大数据培训资料共31页文档
大数据时代培训资料(PPT 39张)
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单， 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
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、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。
大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。
本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。
1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。
- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。
- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。
1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。
- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。
- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。
- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。
二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。
2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。
- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。
大数据培训课件
03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛，下面列举几个典型的应用场景
金融行业：在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面，帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业：大数据在医疗领域的应用也越来越广泛，例如通过分析医疗记录和病例，提高诊断准确率和医疗质量，同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析，以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合，实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势，提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合，实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇，并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性，如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一，通过将明文数据转换成密文数据，以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。
大数据培训课件
MLlib
MLlib是Spark的机器学习库，提供了多 种机器学习算法和工具，方便用户进行数 据挖掘和分析。
RDD
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的基 本数据结构，提供了丰富的操作来支持各 种数据处理需求。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的实时数 据流处理模块，可以处理来自各种数据源 的数据流。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类模型，对未知类别的样本进 行类别预测，或者根据历史数据预测未来趋势。
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关联和相关关系，发现隐藏在 数据中的模式和规律。
聚类分析
将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一个簇中的对象 彼此相似，而不同簇中的对象尽可能相异。
机器学习算法
数据处理技术：数据处理技术是指对 数据进行采集、清洗、转换、分析等 处理的技术。常见的数据处理技术包 括批处理、流处理、图处理等。在大 数据领域，通常采用分布式计算框架 来进行大规模数据处理，如Hadoop 的MapReduce、Spark等。
数据存储与处理技术的发展趋势：随 着大数据技术的不断发展，数据存储 与处理技术也在不断演进。未来，数 据存储技术将更加注重数据的安全性 、可靠性和可扩展性；数据处理技术 将更加注重实时性、智能化和自动化 。同时，随着人工智能、机器学习等 技术的不断发展，数据存储与处理技 术也将与之深度融合，实现更加智能 化、自动化的数据处理和分析。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据 的模块，提供了SQL查询和DataFrame API两种方式来处理数据。
其他大数据平台与工具
Flink
Flink是一个开源的流处理框架，提供 了高性能、低延迟的数据处理能力， 适用于实时数据流处理场景。
大数据培训课件
通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况，为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段，提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量，为医疗机构提供全面的数 据分析支持，提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划，为学校提供个性化的教育 方案和教学资源，提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型，将大数据集拆分成小数据 集，并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统，负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架，提供快速、通 用、分布式计算能力，支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术，保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架，提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API，用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
大数据培训课件(PPT 27页)
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
2024年大数据培训课件
大数据培训课件一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的数据处理方式，已经深入到各行各业。
大数据技术可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，提高决策效率，降低运营成本，从而提升企业竞争力。
为了帮助大家更好地了解和应用大数据技术，我们特别准备了这份大数据培训课件。
二、大数据概述1.大数据定义2.大数据特点（1）大量性：大数据的最显著特点是其数据量巨大，远远超过了传统数据处理软件的处理能力。
（2）多样性：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，形式多样，来源广泛。
（3）高速性：大数据的产生、传输和处理速度非常快，实时性要求高。
（4）价值性：大数据中蕴含着丰富的信息，具有较高的商业价值。
3.大数据应用领域大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、电商、物联网、智慧城市等多个领域，对企业和国家的发展产生了深远影响。
三、大数据技术架构1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，主要包括传感器、日志、爬虫等技术手段。
2.数据存储大数据存储技术包括分布式文件存储、NoSQL数据库、关系型数据库等。
3.数据处理大数据处理技术包括批处理、流处理、内存计算等，其中Hadoop和Spark是较为常用的处理框架。
4.数据分析数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等，可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据可视化数据可视化技术可以将数据分析结果以图表、地图等形式直观地展示给用户，提高数据的价值。
四、大数据技术应用实例1.金融行业大数据技术在金融行业可以应用于风险控制、欺诈检测、信用评估等方面，提高金融机构的业务效率和风险防控能力。
2.医疗行业大数据技术在医疗行业可以应用于疾病预测、辅助诊断、药物研发等方面，提高医疗质量和科研水平。
3.电商行业大数据技术在电商行业可以应用于用户画像、推荐系统、精准营销等方面，提高用户体验和销售额。
4.智慧城市大数据技术在智慧城市领域可以应用于交通管理、公共安全、环保监测等方面，提高城市运行效率和居民生活质量。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料一、介绍大数据1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的重要性和挑战二、大数据基础知识2.1 数据的类型2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据分析与挖掘2.3.1 数据可视化2.3.2 数据挖掘算法2.3.3 机器学习和深度学习三、大数据技术以及工具3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop的架构3.1.2 Hadoop的核心组件3.1.3 HDFS的原理和工作机制3.2 Spark3.2.1 Spark的概述3.2.2 Spark的应用场景3.2.3 Spark的核心概念和组件3.3 NoSQL数据库3.3.1 NoSQL的概念和分类3.3.2 NoSQL数据库的应用3.3.3 NoSQL数据库的特点和优势3.4 数据可视化工具3.4.1 Tableau3.4.2 Power BI3.4.3 QlikView四、大数据的应用案例4.1 金融行业4.1.1 风险控制与欺诈检测4.1.2 客户行为分析4.1.3 营销策略优化4.2 零售行业4.2.1 供应链管理4.2.2 忠诚度和客户细分4.2.3 销售预测和库存管理4.3 健康医疗领域4.3.1 个性化医疗和基因分析4.3.2 医疗资源优化4.3.3 病症预测和监测五、大数据的安全与隐私保护5.1 大数据安全的挑战5.2 大数据隐私保护的方法5.3 大数据安全和隐私保护的法律法规六、附件本文档涉及的附件包括但不限于：1.示例代码2.数据集样例3.相关文献法律名词及注释1.GDPR（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）：欧盟于2018年5月25日实施的一项数据保护法律法规，旨在加强对个人数据的保护和隐私权。
2.HIPAA（Health Insurance Portability andAccountability Act，医疗保险便携性和责任法案）：针对美国医疗保健行业的法律法规，旨在保护个人的医疗信息隐私。
大数据BigData培训课件
第十一页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
• 商业组织积累了大量的交易历史信息,企业 的各级管理人员希望从这些数据(shùjù)中 分析出一些模式,以便从中发现商业时机,通 过趋势分析,甚至预先发现一些正在涌现出 来的时机.
12
第十二页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
– 比方在金融效劳行业,分析人员可以开发针对性 的分析软件,对时间序列数据进行(jìnxíng)分析, 寻找有利可图的交易模式(profitable trading pattern),经过进一步验证之后,操作人员可以使 用这些交易模式进行(jìnxíng)实际的交易,获得 利润
分布在不同地理位置上的传感器,对所处环 境进行感知,不断生成数据.即便对这些数据 进行过滤(guòlǜ),仅保存局部有效数据,长时 间累积的数据量也是非常惊人的
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第四页，共101页。
大数据(shùjù)时代
大规模数据(shùjù)主要来源2: 网站点击流数 据(shùjù)
为了进行有效的市场营销和推广,用户在网 上的每个点击及其时间都被记录下来;利用 这些数据(shùjù),效劳提供商可以对用户存 取模式进行仔细的分析,从而提供更加具有 针对性的效劳
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第十九页，共101页。
关系数据库技术(jìshù)
• 关系数据库技术经过了将近 40 年的开展, 成为一门成熟的、同时仍在不断演进的主 流数据管理和分析技术.
• 关系数据管理技术的主流应用包括 (bāokuò)OLTP 应用、OLAP 应用以及数据 仓库等.
• SQL 语言作为存取关系数据库系统的语言 得到了标准化,经过不断扩充,其功能和表达 能力不断增强.
36
第三十六页，共101页。
2019年大数据培训课件文档全文
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
大数据培训课件pptx
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据培训资料
2021/7/11
18
大数据----国外已经投资应用
美国国务院采用大数据技术开发新的美 国护照系统。
IBM宣布投资1亿美元用于大数据研究；
美国IT公司开始意识到大数据技术能够 202为1/7公/11司创造价值；
大数据公司引入汽车行业高管人员扩展
营销业务；
19
IBM/Oracle/EMC/Microsoft角力大数据
颠2覆02了1/7微/1软1 卖软件拷贝赚钱的模式。成为互联网的巨擘。
13
监控 的使用状况和 账单的缴付模式
对Twitter和Facebook 等社交媒体网站的数 据筛查
2021/7/11
政治 经济
如果数据突然发生变
化，那可能预示着经 济困境正在加剧
国情 调控
假设社交媒体提及粮食或 种族冲突，那可能预示爆 发了饥荒或者国内骚乱
EMC
EMC的大数据解决方案专注于使组织更有效地使用他们从不 同来源产生的数据，包括网络上，网页上，消费者，监控系 统和传感器。 EMC的数据计算产品事业部正在开发分析工具以解决大数据 现象。 EMC的大数据解决方案包括40多个产品。 • 2021年7月收购数据库软件供给商Greenplum，花费3亿美
谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时，把个人的行为、喜好等 信息也免费的送给了Google。因此Google的产品线越丰富，他对用户的理解就越深入，他的广告就越精准。 广告的价值就越高。
这是正向的循环，谷歌好用的、免费得软件产品，换取对用户的理解；通过精准的广告，找到生财之道。
要求及时对数据进行处理并得到结 果,更完善的用户体验.
数据成为新的资源,掌握有数据就掌握了 巨大的财富.
大数据概述
云计算为大数据提供了技术基础 大数据为云计算提供用武之地
大数据
物联网是大数据的重要来源 大数据技术为物联网数据分析提供支撑
云计算为物联网提供海量数据存储能力 物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间
云计算
物联网
第24页/共31页
云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算 能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随 时随地获得所需的各种IT资源。
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。
• 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。
• 难点：大数据对科学研究、思维方式和社会发展 的影响。
第1页/共31页
内容提纲
1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系
、银河流数据处理平台等
图计算 查询分析计算
针对大规模图结构数据 的处理
大规模数据的存储管理 和查询分析
Pregel、GraphX、Giraph、 PowerGraph、Hama、 GoldenOrb等
Dremel、Hive、Cassandra、 Impala等
第22页/共31页
1.7 大数据产业
大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济 活动的集合。
第21页/共31页
1.6 大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
大数据计算模式 批处理计算
解决问题
代表产品
针对大规模数据的批量 处理
MapReduce、Spark等
大数据培训文档
常用技术组建
hdfs
• 分布式文件系统，适合运行在通用的硬件上，通俗讲就是数字存储
MR
• MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台
HBase
• 是一个高可靠性、高性能、面向列、，实现低延迟应用
Spark
• 快速通用的计算引擎，和mapreduce类似
HDFS:特点和服务
NameNode
Secondary
Namenode
NodeManager
hdfs
Resource anager HistoryServer DataNode
Hdfs：读取数据
Hdfs：写入数据
Hdfs：不适用于HDFS的场景
1) 低延迟 HDFS不适用于实时查询这种对延迟要求高的场景，例如：股票实盘。往往应对低延迟数据访问场景 需要通过数据库访问索引的方案来解决，Hadoop生态圈中的Hbase具有这种随机读、低延迟等特点。 2) 大量小文件 对于Hadoop系统，小文件通常定义为远小于HDFS的block size（默认64MB）的文件，由于每个文件 都会产生各自的MetaData元数据，Hadoop通过Namenode来存储这些信息，若小文件过多，容易导 致Namenode存储出现瓶颈。 3) 多用户更新 为了保证并发性，HDFS需要一次写入多次读取，目前不支持多用户写入，若要修改，也是通过追加 的方式添加到文件的末尾处，出现太多文件需要更新的情况，Hadoop是不支持的。 针对有多人写入数据的场景，可以考虑采用Hbase的方案。 4) 结构化数据 HDFS适合存储半结构化和非结构化数据，若有严格的结构化数据存储场景，也可以考虑采用Hbase 的方案。 5) 数据量并不大 通常Hadoop适用于TB、PB数据，若待处理的数据只有几十GB的话，不建议使用Hadoop，因为没有 任何好处。
大数据培训资料共31页
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖据培训资料 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
大数据分析培训：提供大数据分析技能的培训资料
Adjust the spacing to adapt to Chinese typesetting, use the reference line in PPT.
什么是大数据分 析
大数据分析是通过对大规模数据集进行分 析和解释，以揭示隐藏在数据中的模式、 关联和趋势的过程。它能够帮助企业做出 更明智的决策，发现商机，提高效率等。
数据采集与清洗
数据采集是大数据分析的第一步，而数据 清洗是确保数据质量的重要环节。只有数 据质量高才能保证分析结果的准确性。数 据采集过程中需要考虑数据来源的可靠性 和完整性，同时数据清洗需要处理数据中 的重复项、缺失值和异常值，以确保数据 质量。
数据存储与管理
关系型数据库 分布式文件系统
MySQL, Oracle HDFS, Amazon S3
根据大数据分析结果定制个性化营销方案，提高客户满 意度
利用大数据分析技术监测客户交易行为，发现潜在欺诈
客户疑似欺诈预警
行为
医疗行业
疾病预测
利用患者数据进行疾病模型建立，实现疾病早期预测
01
服务质量提升 04
根据患者反馈和大数据分析结果，持续优化医疗服务质量
个性化治疗
根据患者基因信息和病历数据，制定个性化治疗方案
大数据分析的价值
了解客户需求 提高市场营销效果
降低成本 优化产品设计
通过数据分析了解客户的喜好和行为习惯 精细化营销策略，提高转化率 优化流程，节约资源开支 根据数据反馈不断改进产品
大数据分析的应用领 域
01 金融行业
02 医疗领域
03 零售行业
大数据分析的挑战和解决方案