技术涵盖了数据质量管理过程中的重要工具设备以及数据操作和处理的平台，为数据质量保障提供核心支持。
5. 数据资产管理：数据资产管理是指对数据进行分类、标记以及治理，从而提高数据利用价值，同时也加强了数据的安全性和质量管理。
二、实现大数据质量管理的最佳实践在构建大数据质量管理体系结构后，企业需要采取适当的步骤来确保其有效执行，并全面实现大数据质量管理的目标。
1. 集中管理数据：企业应该强调数据接入和管理的重要性，确保所有数据都被收集和存储在一个中心位置。
大数据体系结构及技术解决方案
大数据体系结构及技术解决方案1. 引言随着互联网的不断发展，海量的数据被生成和积累，传统的存储和处理方式已经无法应对如此庞大的数据量。
为了能够高效地处理和分析大数据，大数据体系结构及技术解决方案应运而生。
本文将介绍大数据体系结构的基本概念以及常见的技术解决方案。
2. 大数据体系结构概述大数据体系结构是指一套包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分的技术体系。
其主要目的是实现对大数据的高效存储、快速处理和准确分析。
大数据体系结构的设计关注以下几个方面：•数据采集：包括数据源的选择和数据的采集方式。
常见的数据源包括传感器数据、日志文件、数据库等，数据采集方式可以通过批量采集、实时流式采集或者增量采集来实现。
•数据存储：主要包括数据的持久化存储和数据的备份。
常见的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据的备份方案通常采用数据冗余和数据复制的方式，以保证数据的可靠性和容灾能力。
•数据处理：大数据处理的关键是分布式计算。
通过将大任务拆分为多个小任务，分配给不同的计算节点进行并行计算，从而提高计算效率。
常见的大数据处理框架有Hadoop、Spark等。
•数据分析：大数据分析是大数据应用的核心。
通过对大数据进行统计、挖掘和预测分析，可以为决策提供有力的支持。
常见的大数据分析工具有Hive、Pig、R等。
3. 技术解决方案3.1 采集与存储在大数据体系结构中，采集与存储是数据处理的基础环节。
以下是常见的技术解决方案：•数据采集：常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。
Flume是Apache基金会的开源项目，用于高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据。
Kafka是由LinkedIn开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流水线。
•数据存储：在大数据存储方面，Hadoop是一种常用的解决方案。
Hadoop包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构是指大数据领域的知识所构成的体系结构，包括了大数据的概念、技术、工具、应用等方面的知识。
大数据知识体系结构主要分为以下几个方面：
1.大数据概述：介绍大数据的定义、特点、发展历程等方面的知识。
2.大数据技术：包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的知识。
数据存储方面主要介绍了大数据的存储结构、存储方式、存储技术等；数据处理方面主要介绍了大数据的处理方式、处理技术等；数据分析方面主要介绍了大数据的分析方法、分析技术等。
3.大数据工具：包括数据采集工具、数据处理工具、数据分析工具等方面的知识。
数据采集工具主要用于采集海量数据，包括网络爬虫、数据抓取等；数据处理工具主要用于对海量数据进行处理，包括Hadoop、Spark等；数据分析工具主要用于对海量数据进行分析，包括R、Python等。
4.大数据应用：包括大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、交通、电商等。
大数据应用涉及到数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的知识。
5.大数据安全：包括大数据的安全问题、安全措施等方面的知识。
大数据安全问题包括数据泄露、数据篡改等；安全措施包括身份认证、数据加密等。
大数据知识体系结构是大数据领域研究和应用的基础，对于学习
和应用大数据具有重要意义。
大数据标准体系框架
大数据标准体系框架随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为信息化时代的重要组成部分，对各行各业产生了深远的影响。
然而，由于大数据的特殊性和复杂性，其标准体系框架的建立显得尤为重要。
本文将围绕大数据标准体系框架展开讨论，以期为相关领域的研究和实践提供一些参考和借鉴。
首先，大数据标准体系框架应包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。
在数据采集方面，标准体系应明确数据来源、数据采集方式、数据质量要求等内容，以保证数据的准确性和完整性。
在数据存储方面，标准体系应规范数据存储结构、数据备份策略、数据安全等内容，以确保数据的安全和可靠性。
在数据处理方面，标准体系应规定数据清洗、数据转换、数据集成等流程，以确保数据的一致性和可用性。
在数据分析方面，标准体系应规范数据分析方法、数据模型、数据挖掘技术等内容，以确保数据的分析结果具有可信度和有效性。
在数据应用方面，标准体系应明确数据共享、数据开放、数据可视化等内容，以确保数据的有效利用和推广应用。
其次，大数据标准体系框架应具有通用性、灵活性和可扩展性。
通用性意味着标准体系应适用于不同行业、不同领域的大数据应用，不受特定技术或特定平台的限制。
灵活性意味着标准体系应能够根据实际情况进行调整和优化，满足不同组织、不同项目的需求。
可扩展性意味着标准体系应能够随着大数据技术的发展不断完善和更新，适应新的需求和新的挑战。
最后，大数据标准体系框架的建立需要多方共同参与和协同努力。
政府部门、行业协会、企业组织、科研机构等应共同参与标准的制定和完善工作，形成共识，凝聚共识，推动标准的实施和推广。
只有通过多方合作，才能建立起完备、有效的大数据标准体系框架，推动大数据技术的应用和发展。
综上所述，大数据标准体系框架的建立对于推动大数据技术的应用和发展具有重要意义。
只有建立起完备、通用、灵活、可扩展的标准体系，才能更好地应对大数据时代的挑战和机遇，实现大数据技术的最大价值。
大数据逻辑架构
大数据逻辑架构大数据逻辑架构是指在大数据处理过程中，为了有效地管理和处理海量数据，所设计的一种体系结构框架。
它包括了数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块，通过这些模块的协作，实现对大数据进行高效、可靠、安全的处理和分析。
大数据逻辑架构通常包括以下几个主要组件：1. 数据采集：负责从各种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）收集原始数据，并将其转化成可供处理的格式。
常见的数据采集技术包括数据抓取、数据提取、数据清洗等。
2. 数据存储：用于存储大量的结构化和非结构化数据。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据存储可以根据需求选择合适的存储方式，以保证数据的高可靠性和高可扩展性。
3. 数据处理：数据处理是大数据逻辑架构中的核心环节，负责对大规模数据进行处理和计算。
常见的数据处理技术包括批处理、流式处理、图计算、机器学习等。
通过合理选择适合的数据处理技术，可以高效地处理大规模数据，并从中挖掘有价值的信息。
4. 数据分析：在数据处理的基础上，进行更深入的数据分析和挖掘。
数据分析可以包括统计分析、数据挖掘、机器学习等技术，通过对大数据进行分析，可以获取洞察和预测，为决策提供支持。
5. 数据可视化：将分析结果以可视化的形式展现给用户，帮助用户更好地理解和利用分析结果。
数据可视化可以采用各种图表、图形界面等方式，使得复杂的数据变得直观易懂。
大数据逻辑架构的设计需要根据具体的业务需求和数据规模来考虑，合理选择和组合各个组件，以满足对大数据处理和分析的要求。
同时，还要考虑系统的可扩展性、性能和安全性等因素，确保系统能够稳定运行并保护数据的安全。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展和个人生活的改变产生了重要影响。
为了更好地理解和应用大数据，构建一个完整的大数据知识体系结构是必不可少的。
二、大数据概述2.1 什么是大数据大数据是指规模巨大、来源广泛、类型多样的数据集合。
它具有三个关键特征：高维度、高速度和高价值密度。
大数据的处理需要运用各种数据分析技术和工具，以从中挖掘出有价值的信息。
2.2 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了许多领域，包括但不限于金融、医疗、交通、电商和社交媒体等。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现潜在的商机、改善服务质量、提高效率等。
三、大数据知识体系结构大数据知识体系结构包括数据收集、数据存储、数据分析和数据应用四个主要部分，下面将对每个部分进行详细介绍。
3.1 数据收集数据收集是大数据处理的第一步，它包括数据源的选择、数据的获取和数据的清洗等环节。
3.1.1 数据源的选择在数据收集过程中，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是传感器、社交媒体、互联网等。
对于不同的领域和应用，选择合适的数据源非常重要。
3.1.2 数据获取数据获取是指从选择的数据源中获取数据。
数据获取可以通过API接口、网络爬虫、传感器等方式进行。
在数据获取过程中，需要注意数据的完整性和准确性。
3.1.3 数据清洗数据清洗是指对获取的原始数据进行预处理，剔除噪声、处理缺失值、去除异常值等。
数据清洗是保证后续分析准确性的重要步骤。
3.2 数据存储数据存储是指将清洗后的数据进行持久化存储，以供后续的分析和应用使用。
3.2.1 数据库选择在选择数据库时，需要考虑数据的类型、访问速度、安全性、扩展性等因素。
常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
3.2.2 数据仓库数据仓库是指将不同数据源的数据进行集成和整理，形成一个统一的数据存储。
大数据开发技术课程设计
大数据开发技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据基本概念，掌握大数据技术体系结构；2. 学会使用至少一种大数据处理框架（如Hadoop、Spark）进行数据处理；3. 掌握数据挖掘和数据分析的基本方法，并能够运用到实际项目中；4. 了解大数据在各行业的应用场景及其解决方案。
技能目标：1. 具备编写大数据处理程序的能力，能够运用所学的编程语言（如Java、Python）实现数据清洗、存储、分析和可视化；2. 能够运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据分析和问题解决能力；3. 熟练使用常见的大数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive等；4. 具备团队协作和沟通能力，能够在项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣，激发学生主动学习的热情；2. 培养学生的数据敏感度，使其认识到数据的价值，树立数据驱动的思维；3. 培养学生的创新意识和实践能力，鼓励学生将所学知识运用到实际项目中；4. 培养学生的团队协作精神，使其在团队中发挥积极作用，共同解决问题。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在帮助学生掌握大数据开发技术的基本知识和技能，培养学生解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对大数据技术有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强化实践操作，培养学生实际动手能力。
在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动探索，提高学生的创新意识和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成正确的价值观和积极的态度。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特征与发展历程- 大数据在各领域的应用案例2. 大数据技术体系- 分布式计算框架：Hadoop、Spark- 分布式存储：HDFS、HBase- 数据仓库：Hive、Pig- 流式处理：Kafka、Flume3. 数据处理与挖掘- 数据清洗、预处理与存储- 数据挖掘基本算法：分类、聚类、关联规则挖掘- 数据分析方法与案例4. 大数据编程实践- 编程语言：Java、Python- 大数据框架应用：Hadoop、Spark编程实践- 数据分析与可视化工具：Tableau、ECharts5. 大数据项目实战- 项目分析与设计- 团队协作与分工- 项目实施与总结教学大纲安排：第一周：大数据概念与背景第二周：大数据技术体系介绍第三周：分布式计算框架Hadoop与Spark第四周：分布式存储HDFS与HBase第五周：数据仓库Hive与Pig第六周：流式处理Kafka与Flume第七周：数据处理与挖掘基本方法第八周：大数据编程实践第九周：数据分析与可视化第十周：大数据项目实战教学内容根据课程目标制定，注重科学性与系统性。
数据库体系结构的五个要素
数据库体系结构的五个要素一、数据模型数据模型是数据库体系结构的第一个要素，它定义了数据在数据库中的组织方式和表示形式。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
1. 层次模型：层次模型将数据组织成树状结构，其中每个节点代表一个实体，节点之间通过父子关系进行连接。
这种模型适用于需要表达严格的层次结构关系的场景。
2. 网状模型：网状模型将数据组织成图状结构，其中每个节点可以有多个父节点和多个子节点。
这种模型适用于需要表达复杂关系的场景，但对于数据的维护和查询较为繁琐。
3. 关系模型：关系模型将数据组织成二维表格的形式，其中每个表格代表一个实体，表格中的每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
这种模型适用于大多数应用场景，具有简单、灵活、易于维护和查询等特点。
4. 面向对象模型：面向对象模型将数据组织成对象的形式，对象之间通过继承、聚合、关联等关系进行连接。
这种模型适用于需要表达复杂对象关系的场景，但对于关系型数据库的支持较为有限。
二、数据库语言数据库语言是数据库体系结构的第二个要素，它用于定义和操作数据库中的数据。
常见的数据库语言包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）等。
1. 数据定义语言（DDL）：DDL用于定义数据库的结构和约束，包括创建表、定义字段、设置主键和外键等操作。
常用的DDL语句有CREATE、ALTER和DROP等。
2. 数据操纵语言（DML）：DML用于查询和修改数据库中的数据，包括插入、删除、更新和查询等操作。
常用的DML语句有INSERT、DELETE、UPDATE和SELECT等。
3. 数据控制语言（DCL）：DCL用于定义数据库的安全性和权限，包括授权、撤销权限和创建用户等操作。
常用的DCL语句有GRANT、REVOKE和CREATE USER等。
三、数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是数据库体系结构的第三个要素，它是一个软件系统，用于管理和操作数据库。
大数据技术架构
可靠性。Hadoop 能自动维护数据的多份备份，并且在任 务失败后能自动重新部署计算任务。
缺点
Hadoop 采用文件存储系统，所以读写时效性较差。
Hadoop 生态系统日趋复杂，组件之间的兼容性差，安装 和维护比较困难。 Hadoop 的各个组件功能相对单一。
边缘计算。将计算分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合 CDM 的要求，同时也传输 给实时模型反馈，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理 之后再进行下发。
5.3 Hadoop 生态架构
Part 01
Hadoop 基本概念
1 Hadoop 基本概念
定义
Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的大数据分布 式系统基础架构，实现高速运算和存储。Hadoop 是 可扩展的，它可以方便地从单一服务器扩展到数千台服 务器，每台服务器进行本地计算和存储。低成本、高可 靠、高扩展、高有效、高容错等特性使 Hadoop 成为 最流行的大数据分析系统之一。
定义
Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架， 可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Part 02
Spark 生态系统
2 Spark 生态系统
Spark
生态系 统
Part 03
Spark 主要特点
3 Spark 主要特点
Spark 主要特点
运行速度快。Spark 使用先进的 DAG 执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度 可比 Hadoop MapReduce 快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快 10 倍左右。 容易使用。Spark 支持使用 Scala、Java、Python 和 R 语言进行编程，简洁的 API 设计有助于用户轻 松构建并行程序，并且可以通过 Spark Shell 进行交互式编程。
2019年上海市专业技术人员公需科目在线学习课程考试-大数据下的资源整合和知识共享(下)
1.大数据的（），是大数据技术的核心，也是人工智能的核心。
（10.0分）A.数据获取与储存B.数据挖掘与机器学习C.数据交互与可视化D.数据管理运作我的答案：B√答对2.本讲提到，在解决全城的汽车油耗与尾气排放实时监控问题时，可用的数据不包括（）。
（10.0分）A.出租汽车GPS轨迹数据B.其他地区油耗数据C.路网数据D.POI数据我的答案：B√答对3.本讲提到，在大数据与智能超市的应用过程中，要对消费者的行为进行分析，目标是探索消费者购物行为，实现对超市的（）以及商品货架摆放。
（10.0分）A.收支分析B.科学布局C.消费统计D.流量统计我的答案：B√答对4.本讲提到，Hive是基于Hadoop的一个（），它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能。
（10.0分）A.储存工具B.数据优化工具C.数据仓库工具D.数据查询工具我的答案：C√答对1.本讲指出，Hadoop分布式文件系统(HDFS)具有（）的特性。
（10.0分））A.适合数据批量处理B.数据处理能力极强C.最大化吞吐率D.允许计算向数据迁移E.适合多线程问题我的答案：ACD√答对2.本讲中，大数据体系结构中的底层、中间层、顶层分别是（）。
（10.0分））A.数据获取与储存B.数据挖掘与分析C.数据集中处理D.数据交互与可视化E.信息评价我的答案：ABD√答对1.情感分析是分析一句话是主观的描述还是客观描述，不用分辨其是积极情绪还是消极情绪。
（10.0分）我的答案：错误√答对2.社交媒体与传统媒体之间存在差别，传统媒体是one to one，而社交媒体是one to many。
（10.0分）我的答案：错误√答对3.Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。
（10.0分）我的答案：正确√答对4.用户行为信息是用户在网站上发生的所有行为，基于用户的行为，能够推理出用户真实的年龄和性别。
大大数据的架构与关键技术
4大数据参考架构和关键技术4。
1大数据参考架构大数据作为一种新兴技术,目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。
本章结合NIST和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。
图5 大数据参考架构图大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度"。
“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件"，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度"分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT 技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。
这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现.大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。
它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架.其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。
它提供了一个通用的大数据应用系统框架,支持各种商业环境,包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。
从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。
这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。
最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理.第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动.第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。
大数据应用层次和体系
大数据的应用层次和体系如下：
大数据应用的层次。
大数据计算系统可归纳为3个基本层次：数据存储系统、数据处理系统、数据应用系统。
大数据应用的体系。
大数据计算系统的体系包括数据建模、数据存储架构、逻辑存储结构、物理存储结构等部分。
其中，数据建模是指对数据进行组织和管理的方式，数据存储架构是指数据的存储方式和组织结构，逻辑存储结构是指数据在存储系统中的逻辑关系，物理存储结构是指数据在存储系统中的物理存储方式和位置。
大数据处理系统。
大数据处理系统包括各类算法实现、各类计算模型支撑、提供平台架构等部分。
其中，算法实现是指针对特定问题的解决方案，计算模型支撑是指为各种计算模型提供基础和支撑，平台架构是指为大数据处理提供基础平台和架构。
总的来说，大数据应用是一个多层次、多方面的体系，包括数据存储、数据处理、数据应用等多个层次和方面。
在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的大数据技术和解决方案，以实现更好的数据管理和应用效果。
大数据技术体系建设方案
大数据技术体系建设一、编制说明大数据技术体系建设包括数据汇聚、大数据框架、大数据存储、大数据分析等内容。
●数据汇聚是组织内的各类数据进行采集并处理的过程。
主要目标要实现对结构化业务数据和非结构化数据的抽取、清洗、转换和存储。
主要关键技术包括传统数据仓库ETL工具，大数据框架平台提供的数据共享，内存级功能和数据API等。
●大数据框架负责对数据系统中的数据进行计算，很多大数据框架已经通过各种组件形成了完整的大数据生态。
自动完成计算任务划分和计算处理，负责处理数据分布存储、数据通信、容错处理等底层技术细节。
主要关键技术包括Storm实时大数据计算，Hadoop离线大数据计算，Spark并行大数据计算，阿里云数据仓库解决方案等。
●大数据存储是将数量巨大、难于收集处理分析的数据持久化到计算机中。
主要目标实现对结构化数据和非结构化海量数据的存储。
主要关键技术包括传统数据仓库，MPP架构的新型数据库集群，基于Hadoop的技术扩展和封装，大数据一体机等。
●大数据分析是指对数据量大、速度快、类型多、价值低的数据进行分析。
主要目标是实现对数据资源的分析和利用。
主要关键技术包括传统BI、OLAP产品,可视化报表，数据挖掘，大数据画像，大数据模型构建和预测等。
●其他相关内容，请补充。
二、编制内容1 建设现状1.1 现状1.1.1总体架构图错误!文档中没有指定样式的文字。
总体架构●行业云平台大数据管理平台建设完成后将按照生态环境大数据建设项目总体要求，部署在行业云平台上。
●数据集成和整合系统数据源包括行业内部数据、外部委数据以及其他互联网数据，统一规范各业务数据接入，实现数据抽取、数据校验及错误处理、数据清洗转换及加载、空间及业务对象关联等数据集成工作，为各业务应用提供高质量的数据应用。
●数据库建设根据数据的特点和共享应用的需求，完成基础数据库、业务主题库、指标库、污染源主数据库以及模型库的设计和建设，建立结构化数据库、NOSQL数据库、时序数据库、分布式文件数据库，支撑行业监管、环评、监测、应急等业务的海量数据存储管理。
[培训] 大数据及技术体系简介
![[培训] 大数据及技术体系简介](https://img.taocdn.com/s3/m/038d2cd0900ef12d2af90242a8956bec0975a56f.png)
机器学习、数据和模型训练、模式识别、数据挖掘等 经济学 模型分析
数学模型、经验模型、统计模型、 计量模型 业务、经济、金融、管理、行为、网络等模型
大数据技术体系要解决的问题
如何快速同时处理大量的、分散存储的、不断 增加的、流动的、和混杂的数据
如何尽量“自动化”和“智能化” 如何创造性地使用数据—业务创新 与现有信息系统的关系—如何将局部整合成为
一个“活”的Βιβλιοθήκη 体大数据的定义海量的、分散存储的、不断快速增加的、流动中的、 混杂的，但又是相互关联的、需要同时处理和分析的 数据
存储、计算、处理上述数据的一套新的综合技术体系
以概率、统计、模型训练、机器学习为特征的综合的 数据分析技术
在数据量不够大，来源不够杂、计算能力不够强的情 况下无法设想的新的业务创新和一定水平的智能化应 用
管理定量化、营销精确化、企业模型化、决策准确化
走向智能化
广泛的自主联络、自主获取信息、并进行分类、处理 在系统自主学习基础上的自动化
大数据时代的企业
大数据使得非IT企业 获得信息化产品的自 主知识产权—各种模
型和指标体系
企业之间的竞争 结局由信息化质
量决定
信息及其有效的使用 将成为企业的核心竞
“优化、改进、预警、预防、预测”
大数据应用可能会产生的问题
数据质量—是否正确？是否完整？是否相关？是 否理解准确？
数据处理方法—采用何种方法？如：对实体长时 间采集的数据序列是否有结构变化？是否有明显 趋势？
方法的科学性—能否概率地定量？可否检测、验 证（可证伪性）?
结果及其质量—是否足够好？如果不是，问题何 在？能否改进？
不同数据源的数据具有相关性，需要对齐和对 接在一起以形成更完备的针对特定实体的信息 集合，或者概念（智能化）
大数据导论 6.1.2 熟悉大数据处理技术——大数据的技术架构
大数据的技术架构
BigData
应用层
·实时决策，内置预测能力 ·数据驱动，数据货币化
分析层
·自助服务 ·迭代、灵活，实时协作
管理层
·结构化数据和非结构化数据 ·并行处理，线性可扩展性
基础层
·虚拟化、网络化、分布式 ·横向可扩展体系结构
4层堆栈式大数据技术架构
感谢聆听！
BigData
大数据的技术架构
（2）管理层：要支持在多源数据上做深层次的分析，大数 据技术架构中需要一个管理平台，使结构化和非结构化数据管理 融为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的 存储和管理，也涉及数据的计算。并行化和分布式是大数据管理 平台所必须考虑的要素。
BigData
大数据的技术架构
《大数据导论》
大数据的技术架构
BigData
BigData
大数据的技术架构
BigData
应用层
·实时决策，内置预测能力 ·数据驱动，数据货币化
分析层
·自助服务 ·迭代、灵活，实时协作
管理层
·结构化数据和非结构化数据 ·并行处理，线性可扩展性
基础层
·虚拟化、网络化、分布式 ·横向可扩展体系结构
4层堆栈式大数据技术架构
大数据的技术架构
（1）基础层：第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基 础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展 的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能 力的高容量存储池。容量、性能和吞吐量必须可以线性扩展。
云模型鼓励访问数据并提供弹性资源池来应对大规模问题，解决了如何 存储大量数据，以及如何积聚所需的计算资源来操作数据的问题。在云中， 数据跨多个节点调配和分布，使得数据更接近需要它的用户，从而缩短响应 时间并提高生产率。
大数据的技术体系与架构
大数据的技术体系与架构随着信息技术的飞速发展，面对越来越庞大、复杂的数据资源，我们需要一种更加智能化、高效化的管理手段来对这些数据进行分析和利用。
而大数据技术的出现恰好填补了这个空缺，成为了当前信息技术领域中最为火热的研究方向之一。
本文将从大数据技术体系与架构方面进行论述。
一、大数据技术体系大数据技术体系包括了多种技术，这些技术在不断的发展与演化中，确立了自己的地位和价值。
其中，我认为以下几个方面是目前大数据技术体系的核心。
1. 数据采集与存储大数据基于“一切皆可计算”这一理念，数据的采集是大数据应用的第一步。
采集到的数据需要进行处理、清洗后进行存储。
在大数据技术体系中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最为常用的数据存储方案。
2. 数据处理与分析大数据处理是一个相对复杂的工作，往往需要通过多种技术手段来完成。
包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等，都是大数据处理中的重要一环。
3. 数据交互与应用大数据技术的应用方向往往是多样化的，其中一个重要方向便是数据交互与应用。
在这一项工作中，我们需要利用多种技术手段，比如推荐算法、搜索引擎优化、移动应用开发等，来将大数据转化为具有商业价值的应用。
4. 数据安全与隐私保护随着数据的不断增长，不法分子不断设法通过黑客攻击、病毒挟持等手段窃取大量机密数据。
因此，在大数据技术体系中，保障数据安全和隐私保护是绝不能忽视的问题。
二、大数据技术架构大数据技术架构是指将上述多种技术结合在一起，形成一个完整的技术体系，用来支撑企业或机构复杂的业务系统。
下面介绍一下大数据技术架构中的四层。
1. 用户层大数据应用的终端用户，主要体现为大数据产品和服务的使用者。
这一层主要要考虑用户需求，因此，这一层在大数据技术架构中的重要性非常高。
2. 应用服务层应用服务层是把各种大数据应用服务组合起来的一层。
它将大数据处理技术和业务需求结合起来，提供各种数据交互接口以满足不同用户需求。
大数据导论：大数据技术单元测试与答案
大数据导论：大数据技术单元测试与答案大数据导论：大数据技术单元测试与答案
1、简介
1.1 大数据概述
1.2 大数据技术的应用领域
1.3 大数据技术发展趋势
2、大数据技术体系结构
2.1 大数据技术组成模块
2.2 大数据技术体系结构图解析
3、大数据技术的核心技术
3.1 分布式存储系统
3.2 分布式计算框架
3.3 数据挖掘与机器学习
3.4 大数据可视化技术
4、大数据技术的单元测试
4.1 单元测试的概念与目的
4.2 单元测试框架介绍
4.3 单元测试用例设计
4.4 单元测试执行与结果分析
5、大数据技术的常见问题与解决方案
5.1 数据安全性问题与解决方案
5.2 数据一致性问题与解决方案
5.3 数据质量问题与解决方案
5.4 数据隐私保护问题与解决方案
附录:
附件2、单元测试执行报告样例
法律名词及注释:
1、版权：指著作权法保护的著作权人对其所创作的作品享有的权益。
2、数据隐私：指个人的隐私信息被他人或组织获取、使用、披露或篡改的风险。
3、数据一致性：指数据在不同系统之间或在同一系统的不同副本之间保持一致的能力。
4、数据质量：指数据所包含的信息对于所需用途的程度。
5、数据挖掘：指通过分析大量的数据，发现其中的潜在模式、关联、异常与趋势等有价值的信息。
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Internet of Things
Communication: Any route Any Net
互联网上的物联网：发展
2009年8月7日，温家宝视察中科院嘉兴无线传感网工程中心无锡研发分中 心，提出“在传感网发展中，要早一点谋划未来，早一点攻破核心技术” ，明确要求尽快建立中国的传感信息中心，或叫“感知中国”中心。
大数据关键技术1：大数据存储技术
数据的海量化和快增长特征、以及数据格式的多样化是大数据对
存储技术提出的首要挑战。要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传 统技术，并能够弹性扩展存储容量。
网络附着存储系统（NAS）和存储区域网络 （SAN）等体系，存储和计算的物理设备分离， 它们之间要通过网络接口连接，这导致在进行 数据密集型计算（Data Intensive Computing） 时I/O 容易成为瓶颈。单机文件系统不提供数 据冗余、可扩展性、容错及并发能力差
大数据关键技术3：数据分析技术
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
大数据的系统架构：整体系统架构
新一代编程语言
大数据架构：整体逻辑功能架构
大数据架构理解：搜索引擎
大数据架构理解：网页内容抓取
大数据系统架构Hadoop
Hadoop分布式系统组成
大数据系统架构Hadoop
在图中，Hadoop主要的功能组件有： Hadoop Common: 包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容； HDFS：Hadoop分布式文件系统； MapReduce：一个用于并行处理大数据集的软件框架。Map 函数接受一组数据并 将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值 对）缩小键/值对列表； HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库； Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一 张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务 进行运行； Zookeeper：分布式锁，提供类似Google Chubby的功能； Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制； Pig：大数据数据流分析平台，为用户提供多种接口； Sqoop：在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。
数据爆炸，知识贫乏
大数据关键技术4：数据显示技术
基于计算流体力学的三维呈现: 如用能场所3D场景及CFD温度及能效
云场呈现如下图。
大数据分析
世界杯：英格兰vs意大利 1:2。数据热图
大数据关键技术5：数据挖掘算法
代 特征 数据挖掘算法
集成 独立的系 统
数据管理系 统，包括数 据库和数据 仓库 数据管理和 预言模型系 统 数据管理、 预言模型、 移动系统
分布计算 模型
数据模型
第一代
数据挖掘作为 一个独立的应 用 和数据库以及 数据仓库集成
支持一个或者 多个算法
多个算法：能够 挖掘一次不能放 进内存的数据
单个机 器 同质/局 部区域 的计算 机群集
intranet/e xtranet 网 络计算 移动和各 种计算设 备
向量数据
第二代
有些系统支 持对象、文 本、和连续 的媒体数据 支持半结构 化 数 据 和 web数据
信息时代，软件编程模型发展
“面向信息处理”的智能化编程模型，编程简化为数据配置 与管理
大数据＋技术架构数据智能
二、大数据的系统架构
传统பைடு நூலகம்据库技术架构:
Oracle数据库体系架构
大数据架构：分层架构
从数据在生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过5 个环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。
大数据科学与工程系列
大数据体系结构
陈志成 中国科学院大学 2014年06月
主要内容
一、大数据时代的新命题 二、大数据的体系结构 三、大数据的关键技术 四、物联网与云计算架构 五、知名企业大数据架构 六、大数据系统设计案例 总结、交流、作业
一、大数据时代的新命题
谷歌大数据中心：全球主要DC有8个
数据挖掘的主要方法
分类（Classification） 聚类(Clustering) 相关规则(Association Rule) 回归(Regression) 其他
知识发现系统是一个自动/半自 动过程
知识发现系统要有很好的性能
数据挖掘主要方法：ETL
ETL Process Framework
“数据结构化”本身是最 具挑战性的一个环节. 海量数据与快速处理是一 对悖论.
信息时代的大数据需求
信息社会需求：信息化-智能化-现代化
人力工具 -- 镰刀 -- 锄头 动力工具 -- 机车 -- 机床 智能工具 --推理机 --智能网
农业社会
工业社会
信息社会
信息时代数据大爆炸，推动智能技术发展
物联网的体系架构
物联网的体系架构
物联网的体系架构
物联网示范：智能家居大数据管理系统
物联网示范：动态跟踪管理，牧场大数据
物联网示范：医疗健康大数据 管理体系架构
大中型医院 基层医疗机构 政企客户领导 离退休干部
健康管理服务
平台功能
终端功能
健 紧 运 血 心 康 急 动 压 电 定 档 呼 能 图 血 位 案 叫 量 诊 糖 自 一 检 断 管 管 键 测 呈 理 理 通 现 GPS /
ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator) 、Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、DataSpider, 等。 ETL Data Export Target adaptors Application & Operations Services Meta data Import/ export
谷歌文件系统（GFS）和Hadoop 的分布式文件系 统HDFS（Hadoop Distributed File System）奠 定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS 将计算 和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在数 据密集计算中易形成的I/O 吞吐量的制约，同时 这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布式 架构，能达到较高的并发访问能力。
• 倾向性分析
???
Debt<10% of Income
Debt=0%
Time
• • • • 客户保留 客户生命周期管理 目标市场 价格弹性分析
Yes
Good Credit Risks
NO
NO
Bad Credit Risks
Yes
Good Credit Risks
聚类分析 Clustering
• 客户细分 • 市场细分
Cloud Service Creator
Existing & 3rd party services, Partner Ecosystems Cloud Service Integration Tools
BPaaS
Business-Processas-a-Service
SaaS
Sof tware-as-a-Service Operational Support Servic求
大数据时代的新命题:
数据在爆炸式增长 －互联网海量大数据 －物联网各类型数据 发数据处理能力要求提高 －大规模数据存取方式 －大数据并行技术能力 数据间关联性分析加强 －社交网络关系 －多业务关联性 －用户行为分析 网络数据的实时同步 －一切营销都线下＋线上 －多业务跨地域数据同步
互联网上的物联网：概念
Computing: Anytime Any where Collecting: Any object Any equipment Linking: Any Place Any Point Content: Anything Anybody Servering: Any type Any Business
WAP接口
云计算演进：桌面云理解(ND—NC—CCN)
云计算架构：通用三层架构(IBM为例，加BPaaS)
Cloud Service Consumer
Cloud Services
Cloud Service Provider
Common Cloud Management Platform (CCMP)
大数据关键技术2：并行计算能力
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的计算能力。
针对不同计算场景发展出特定分布式计算框架。
Yahoo 提 出 的 S4 系 统 、 Twitter 的 Storm, 谷 歌 2010 年 公 布 的 Dremel 系 统 ， MapReduce内存化以提高实时性的Spark 框架.
第三代
和预言模型 系统集成 和移动数据/ 各种计算数 据联合
多个算法
多个算法
第四代
普遍存在 的计算模 型
大数据关键技术5：数据挖掘算法
决策树 Decision Trees
Income>$40K
Yes NO
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t