大数据应用技术介绍 ppt课件
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大数据应用技术介绍课件
单 Ha击do此o处p1编V辑S母H版ad标oo题p样2 式
单 集击群此资处源编管辑 理母版标题样式 Hadoop介绍
单 Ya击rn此运处行编原辑理母图版标题样式
单 Hb击as此e处介编绍辑母版标题样式
1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC
Server搭建大规模 结构化存储集群
单 Ta击bl此e&处R编eg辑io母n 版标题样式
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
单 Hr击eg此io处nS编e辑rve母r 版标题样式
在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具 分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。
Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。
单 Ha击do此o处p介编绍辑母版标题样式
单 HD击F此S 处特编点辑母版标题样式
存储大文件
• 百兆以上级别文件 • 百万级文件由于亿级别文件
流式处理数据
单 HD击F此S 处部编署辑结母构版标题样式
单 HD击F此S 处读编写辑过母程版标题样式
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母部版署标结题构样式
JobTracker
• 管理集群资 源和Job调度
TaskTracker
• 管理Task运 行
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母计版算标模题型样式
Input
k1, v1 Map k2, v2 Reduce k3, v3
Output
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母扩版展标接题口样式
大数据技术与应用(成功案例)ppt课件
32 32
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据应用技术介绍课件-2024鲜版
大数据应用技术介 绍课件
2024/3/28
1
CATALOGUE
目录
2024/3/28
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析与挖掘 • 大数据可视化与报告呈现 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用案例分享与讨论
2
01
大数据概述
2024/3/28
在呈现数据时，应遵循一定的可视化规范， 如颜色搭配、字体选择、图表布局等，以便 提高报告的专业性和可读性。
2024/3/28
27
07
大数据安全与隐私保 护
2024/3/28
28
大数据安全威胁和挑战
数据泄露
由于技术漏洞或人为因素导致敏感数据泄露，给企业和个 人带来严重损失。
恶意攻击
黑客利用大数据系统中的漏洞进行攻击，造成数据篡改、 系统瘫痪等后果。
在图像处理领域取得显著成果，通过卷积操 作提取图像特征。
循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如自然语言文本和时 间序列数据。
2024/3/28
应用案例
视频分析、智能推荐系统、情感分析等。
23
06
大数据可视化与报告 呈现
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射原理
将数据映射到视觉元素（如点、线、面等），通过视觉元素的属性 （如颜色、大小、形状等）来表现数据特征。
2024/3/28
4
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008 年，大数据概念开始萌 芽，主要关注数据存储 和计算能力的提升。
2024/3/28
发展期
2009年至2012年，大 数据概念逐渐受到关注， 出现了一批专注于大数 据技术的公司，如 Hadoop、NoSQL等。
2024/3/28
1
CATALOGUE
目录
2024/3/28
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析与挖掘 • 大数据可视化与报告呈现 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用案例分享与讨论
2
01
大数据概述
2024/3/28
在呈现数据时，应遵循一定的可视化规范， 如颜色搭配、字体选择、图表布局等，以便 提高报告的专业性和可读性。
2024/3/28
27
07
大数据安全与隐私保 护
2024/3/28
28
大数据安全威胁和挑战
数据泄露
由于技术漏洞或人为因素导致敏感数据泄露，给企业和个 人带来严重损失。
恶意攻击
黑客利用大数据系统中的漏洞进行攻击，造成数据篡改、 系统瘫痪等后果。
在图像处理领域取得显著成果，通过卷积操 作提取图像特征。
循环神经网络（RNN）
适用于处理序列数据，如自然语言文本和时 间序列数据。
2024/3/28
应用案例
视频分析、智能推荐系统、情感分析等。
23
06
大数据可视化与报告 呈现
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射原理
将数据映射到视觉元素（如点、线、面等），通过视觉元素的属性 （如颜色、大小、形状等）来表现数据特征。
2024/3/28
4
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008 年，大数据概念开始萌 芽，主要关注数据存储 和计算能力的提升。
2024/3/28
发展期
2009年至2012年，大 数据概念逐渐受到关注， 出现了一批专注于大数 据技术的公司，如 Hadoop、NoSQL等。
大数据应用技术介绍PPT
深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链。加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐 私保护等领域关键技术攻关。促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。
4
中国大数据正处于高速发展的窗口期，国家政策大力支持
• 21世纪前10年
……
社交媒体的产生，数据开始呈 现爆炸式的增长，大数据的提 法开始进入大众的视野并获得 了越来越多的关注。
郎丰利 ©
12
2.大数据的五个特点
类型多
75%
非结构化数据
25%
• 网络日志、音频、视频、 结构化数据
图片、地理位置信息 • 社交媒体中产生的数据
“1、2、3、4”等 传统数字以及符号
您上星期一在国家图书馆
她上月刚做了心脏
借了一本《低脂健康食谱》。 手术，还在恢复期。
大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。根据我们CRM全 球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录，您登记有一辆车号为 SV-568的摩托车，而您目前正在铁山路右侧骑着这辆摩托车……
11
1.什么是大数据
大数据——挖掘和整合一切有用 的信息，为人类社会提供更好的 服务。
郎丰利 ©
2020年，中国的数据总量将占全球数据总量比例的 20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
2020年，中国大数据市场规模将达1000亿元
政策
国家级大数据战略陆续发布
十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”，国务院发布《促 进大数据发展行动计划》、《大数据“十三五”规划》
市场
大数据市场规模50%高速增长
你怎么知道我会 喜欢吃这种的？
4
中国大数据正处于高速发展的窗口期，国家政策大力支持
• 21世纪前10年
……
社交媒体的产生，数据开始呈 现爆炸式的增长，大数据的提 法开始进入大众的视野并获得 了越来越多的关注。
郎丰利 ©
12
2.大数据的五个特点
类型多
75%
非结构化数据
25%
• 网络日志、音频、视频、 结构化数据
图片、地理位置信息 • 社交媒体中产生的数据
“1、2、3、4”等 传统数字以及符号
您上星期一在国家图书馆
她上月刚做了心脏
借了一本《低脂健康食谱》。 手术，还在恢复期。
大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。根据我们CRM全 球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录，您登记有一辆车号为 SV-568的摩托车，而您目前正在铁山路右侧骑着这辆摩托车……
11
1.什么是大数据
大数据——挖掘和整合一切有用 的信息，为人类社会提供更好的 服务。
郎丰利 ©
2020年，中国的数据总量将占全球数据总量比例的 20%，成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。
2020年，中国大数据市场规模将达1000亿元
政策
国家级大数据战略陆续发布
十八届五中全会提出实施“国家大数据战略”，国务院发布《促 进大数据发展行动计划》、《大数据“十三五”规划》
市场
大数据市场规模50%高速增长
你怎么知道我会 喜欢吃这种的？
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
大数据介绍ppt
医疗健康
医疗健康领域是大数据应用的重要领域之一。通过大数据技 术，可以对大量的医疗数据进行整合、分析和挖掘，以帮助 医生更好地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病发展趋势。
大数据在医疗健康领域的应用包括电子病历、基因测序、流 行病预测等方面。通过大数据分析，可以更好地了解疾病的 发病机制、传播途径和治疗效果，为医疗科研和公共卫生工 作提供有力支持。
科学研究
科学研究领域也是大数据应用的重点领域之一。通过大数据技术，可以对大量的科学数据进行整合、分析和挖掘，以帮助科 研人员更好地理解自然现象、探索科学规律和推动科技创新。
大数据在科学研究领域的应用包括天文学、生物学、物理学等方面。通过大数据分析，可以更好地揭示宇宙的奥秘、发现新 的生物物种和推动科技进步。同时，大数据在科学研究领域的应用还可以帮助科研人员更好地协作和交流，提高科研效率和 成果质量。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
大数据的应用领域
商业智能
商业智能是指利用大数据技术对企业的业务数据进行收集、整理、分析和呈现，以帮助企业更好地理 解业务、制定战略和做出决策。商业智能的应用领域非常广泛，包括销售、市场营销、供应链管理、 财务分析等。
商业智能可以帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计和营销策略，提高销售业绩和客户满意度 。同时，商业智能还可以帮助企业发现潜在的风险和机会，为企业的战略规划和决策提供有力支持。
法律法规约束
数据安全和隐私保护的法律法规日 益严格，对大数据的处理和应用提 出了更高的合规要求。
数据质量与可信度
数据来源多样 大数据来源多样化，可能导致数据不一致、不准确和冗余，影响 数据质量和可信度。
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括假设检验、方差分析、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
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。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
大数据技术和应用(PPT 22张)
大数据的收集方式
物联网 云计算
移动互联网
车联网 手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍 布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方 式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个 应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算 节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益 于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天 然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎 尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操 作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了 将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个 节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业 用户寻找更为有效、 加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源 电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预 测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要 作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高， 需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站 的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的 帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等 变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网 调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳 更多风torm的话，可能会是这样： 分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意 义。 在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理， 出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一 般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理， 最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应 用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十 亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm
(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
大数据技术概述ppt
大数据的发展
大数据处理技术的不断发展，如分布式计算、云计算、数据挖掘等，为大数据的应用提供了更加广阔的空间。
大数据已经成为企业和政府部门的重要资源，能够为其决策提供更加准确、及时的数据支持。
大数据还催生了很多创新性的应用，如个性化推荐、智能客服、精准营销等，为人们的生产生活带来了便利。
大数据的架构与技术
大数据的产生
社交媒体、电子商务、在线视频等互联网应用产生了大量的数据。
互联网
企业数据
移动设备
物联网
企业通过各种业务活动（如销售、财务、人力资源等）积累了大量的数据。
智能手机、平板电脑等移动设备的使用越来越普遍，产生了大量的位置数据、用户行为数据等。
物联网设备（如智能家居、智能城市等）产生的数据也属于大数据的范畴。
预测拥堵
通过对历史交通数据和实时交通数据进行大数据分析，预测交通拥堵地点和时间，提前制定应对措施。
智能交通
通过大数据分析借款人的信用历史、财务状况、社交行为等信息，更精准地评估借款人的信用风险。
金融行业
风险控制
通过对金融市场的历史数据、实时数据和宏观经济数据进行大数据分析，预测市场趋势，为企业制定更为合理的投资策略。
分布式文件系统
如HBase、Cassandra等，具有高性能、高并发访问能力，适用于存储半结构化和非结构化数据
NoSQL数据库
如MySQL、PostgreSQL等，具有高可靠性、高性能，适用于存储结构化数据
关系型数据库
大数据处理技术
大数据处理技术是指对海量数据进行处理和分析，以便从数据中提取有价值的信息
互联网与电子商务
用户行为分析
根据用户的兴趣、偏好和历史行为，进行个性化推荐，提高用户满意度和粘性。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康 状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表 多次网络操作，不过client端有cache缓存
集群资源管理 Hadoop介绍
Yarn 运行原理图
Hbase介绍
1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC
Server搭建大规模 结构化存储集群
Hbase体系结构
HBient： 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通信进行管理类操作 Client与HRegionServer进行数据读写类操作
• 管理集群资 源和Job调度
TaskTracker
• 管理Task运 行
MapReduce 计算模型
Input
k1, v1 Map k2, v2 Reduce k3, v3
Output
MapReduce 扩展接口
InputFormat Mapper Partitioner Reducer OutputFormat
支持高效的跨语言RPC和持久数据存储的序列化系统 分布式数据处理模型和执行环境，运行在大型商用机集群
分布式文件系统，用于大型商用机集群
Pig是SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一 些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义 自己的功能。
分布式、按列存储的数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数据，并提供 基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业） 分布式、按列存储的数据库。HBase使用HDFS作为底层存储，同时支 持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取） 分布式、可用性高的协调服务。提供类似分布式锁的基础服务。
HBase 数据模型
Row Key：
Table主键，Table中记录按照Row Key排序
Timestamp：
每次对数据操作对应的时间戳，也即数据的version number
Column Family： 列簇，一个table在水平方向有一个或者多个列簇，列簇可由任
意多个
Column组成，列簇支持动态扩展，无须预定义数量及
文件是分离的。 数据维护：更新操作是替换版本，删除只是逻辑标记 可伸缩性：
参考资料
Lucene搜索结构
基于文档的搜索
Tika是一个内容抽取的工具集合。 支持work，ppt，execl，PDF等
类型，二进制存储，用户需自行
进行类型转换
Hbase Shell
Hbase shell
Hbase与RDBMS
数据类型：Hbase只有简单的字符串类型。 数据操作：Hbase只有很简单的插入、查询、删除、清空操作，没有复杂的
表和表之间的关系。 存储模式：Hbase是基于列式存储，每个列族由几个文件保存，不同列族的
大数据应用技术介绍
ppt课件
1
Hadoop生态系统
Hadoop生态系统
Sub Project common
Avro MapReduce HDFS PIG
Hive
Hbase
ZooKeeper Sqoop Flume Chukwa
描述
分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化，Java RPC和持久化 数据结构）
在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具 分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。
Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。
Hadoop介绍
HDFS 特点
存储大文件
• 百兆以上级别文件 • 百万级文件由于亿级别文件
流式处理数据
• 一次写多次多模式 • 支持追加操作
廉价的硬件环境
• 普通pc server组成集群环境
HDFS缺点
低延时读操作
• 高吞吐量而非低延时 • Hbase 解决了这个问题
大量小数据文件
• 最好每个文件大于100M
多次写
• 只支持一次写 • 只支持在文件尾部添加，不支持随机写
HDFS 部署结构
HDFS 读写过程
MapReduce 部署结构
JobTracker
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表 多次网络操作，不过client端有cache缓存
集群资源管理 Hadoop介绍
Yarn 运行原理图
Hbase介绍
1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC
Server搭建大规模 结构化存储集群
Hbase体系结构
HBient： 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通信进行管理类操作 Client与HRegionServer进行数据读写类操作
• 管理集群资 源和Job调度
TaskTracker
• 管理Task运 行
MapReduce 计算模型
Input
k1, v1 Map k2, v2 Reduce k3, v3
Output
MapReduce 扩展接口
InputFormat Mapper Partitioner Reducer OutputFormat
支持高效的跨语言RPC和持久数据存储的序列化系统 分布式数据处理模型和执行环境，运行在大型商用机集群
分布式文件系统，用于大型商用机集群
Pig是SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一 些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义 自己的功能。
分布式、按列存储的数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数据，并提供 基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业） 分布式、按列存储的数据库。HBase使用HDFS作为底层存储，同时支 持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取） 分布式、可用性高的协调服务。提供类似分布式锁的基础服务。
HBase 数据模型
Row Key：
Table主键，Table中记录按照Row Key排序
Timestamp：
每次对数据操作对应的时间戳，也即数据的version number
Column Family： 列簇，一个table在水平方向有一个或者多个列簇，列簇可由任
意多个
Column组成，列簇支持动态扩展，无须预定义数量及
文件是分离的。 数据维护：更新操作是替换版本，删除只是逻辑标记 可伸缩性：
参考资料
Lucene搜索结构
基于文档的搜索
Tika是一个内容抽取的工具集合。 支持work，ppt，execl，PDF等
类型，二进制存储，用户需自行
进行类型转换
Hbase Shell
Hbase shell
Hbase与RDBMS
数据类型：Hbase只有简单的字符串类型。 数据操作：Hbase只有很简单的插入、查询、删除、清空操作，没有复杂的
表和表之间的关系。 存储模式：Hbase是基于列式存储，每个列族由几个文件保存，不同列族的
大数据应用技术介绍
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Hadoop生态系统
Hadoop生态系统
Sub Project common
Avro MapReduce HDFS PIG
Hive
Hbase
ZooKeeper Sqoop Flume Chukwa
描述
分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化，Java RPC和持久化 数据结构）
在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具 分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。
Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。
Hadoop介绍
HDFS 特点
存储大文件
• 百兆以上级别文件 • 百万级文件由于亿级别文件
流式处理数据
• 一次写多次多模式 • 支持追加操作
廉价的硬件环境
• 普通pc server组成集群环境
HDFS缺点
低延时读操作
• 高吞吐量而非低延时 • Hbase 解决了这个问题
大量小数据文件
• 最好每个文件大于100M
多次写
• 只支持一次写 • 只支持在文件尾部添加，不支持随机写
HDFS 部署结构
HDFS 读写过程
MapReduce 部署结构
JobTracker