数据的存储PPT课件

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2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风险控制和客户管理，提高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能，方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在一个图表上操作时，其他相关图表也能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。

《数据库》ppt课件

分布式存储、并行计算、数据挖掘等技术在大数据处理中的应用。
分布式数据库技术
分布式数据库概述
分布式数据库的定义、特点、架构和分类。
分布式数据库的关键技术
数据分区、数据复制、事务管理、负载均衡等。
分布式数据库的应用场景
云计算、大数据处理、高可用性和可扩展性应用等。
数据库技术的发展趋势与挑战
数据库技术的发展趋势
型、半结构化数据模型等。
概念数据模型（信息模型）按用户的观点对数据和信息建模，如实体-联系模型（E-R模型）。
物理数据模型
描述数据在存储介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。
关系数据模型
关系数据结构
采用二维表来表示，简称表，由行和列组成。
关系操作
包括查询操作和插入、删除、修改等操作。查询操作又分为选择、投影、连接操作。
将概念模型转换为数据库逻辑模型，包括表结构、索引、视图、存储过程等数据库对象的设计。
数据库管理工具与使用
常见数据库管理工
具
如SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer、 MySQL Workbench等，提供数据库创建、管理、维护等功能。
04
数据库设计与管理
数据库设计概述
数据库设计的定义
01
数据库设计是指根据用户需求，运用数据库技术，设计
数据库结构、建立数据库及其应用系统的过程。
数据库设计的重要性
02
良好的数据库设计可以提高数据存储的效率，保证数据
的完整性和安全性，降低系统开发和维护的成本。
数据库设计的原则
03
包括一致性、完整性、安全性、可维护性、可扩展性等

云存储-课件(PPT演示)

Block Storage 会把单笔的数据写到不同的硬盘，借以得到较大的单笔读写带宽，适合用在数据库或是需要单笔数据快速读写的应用。它的优点是对单笔数据读写很快，缺点是成本较高，并且无法解决真正海量文件的储存，像 EqualLogic 3PAR 的产品属于这一类。
18
2、云存储的分类
• File Storage 是基于文件级别的存储，它是把一个文件放在一个硬盘上，即使文件太大拆分时，也放在同一个硬盘上。它的缺点是对单一文件的读写会受到单一硬盘效能的限制，优点是对一个多文件、多人使用的系统，总带宽可以随着存储节点的增加而扩展，它的架构可以无限制的扩容，并且成本低廉，代表的厂商如 Parascale 。
22
个人级云存储
无论我们走到哪儿，都可以再次登录Google Docs，打开保存在云存储系统中的文档。通过云存储系统的权限管理功能，还有能轻松实现文档的共享、传送、以及版权管理。 3、在线的网络游戏。
近年来，网络游戏越来越收到年轻人的喜爱，魔兽、武林三国等各种不同主题和风格的游戏层出不穷，网络游戏公司也使出浑身解数来吸引玩家。但很多玩家都会发现一个很重要的问题：
5
什么是云存储
• 但当我们使用广域网和互联网时，我们只需要知道是什么样的接入网和用户名、密码就可以连接到广域网和互联网，并不需要知道广域网和互联网中到底有多少台交换机、路由器、防火墙和服务器，不需要知道数据是通过什么样的路由到达我们的电脑，也不需要知道网络中的服务器分别安装了什么软件，更不需要知道网络中各设备之间采用了什么样的连接线缆和端口。
9
云存储不是存储，而是服务
• 就如同云状的广域网和互联网一样，云存储对使用者来讲，不是指某一个具体的设备，而是指一个由许许多多个存储设备和服务器所构成的集合体。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。云存储的核心是应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变。

数据结构ppt课件完整版

针对有序数据集合，每次通过中间元素将待查找区间缩小为之前的一半，直到找到元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中，实现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等，通过树形结构实现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中，直到所有元素均插入完毕。
由n（n>=0）个具有相同类型的数据元素（结点）a1，a2，
...，an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和后继关系，即除首尾元素外，每个元素都有一个前驱和一个后继。
可变性
线性表的长度可变，即可以插入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素，且存取时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点：插入和删除操作需要移动大量元素，时间复杂度高；需要预先分配存储空间，容易造成空间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈（Stack）是一种特殊的线性数据结构，其数据的存取遵循后进先出（LIFO, Last In First Out）的原则。栈的特点
具有记忆功能，能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素（top）等。只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。

存储模型ppt课件

未来存储模型的展望
分布式存储的发展
分布式存储可以提供更高的可靠性和可扩展性，未来将有更多的应用场景。
超高速存储
随着数据量的爆炸式增长，超高速存储技术将成为未来的发展趋势。
如基于SSD的存储、光存储等。
A
B
C
D
智能化和自动化
未来存储系统将更加智能化和自动化，能够自动优化性能、预测容量需求、自动备份和恢复等。
存储模型的分类
总结词
根据不同的分类标准，存储模型可以分为多种类型，如按数据访问方式可分为随机存储模型和顺序存储模型；按数据组织方式可分为线性存储模型和哈希存储模型等。
详细描述
根据数据访问方式的不同，存储模型可以分为随机存储模型和顺序存储模型。随机存储模型允许数据在任意位置被访问，而顺序存储模型则只能按顺序访问数据。此外，根据数据的组织方式，存储模型还可以分为线性存储模型和哈希存储模型等。线性存储模型将数据按照线性结构（如数组或链表）进行组织，而哈希存储模型则通过哈希函数将数据的键值映射到存储位置。
02
直接连接存储（DAS）
DAS的原理
DAS是指将存储设备通过直接电缆与服务器连接，实现数据的存
储和访问。
在DAS架构中，存储设备可以是独立的磁盘阵列、磁带库等，通
过电缆直接连接到服务器。
数据传输速率取决于连接电缆的长度和质量，通常采用光纤通道
或SCSI等高速接口。
DAS的特点
简单性
DAS架构简单，易于部署和管理。
数据安全和隐私保护
随着数据价值的提升，数据安全和隐私保护将成为未来存储技术的重要研究方向。
谢谢观看
可扩展性
随着数据量的增长，可以方便地增加存储设备来扩展存储容量和性能。

(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。

数据收集整理课件(共30张PPT)

人数
6
18
3
9
二年级3班同学最喜欢的水果统计表
水果
香蕉
苹果
桔子
西瓜
人数
6
18
3
9
二年级3班同学最喜欢的水果统计表
水果
香蕉
苹果
桔子
西瓜
人数
6
18
3
授课老师：
时间：2024年9月15日
数据收集整理（第1课时）
二（1）班准备制作班牌，从下面4种颜色中，选大家最喜欢的一种颜色作为班牌的底色。
选一选
小丽
常用的调查方法
★人人都要参与投票★每位同学只能选一种颜色
投票规则：
票
票
票
票
收集数据
颜色
人数
5
4
26
3
整理数据
5+4+26+3=38(人）
调查方法
调查对象
重新调查
颜色
人数
15
15
6
2
二2班班牌底色情况统计表
颜色
人数
15
15
6
2
开展调查
颜色
人数
21
17
两次调查
水果
香蕉
苹果
桔子
西瓜
9
二年级3班同学最喜欢的水果统计表
水果
香蕉
苹果
桔子
西瓜
人数
6
18
3
9
二年级3班同学最喜欢的水果统计表
数学书第2页
学
习
内
容
课
后
活
动
生活中还有哪些事情需要先调查再解决，请你找一找，想一想，说一说吧。
同学们再见！

(2024年)大数据ppt课件

• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理）、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全

NAS存储系统方案ppt课件

用户无需为
无法远程存取 NAS里面的数据苦恼，只需通过远程登陆NAS，即可体验移动智能连接生活。在旅行时可远程上传旅行的美好瞬间;工作时，随时调取重要文件。
NAS 的应用
NAS能够满足那些希望降低存储成本的中小企业的需求，具有相当好的性能价格比。究竟哪些行业可以使用到 NAS设备呢？首先，看这个单位的核心业务是否建立在某种信息系统上，对数据的安全性要求很高；其次，看该信息系统是否已经有或者将会有海量的数据需要保存，并且对数据管理程度要求较高；最后，还可以判断一下网络中是否有异构平台，或者以后会不会用到。如果上述有一个问题的答案是肯定的，那么就有必要重点考虑使用 NAS设备。
部分nas还具有一键备份功能将usb存储设备如闪盘和外置硬盘插入nas上特定usb接口按一下备份按钮就能把usb存储设备上的文件备份到nas网络打印机共享也是用户常用的功能将普通打印机通过usb接口与nas相连开启nas网络存储器的网络打印机功能我们就能在局域网中共同使用这台打印机
NAS存储系统方案
办公自动化系统(OA)是政府机构和企业信息化建设的重点。现代企事业单位的管理和运作是离不开计算机和局域网的，企业在利用网络进行日常办公管理和运作时，将产生日常办公文件、图纸文件、ERP等企业业务数据资料以及个人的许多文档资料。传统的内部局域网内一般都没有文件服务器，上述数据一般都存放在员工的电脑和服务器上，没有一个合适的设备作为其备份和存储的应用。由于个人电脑的安全级别很低，员工的安全意识参差不齐，重要资料很容易被窃取、恶意破坏或者由于硬盘故障而丢失。
NAS设备的物理位置同样是灵活的。它们可放置在工作组内，靠近数据中心的应用
服务器，或者也可放在其他地点，通过物理
链路与网络连接起来。无需应用服务器的干

(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ppt课件

。
数据清洗的主要技术包括去重技术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中最为核心的部分，主要目的是从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保护个人隐私，是一个亟待解决的问题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机制等手段，确保数据安全和隐私权益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解决如何高效地存储和管理海量数据的问题。

《数据库基础知识》PPT课件

数据库系统阶段
20世纪60年代后期至今，出现了数据库管理系统（DBMS），实现了数据的结构化、共享性高、冗余度小、独立性高等特点，大大提高了数据管理的效率和质量。
常见数据库类型及特点
关系型数据库
以表格形式组织数据，行和列组成表格，每个表格代表一个实体或联系，支持SQL语言进行数据的增删改查等操作。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
02
最常用的DQL语句是SELECT，用于从一个或多个表中检索数据。
03
SELECT语句可以包含各种条件、排序和聚合函数，以满足复杂的查询需求。
数据操纵语言DML
DML（Data Manipulation Language）用于插入、更新、删除数据库中的数据。
主要的DML语句包括INSERT、UPDATE和DELETE。
主要的DDL语句包括CREATE、ALTER和 DROP。
CREATE用于创建数据库对象，如 CREATE TABLE创建表；ALTER用于修改数据库对象，如ALTER TABLE 修改表结构；DROP用于删除数据库对象，如DROP TABLE删除表。
数据查询语言DQL
01
DQL（Data Query Language）用于查询数据库中的数据。
确定实体关系
确定实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系。
定义属性
为每个实体和关系定义属性，并确定属性的数据类型和约束条件。
逻辑结构设计阶段
转换概念模型
将概念模型转换为逻辑模型，如关系模型。
优化数据模型
对逻辑模型进行优化，包括合并冗余数据、消除数据不一致性等。
设计表结构
根据逻辑模型设计数据库表结构，包括表名、字段名、数据类型和约束条件等。

数据库系统ppt课件(完整版)pptx

20世纪60年代后期出现了一种新型的数据管理技术——数据库技术，它解决了数据的组织、存储和管理问题，实现了数据的共享
和高效处理。
数据库系统组成与结构
数据库系统组成
数据库系统由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用系统和用户构成。
VS
数据库系统结构
数据库系统的结构可以分为三级模式结构，包括外模式、模式和内模式。其中，模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图；外模式是模式的子集，是用户与数据库的接口；内模式是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。
用户自定义完整性
根据业务需求，设置自定义的约束条件，如字段值范围、格式等。
级联操作
在更新或删除记录时，自动更新或删除相关联的数据，保持数据一致性。
并发操作带来问题及解决方法
丢失更新
两个事务同时更新同一数据，后提交的事务会覆盖先提交的事务的更新结果。解决方法包括使用锁机制、时间戳等。
脏读
一个事务读取了另一个未提交事务的修改数据，可能导致数据不一致。解决方法包括使用隔离级别、锁机制等。
考虑系统的性能、稳定性、可扩展性和易用性
确保系统具有良好的技术支持和社区资源
05
数据库安全、完整性与并发控制
数据库安全性保护措施
用户身份鉴别
通过用户名/密码、数字证书等方式验证用户身份，防止非法用户访问。
访问控制
根据用户角色和权限，限制对数据库对象的访问和操作，确保数据不被越权访问。
数据加密
未来发展趋势预测和挑战应对
多模数据管理
未来数据库将支持多种数据模型的管理和访问，以满足不同应用的需求。
文档存储数据库