大数据技术基础版
大数据技术基础
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job， 每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。这 两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。 map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生 一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop函数接收一个 如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合 进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也 是<key,value>形式的。
2.4.2 数据存储方式
针对大数据的存储，主要采用以下两种存储方式。 1.开放系统的直连式存储(Direct Attached Storage， DAS)，外部存储设备都是直接挂接在服务器内部总线上， 数据存储设备是整个服务器结构的一部分。直连存储无 法共享，因此经常出现的情况是某台服务器的存储空间 不足，而其他一些服务器却有大量的存储空间处于闲置 状态却无法利用。 2.网络附加存储(Network Attached Storage,NAS)，它 采用独立于服务器，单独为网络数据存储而开发的一种 文件服务器来连接所存储设备。这样数据存储就不再是 服务器的附属，而是作为独立网络节点而存在于网络之 中，可由所有的网络用户共享。
5.高可靠性和安全性：在使用“云”的服务的过程中， 服务器使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措 施在保障服务的高可靠性。
2.2.2 云计算与大数据
云计算与大数据之间是相辅相成，相得益彰的关系。云 计算就是硬件资源的虚拟化；大数据分析就是海量数据的 高效处理。大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数 据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结 合并发挥更大的作用。云计算将计算资源作为服务支撑大 数据的挖掘，而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数 据查询、分析提供了各自需要的价值信息。
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用第一章：引言随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，越来越多的数据被生成、存储和处理。
这些海量的数据对传统的数据处理和分析方法提出了巨大的挑战，因此大数据技术应运而生。
大数据技术通过利用先进的计算机技术和算法，能够高效地存储、管理和处理大规模的数据集。
本文将介绍大数据技术的基本原理和应用。
第二章：大数据技术的基本原理2.1 数据的特点大数据技术的核心是处理海量的数据。
大数据的特点主要包括以下几个方面：1. 体量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过传统数据库能够处理的数据量。
2. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种数据类型。
3. 高速性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
4. 真实性：大数据的数据源广泛，数据的真实性和准确性需要得到保证。
2.2 大数据技术的核心技术大数据技术包括了多个核心技术，主要包括以下几个方面：1. 分布式存储：大数据的存储需要使用分布式存储技术，将数据存储在多个服务器上，以提高存储的容量和性能。
2. 并行计算：大数据的处理需要使用并行计算技术，将任务分解成多个子任务并行处理，以提高计算的速度和效率。
3. 数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过数据挖掘和机器学习技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。
4. 实时流处理：大数据的生成速度非常快，需要实时地对数据进行处理和分析，实时流处理技术能够满足这一需求。
第三章：大数据技术的应用场景3.1 金融行业在金融行业，大数据技术被广泛应用于风险控制、欺诈检测、交易监控等方面。
通过对大量的交易数据进行分析，可以及时发现异常交易和欺诈行为。
3.2 零售行业零售行业也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过对顾客的购物行为和偏好进行分析，可以为商家提供个性化的推荐和营销策略，提高销售额和顾客满意度。
3.3 健康医疗行业在健康医疗行业，大数据技术可以帮助医疗机构分析和管理大量的病例数据和医疗设备数据，提高医疗服务的质量和效率。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
大数据技术应用基础作业指导书
大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。
大数据技术基础
2.3.1 数据采集的意义
数据采集：其实就是大数据抽取、转换和加载的过程
数据采集的工具：摄像头、麦克风等都是数据采集的工具。
数据采集的意义：足够的数据量是企业大数据战略建设的基础，数据采集成为大数据分析的前奏。数 据采集是大数据价值挖掘中重要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需
求。
Facebook的Scribe
Facebook的Scribe •Scribe是Facebook开源的日志手机
系统，它能够从各种日志源上收
Hadoop的Chukwa
•chukwa 是一个开源的用于监控 大型分布式系统的数据收集系 统。这是构建在 hadoop 的
商业模式驱动
应用需求驱动
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘活数据资产的能力
，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
Hadoop技术架构图
2.1.1 Hadoop
项目架构
1：日志采集； 2：传输日志； 3：将日志写入HDFS； 4：从HDFS中将日志装载入数据仓库中 ； 5：对装载的数据进行分析； 6：调用Hadoop集群的M/R执行并行计算 ，并返回结果； 7：将结果中有价值的数据写入HBASE数 据库；
大数据技术基础教程
大数据技术基础教程随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量呈指数级增长。
如何高效地处理和利用这些海量数据成为了亟待解决的问题。
大数据技术应运而生，成为了解决海量数据处理的利器。
本文将为您介绍大数据技术的基础知识和应用。
一、大数据技术简介1. 什么是大数据？大数据指的是规模庞大、快速增长、多样化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通过特定的技术和算法能够被获取、管理、分析和存储。
2. 大数据技术的重要性大数据技术可以帮助我们从庞大的数据集中挖掘有用的信息和洞察，帮助企业做出更精确的决策、提升产品和服务的质量、提高效率和竞争力。
3. 大数据技术的特点- 高容量：大数据技术可以处理海量的数据，不受数据规模的限制。
- 高速度：大数据技术能够高效地处理数据，实时性强。
- 多样性：大数据技术能够处理结构化和非结构化的多样类型数据。
- 多源性：大数据技术可以从多种来源获取数据。
- 高价值：大数据技术能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
二、大数据技术应用场景1. 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛，例如风险管理、欺诈检测、个性化推荐、精准营销等。
2. 零售行业大数据技术使零售行业能够更好地了解消费者需求、优化供应链，提高商品销售和客户满意度。
3. 交通运输行业大数据技术可以帮助交通运输行业优化路线规划、减少交通拥堵、提高物流效率。
4. 医疗保健行业大数据技术可以帮助医疗保健行业实现个性化医疗、提高医疗服务质量、加强疾病监测和预测。
5. 其他行业大数据技术还被广泛应用于能源领域、教育、电信、制造业等各行各业。
三、大数据技术的基础知识1. 数据采集大数据技术的第一步是数据采集，包括数据的获取、清洗和转换。
常用的数据采集方式有爬虫技术、传感器技术等。
2. 数据存储大数据技术需要用到大规模的分布式存储系统，常见的数据存储技术有Hadoop、HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据处理大数据技术的核心是数据处理，包括数据的分析、挖掘和建模。
大数据技术基础
云提供商在云端安装和运行应 用软件，云用户通过云客户端 （通常是 Web 浏览器）使用 软件。
云用户不能管理应用软件运行 的基础设施和平台，只能做有 限的应用程序设置。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
信息安全技术
平行计算 分布式计算
负载均衡技术
虚拟化技术
计算机系统
网络技术
网络存储 效能计算
资源配置技术
Page 6
什么云计算
云计算的演进
分布式计算 平行计算 网格计算
效用计算 公用计算 计量收费
网上编程、 网上计算 网上软件
云计算 （计算设 施、开发 平台、软 件应用）
Page 7
云计算基本思路和技术成分
思路：分布与集中技术的有机结合 +虚拟与实施理念的对外服务
三种基本服务性系统架构
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
Page 8
云计算基本思路和技术成分
IaaS （设施即服务）
通过互联网获取计算机基 础设施方面的服务。
计算机、存储空间、 网义:
IT基础设施、资源、需求性服务的交付使用模式
狭义的定义：
云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸 缩的虚拟化的资源的计算模式。
Page 5
什么云计算
是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、 虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展 融合的产物
云计算
网格技术
Page 14
谢谢观赏！
page11云计算的特点技术特征资源配置动态化扩展化需求服务智能化自助化用户使用便捷化高效化项目服务可计化优质化设施资源虚拟化共享化page12云计算的价值应用价值和潜力提高生产效率降低成本节省能源可持续发展的有效手段改变it现状的应用模式带动传统产业的升级改造转型调整产业经济结构促进商业产业事业模式发生变化page13云计算面临的挑战技术方面虚拟技术安全技术资源管理开放式技术社会文化对虚拟设施的理解对安全信息的重视对共享资源的保护规范标准化理念page14谢谢观赏
大数据技术基础
大数据技术基础随着信息时代的到来，大数据已经成为了当今世界的热点话题，无论是企业还是个人都面临着海量数据的管理与应用问题。
大数据技术作为解决这一难题的关键，成为了现代社会不可或缺的一部分。
本文将介绍大数据技术的基础知识，包括定义、特点以及应用等方面。
首先，什么是大数据技术？简单来说，大数据技术就是处理和分析海量数据的一种技术手段。
随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活中产生了大量的数据，如社交网络数据、传感器数据、移动设备数据等等。
这些数据量大、数据种类繁多、数据生成速度快，传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据的管理和应用需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的特点主要体现在以下四个方面。
首先，数据的规模非常大，通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
其次，数据的种类繁多，包括结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如日志文件、XML文档）以及非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
第三，数据的生成速度极快，要求实时处理和分析。
最后，大数据技术还需要面对数据的价值问题，如如何从海量数据中挖掘有价值的信息。
大数据技术的应用场景十分广泛。
首先，大数据技术在商业领域中有着重要的应用。
通过分析海量的销售数据，企业可以发现潜在的市场机会、预测消费趋势、制定销售策略等。
其次，在医疗健康领域，大数据技术也可以用于病例分析、临床决策支持、个性化医疗等方面，提高医疗效率和质量。
再次，在城市管理中，大数据技术可以帮助城市实现智慧化，包括交通管控、环境监测、应急预警等。
另外，在金融领域，大数据技术可以应用于风险管理、反欺诈、投资分析等方面，提高金融机构的运营效率和决策能力。
要学习和掌握大数据技术，需要具备一些基础知识。
首先，了解分布式系统和并行计算的原理是很重要的。
由于大数据处理的规模庞大，单台计算机往往无法胜任，需要使用多台计算机构建集群进行计算。
同时，熟悉大数据存储和管理技术也是必不可少的，如Hadoop、Spark 等。
大数据技术基础第二版
大数据技术基础第二版大数据技术，听起来好像离我们很远，像是那些高大上的科技话题，似乎只有大公司、大企业，或者科技大神才能懂的东西。
可是你知道吗？大数据其实跟我们每个人都息息相关。
拿我们平时用的手机来说吧，每次刷朋友圈、逛淘宝、看电影、点外卖，背后都在用着大数据技术在悄悄地工作。
你看到的广告，可能就是大数据根据你最近的搜索记录或者浏览习惯精准推送的。
说白了，大数据就是通过分析大量的、复杂的信息，帮助我们做决策、找规律，甚至让我们的生活变得更加智能化。
你是不是觉得“这也太神奇了吧”？大数据就像是你手里的一块宝石，光是看不出它的价值，得靠精心打磨，才能发现它的真正魅力。
你看啊，我们每天在网上消耗的海量数据，就是大数据的原料。
从你点开的每一个链接、每一条评论，到你发的一张自拍，每一个动作都在生成数据。
就像是你走进一个超市，拿起了好多商品，放到购物车里，系统已经悄悄记录下你的购物清单，然后根据这些信息，给你推荐可能喜欢的商品，这就是大数据帮你做决策的体现。
但是，别以为大数据的魔力只是让商家能够精准推销商品那么简单。
它在很多领域都起到了至关重要的作用。
比如，天气预报。
你知道的，天气变化多端，今天晴明，明天可能暴雨，谁能预料到呢？这时，大数据的作用就体现得淋漓尽致。
通过对大量历史气象数据的分析，气象部门可以精准预测天气变化，让我们做好准备，不至于被突如其来的暴雨淋个透。
再比如，在医疗领域，大数据的运用简直改变了医生们的诊断方式。
通过分析患者的历史病历数据，医生不仅能够找到病因，还能预测出疾病的发展趋势，提前干预治疗，大大提高了治疗效果。
可是呢，说到这里，你可能会想，大数据这么强大，真的能解决所有问题吗？其实不然。
大数据并不是万能的。
数据越多，分析的难度就越大。
如果数据收集得不够准确，或者分析方法不科学，那么得到的结果可能就会大打折扣。
更何况，大数据技术对计算能力的要求可不是一般的高。
你想，处理海量的数据，计算机得有多强大！有些数据是没法直接拿来用的，需要经过复杂的预处理和清洗。
大数据技术基础介绍课件
交通拥堵预测：通过历史 交通数据，预测未来交通 拥堵情况，提前采取措施 缓解拥堵
智能交通系统：通过分析交 通数据，实现智能交通系统 的实时监控和管理，提高01 疾病预测：通过分析
医疗数据，预测疾病 的发生和发展趋势
02 药物研发：通过分析
药物临床试验数据， 提高药物研发效率
大数据技术包括数据采集、存储、处理、分 析和可视化等环节。
大数据应用广泛，包括金融、医疗、交通、 教育等多个领域。
大数据的特点
1
数据量大：数据量巨大，需 要处理和分析的数据量远远 超过传统数据处理能力
2
数据类型多样：包括结构化、 半结构化和非结构化数据， 需要处理和分析的数据类型 多样
3
数据处理速度快：需要快速 处理和分析数据，以满足实 时分析的需求
03 患者管理：通过分析
患者数据，为患者提 供个性化的治疗方案
04 医疗资源优化：通过
分析医疗资源数据， 优化医疗资源配置， 提高医疗服务质量
选择等
结果可视化： 数据可视化、 结果展示等
数据可视化
数据可视化是将数据转 化为图表、图形等形式，
以便于理解和分析 数据可视化可以应用于 各种领域，如商业、科
学、教育等
数据可视化可以帮助人 们更好地理解数据，发 现数据中的模式和趋势
数据可视化可以提高数 据分析的效率和准确性， 帮助人们更好地决策
电商推荐系统
02
分布式文件系统： 如HDFS、GFS等， 适用于大规模数据 存储
03
06
数据湖：如 Apache Iceberg、 Delta Lake等，适 用于数据湖架构的 数据存储和管理
05
云存储：如AWS S3、Azure Blob 等，适用于数据备 份和共享
国开期末考试《大数据技术基础》机考满分答案—第3套
国开期末考试《大数据技术基础》机考满分答案—第3套一、选择题（每题5分，共计25分）1. 下列哪一项不是大数据技术的特点？- A. 数据量大- B. 数据类型多样- C. 数据增长缓慢- D. 数据价值密度低答案：C. 数据增长缓慢2. Hadoop的核心组件不包括以下哪项？- A. HDFS- B. YARN- C. HBase- D. Apache Spark答案：D. Apache Spark3. 以下哪种数据存储方式不适合大数据处理？- A. 关系型数据库- B. NoSQL数据库- C. 分布式文件系统- D. 磁盘阵列答案：A. 关系型数据库4. 大数据处理框架Hadoop中的MapReduce计算模型基于哪两种概念？- A. 映射和规约- B. 过滤和映射- C. 映射和排序- D. 规约和排序答案：A. 映射和规约5. 在大数据技术中，什么是数据清洗的主要目标？- A. 删除重复数据- B. 纠正错误数据- C. 获取高质量数据- D. 增加数据多样性答案：B. 纠正错误数据二、判断题（每题5分，共计25分）1. 大数据技术只能应用于商业领域。
答案：错误2. Hadoop的HDFS只支持单个数据副本。
答案：错误3. 大数据技术可以有效地处理结构化和非结构化数据。
答案：正确4. 数据挖掘是从大量数据中发现模式和知识的过程。
答案：正确5. 在大数据处理中，实时处理比批处理更具优势。
答案：正确三、简答题（每题10分，共计30分）1. 简述大数据技术的应用领域。
答案：大数据技术的应用领域非常广泛，包括但不限于金融、医疗保健、零售、物流、能源、制造业、社交媒体和政府等行业。
它可以用于客户数据分析、疾病预测、库存管理、交通优化、能源需求预测、社交网络分析和公共安全等方面。
2. 解释Hadoop的MapReduce计算模型的原理。
答案：Hadoop的MapReduce计算模型是基于映射（Map）和规约（Reduce）两个概念的编程模型。
大数据技术基础
03
大数据可视化平台
支持海量数据的实时分析和可视化展示，提供丰富的图表类型和交互功
能，如Hadoop+Spark+Zeppelin等组合平台。
06
大数据应用实践
互联网行业应用案例
个性化推荐
通过收集和分析用户行为数据，实现个性化推荐 系统，提高用户体验和满意度。
广告投放优化
利用大数据分析用户属性和兴趣偏好，实现精准 的广告投放，提高广告效果。
一个流处理和批处理的开源框架 ，提供高吞吐、低延迟的数据处 理能力。
大数据技术生态
1 2 3
Hadoop生态系统
包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive等一 系列组件，提供数据存储、计算、查询和分析等 功能。
Spark生态系统
包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等 一系列组件，提供实时流处理、机器学习、图计 算等功能。
。
MongoDB
03
一个基于文档的分布式数据库，提供丰富的查询和索引功能。
分布式计算框架
01
MapReduce
一种编程模型，用于大规模数据 集的并行计算，是Hadoop的核 心组件之一。
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供Java、Scala、 Python和R等语言的API。
序列模式挖掘
挖掘数据序列中的频繁模式，如时 间序列分析、文本挖掘等。
可视化分析工具与平台
01
数据可视化工具
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，如
Tableau、Power BI等。
02
数据可视化编程语言
大数据技术基础及应用
大数据技术基础及应用随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，人们对于数据的处理和分析需求也越来越高。
而大数据技术的出现，则为解决这一难题提供了强有力的支持。
本文将从大数据技术的基础概念出发，探讨其应用领域和发展前景。
一、大数据技术的基础概念大数据技术是指利用计算机科学、数学、统计学等相关知识和技术，对大规模数据进行采集、存储、处理和分析的一种技术。
它主要包含以下几个方面的内容：1.1 数据采集技术：数据采集是大数据处理的第一步，主要包括传感器技术、网络爬虫技术、数据挖掘技术等。
传感器技术通过感知环境中的物理量，将其转化为数字信号进行采集；网络爬虫技术通过自动化程序获取互联网上的数据；数据挖掘技术则通过对数据进行挖掘和分析，发现其中的隐含规律和知识。
1.2 数据存储技术：大数据技术对于数据的存储要求非常高，传统的数据库技术已经无法满足这一需求。
因此，出现了分布式文件系统（如Hadoop分布式文件系统）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）等新型存储技术。
这些技术具有高可靠性、高扩展性和高性能的特点，能够满足大规模数据的存储需求。
1.3 数据处理技术：大数据处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘等。
数据清洗是指对原始数据进行删减、过滤和纠错，保证数据的质量和准确性；数据集成是将多个不同来源的数据进行整合，形成一个一致性的数据集；数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的分析需求；数据挖掘则是通过对大数据进行分析和挖掘，发现其中的模式、规律和知识。
二、大数据技术的应用领域大数据技术的应用领域非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的应用场景：2.1 金融行业：在金融行业，大数据技术可以应用于风险控制、交易分析、行为分析等方面。
通过对大量的交易数据和用户行为数据进行分析，可以及时发现异常情况和风险点，从而保障金融系统的安全和稳定。
2.2 智能交通：在智能交通领域，大数据技术可以用于交通流量预测、交通事故分析、路径规划等方面。
本科专业认证《大数据技术基础》教学大纲
《大数据技术基础》教学大纲课程名称：大数据技术基础英文名称：Big data technology课程编号：无课程性质：选修学分/学时：2/32。
其中，讲授26学时，实验0学时，上机6学时，实训0学时。
课程负责人：先修课程：高级操作系统(Linux)、JA V A程序设计、数据库原理与技术.一、课程目标课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HBASE和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
通过本课程的学习，达到以下教学目标：1.工程知识1.1掌握必要的数学与自然科学知识。
1.2掌握必要的工程基础与专业知识。
2.问题分析2.1能够理解并恰当表述工程实际问题。
2.2能够找到合适的解决问题的程序与方法。
2.3在一定的限制条件下能够合理解决问题。
3.设计/开发解决方案能够运用计算机科学与技术专业基础知识、科学研究及项目管理的基本能力进行产品设计与开发并体现创新意识。
4.研究能够合理采用科学方法进行研究并设计实验方案。
5.使用现代工具能够正确运用工具与资源对计算机科学与技术复杂技术工程问题进行设计与实现。
6. 终身学习6.1具有自觉搜集阅读与整理资料的能力。
6.2了解本专业发展前沿。
二、课程内容及学时分配如表1所示。
表1 《大数据技术基础》课程内容及学时分配三、教学方法课程教学以课堂教学、实验教学、课外作业等共同实施。
本课程采用21世纪高等教育计算机规划教材，结合学生个性特点，因材施教。
本课程的课堂教学将充分利用数字化技术、网络技术制作丰富多彩的教学课件和辅导材料，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程课堂教学流程如图1所示。
图1大数据技术基础教学流程本课程安排5次课外作业：1.画出Hadoop的项目结构简图。
大数据技术基础知识
大数据技术基础知识随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据成为了当今社会中的热门话题。
大数据技术作为一种处理和分析大规模数据的方法和工具，已经在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从大数据的定义、特点、应用以及相关技术等方面，对大数据技术的基础知识进行介绍。
一、大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用传统的数据库管理工具进行处理和分析。
大数据具有“3V”特点，即数据的量大（Volume）、速度快（Velocity）和种类多样（Variety）。
这些数据通常以结构化、半结构化和非结构化的形式存在，包括文本、图片、音频、视频等多种类型。
二、大数据的特点1. 高速性：大数据的处理速度非常快，能够在很短的时间内处理大量的数据。
2. 多样性：大数据包含多种类型的数据，不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
3. 真实性：大数据的来源多样，能够真实地反映用户的行为和需求，帮助企业做出更准确的决策。
4. 价值密度低：大数据中包含了很多无用信息，需要通过数据挖掘和分析等技术提取有价值的信息。
三、大数据的应用大数据技术已经在各个领域得到了广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：1. 金融行业：大数据技术可以帮助金融机构进行风险管理、欺诈检测和市场预测等工作，提高业务效率和风险控制能力。
2. 零售业：大数据技术可以通过分析用户的购买行为和偏好，帮助零售商优化商品陈列、推荐个性化产品，并进行精准营销。
3. 医疗健康：大数据技术可以帮助医疗机构分析患者的病历和疾病数据，提供个性化的诊疗方案和治疗建议。
4. 城市管理：大数据技术可以帮助城市管理者实时监测交通流量、环境污染和公共安全等情况，优化城市规划和资源分配。
5. 物流运输：大数据技术可以帮助物流企业优化运输路线、提高运输效率，并实时跟踪货物的流动情况。
四、大数据技术大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等环节，以下是一些常用的大数据技术：1. 分布式存储：大数据通常需要存储在分布式文件系统中，如Hadoop Distributed File System（HDFS）。
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。
大数据技术基础 PPT
基于物联网的采集方法
系统日志采集方法
网络数据采集方法其他数源自采集方法2.3.2 数据采集的方法
1.基于物联网的采集方法
数据的采集有基于物联网传感器的采集，也有基于网络信息的数据采集。基于物联网的采集，例如在智能交通中，数据的采集有：基于GPS的定位信息采 集、基于交通摄像头的视频采集、基于交通卡口的图像采集、基于路口的线圈信号采集等。
《大 数 据 分 析 及 应 用 实 践》
第二章：大数据技术基础
目录
CONTENTS
2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储
1.基础架构支持
2.1.1 Hadoop
➢ Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 ➢ Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 ➢ Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce ➢ Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 ➢ 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如下图2-2所示） •除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目，它们提供了 互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
最终一致性
从客户端角度
强一致性
• 要求更新过的数 据能被后续的访 问都能看到
一致性不同类型
最终一致性
• 经过一段时间 后要求能访问 到更新后的数 据
• 能容忍后续的部 分或者全部访问 不到
最终一致性
从服务器端角度
N — 数据复制的份数； W — 更新数据是需要保证写完成的节点数；
R — 读取数据的时候需要读取的节点数；
如果W+R>N，写的节点和读的节点重叠，则是强一致性。 例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库，N=2， W=2，R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致 的。 如果W+R<=N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制 的关系型数据库，N=2，W=1，R=1，则如果读的是备库， 就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。
弱一致性
•因果一致性：如果进程A通知进程B它已更 新了一个数据项，那么进程B的后续访问将 返回更新后的值。与进程A无因果关系的进 程C的访问遵守一般的最终一致性规则。 •“读己之所写（read-your-writes）”一致性 ：当进程A自己更新一个数据项之后，它总 是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这 是因果一致性模型的一个特例。
关系数据库并不适合所有的数据模型 关系数据库扩展难度大 标准化通常会伤害到性能
反标准化，通常是无模式的，文档型存储 以key/value为基础，支持通过key进行查找 水平扩展 内置复制 HTTP/REST或很容易编程的API 支持MapReduce风格的编程 最终一致性
为什么要使用NoSQL数据库
如果N=R，W=1，只需要一个节点写入成功即可，写性能和可用性 都比较高。但是，读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据， 因此是弱一致性。这种情况下，如果W<(N+1)/2，并且写入的节点 不重叠的话，则会存在写冲突。
NoSQL与关系数据库的比较
比较标准 数据库原理
数据规模
RDBMS 完全支持
《大数据技术基础》
第10章 NoSQL数据库
（2013年新版）
厦门大学计算机科学系
2013年新版
提纲
NoSQL数据库概念 为什么要使用NoSQL数据库 NoSQL特点和挑战 对NoSQL的质疑 CAP理论 最终一致性 NoSQL数据库开源软件 参考文献 附件
本讲义PPT存在配套教材，由林子 雨通过大量阅读、收集、整理各种 资料后编写而成 下载配套教材请访问《大数据技术
NoSQL特点
– 灵活的可扩展性 – 大数据 – 降低管理难度 – 经济 – 灵活的数据模型
NoSQL
NoSQL五大挑战
– 成熟度 – 支持 – 分析和商业智能化 – 管理 – 专业知识
对NoSQL的质疑
NoSQL很难实现数据的 完整性
缺乏强有力的技术支持
对NoSQL的 质疑
开源数据库从出现到被 用户接受需要一个漫长
•会话（Session）一致性：这是上一个模型 的实用版本，它把访问存储系统的进程放到
会话的上下文中。只要会话还存在，系统就 保证“读己之所写”一致性。
•单调（Monotonic）读一致性：如果进程已 经看到过数据对象的某个值，那么任何后续 访问都不会返回在那个值之前的值。
•单调写一致性：系统保证来自同一个进程的 写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程 度的一致性，就非常难以编程了。
NoSQL数据库概念
NoSQL概念
•NoSQL：意即反SQL运动，是一项全新的数据库革命性运动。NoSQL数据库，指的是非关系型 的数据库。NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处，但是，它们通常在某些方面相同：它们 可以处理超大量的数据。
在NoSQL运动的最新一次聚会中，来自世界各地的150 人挤满了CBS Interactive的一间会议室。分享他们如 何推翻缓慢而昂贵的关系数据库的暴政，怎样使用更 有关效系和数更据便库宜的的缺方陷法来管理数据。NoSQL的目标
Web2.0网站的“三高”需求
•对数据库高并发读写的性能需求 •对海量数据的高效率存储和访问 的需求 •对数据库的高可扩展性和高可用 性的需求
RDBMS在Web2.0无用武之地
•数据库事务一致性需求 •数据库写实时性和读实时性需求 •对复杂的SQL查询，特别是多表 关联查询的需求
NoSQL特点和挑战
大
NoSQL 部分支持
超大
备注 RDBMS有数学模型支持、NoSQL则没有
RDBMS的性能会随着数据规模的增大而降低；NoSQL可以通过 添加更多设备以支持更大规模的数据
数据库模式
固定
灵活
使用RDBMS都需要定义数据库模式，NoSQL则不用
的过程
关系型数据库在设计时 更能够体现实际
CAP理论
Consistency
Tolerance of network Partition
Availability
CAP理论的启示
CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性 和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。
在一个系统中，可以对某些数据做到CP, 对另一些数据做到 AP ，就算是对同一个数据，调用者可以指定不同的算法，某些算法 可以做到CP，某些算法可以做到AP。
当处理CAP的问题时，可以有4个选择：
ห้องสมุดไป่ตู้
1 放弃Partition Tolerance
2 放弃Availability
3 放弃Consistency
4 引入BASE
BASE：Basically Availble, Soft-state , Eventual Consistency
BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性
最终一致性
从服务器端角度（续）
对于分布式系统，为了保证高可用性，一般设置N>=3。不同的N、 W、R组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应 用场景。
如果N=W，R=1，任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可 用性会降低，但是由于数据分布的N个节点是同步写入的，因此可以 保证强一致性。