大数据技术原理与应用-第一章-大数据概述(网易云课堂)
Chapter1-林子雨-大数据技术原理与应用-大数据概述(2016年2月17日版本)
典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
大数据分析 David Fincher 风靡全球的美剧《纸牌屋》 英国同名小说《纸牌屋》
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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1.4大数据的应用
• 大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、 医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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1.2.3处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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流计算
图计算 查询分析计算
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
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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
产业链环节 IT基础设施层 包含内容 包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如，提供数 据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微软、 思杰、SUN、Redhat等 大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据（ 交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数据（ 淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等） 包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等 包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通主 管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等
大数据技术原理与应用
大数据技术原理与应用【大数据技术原理与应用（上）】一、前言近年来，由于信息技术的迅猛发展，数据的规模和种类不断增加，给我们带来了各种新的机遇和挑战。
而大数据技术就应运而生，成为当今IT领域的热门话题之一。
本文将介绍大数据技术的原理和应用，希望对读者有所帮助。
二、大数据技术的定义大数据技术是一种应对海量、高维、异构、分布式数据的计算机技术。
由于大数据的特点如上所述，传统的单机计算和数据库技术已经无法满足需求，因此需要采用一些新的技术和方法。
三、大数据技术的原理1. 分布式存储传统的文件系统和数据库都是采用单机存储的方式，无法处理海量数据。
大数据技术采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个节点上，通过网络协议进行通信，实现数据的共享和管理。
2. 分布式计算分布式计算是大数据处理的核心技术之一。
它充分利用多个计算节点的计算能力，将任务划分为多个子任务进行并行计算，大大提高了处理效率和性能。
3. 数据挖掘与机器学习大数据中存在着大量的隐含信息和暗示规律，挖掘这些信息和规律对于数据分析和应用具有重要的价值。
数据挖掘和机器学习技术可以帮助人们从大数据中发现隐含的知识和规律。
4. 数据可视化数据可视化是将数据以图形、表格等视觉化的方式表达出来，使得人们更加直观地理解数据。
在大数据领域，数据可视化技术可以帮助人们快速了解数据的特点和趋势，方便决策和管理。
四、大数据技术的应用1. 营销大数据技术可以用来分析用户的行为和习惯，了解用户的需求和偏好，从而制定出更加精准的营销策略。
2. 医疗健康大数据技术可以应用于医疗健康领域，通过分析患者的健康记录和医疗数据，为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。
3. 金融大数据技术可以用来分析金融市场的趋势和规律，预测股市波动趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
4. 物流大数据技术可以用来分析物流企业的运营情况，预测货物运输时间，优化货物运输路线和运输模式，提高物流效率和质量。
五、总结大数据技术的出现，为我们提供了解决海量数据处理问题的新途径。
大数据的技术原理与应用pdf
大数据的技术原理与应用1. 什么是大数据•大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，难以使用传统的数据库和处理工具进行处理和管理。
•大数据主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
•大数据具有“3V特性”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据多样性（Variety）。
2. 大数据的技术原理大数据的处理和管理需要借助以下技术原理：2.1 分布式存储大数据通常存储在分布式文件系统中，比如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
分布式存储可以实现数据的高可靠性和高扩展性。
2.2 分布式计算大数据的计算需要借助分布式计算框架，比如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
分布式计算可以实现大规模数据的并行计算，提高计算速度和效率。
2.3 数据清洗与预处理由于大数据的来源多样，数据质量通常较差。
因此，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。
2.4 数据挖掘与机器学习大数据中蕴藏着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中发现隐藏的模式和规律，提供决策支持和商业价值。
3. 大数据的应用大数据的技术原理为以下领域的应用提供了支持：3.1 金融行业大数据可以用于金融风控、投资分析、反洗钱等领域，通过对海量数据的分析，可以提高风险管控能力和决策效率。
3.2 医疗健康大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测、药物研发等领域，帮助医药行业提供个性化医疗和精准健康管理。
3.3 零售行业大数据可以用于用户画像、推荐系统、供应链管理等领域，实现精确的营销策略和优化的供应链运作。
3.4 交通运输大数据可以用于交通流量预测、智能交通管理、车辆调度等领域，提高交通运输的安全性和效率。
3.5 媒体与广告大数据可以用于用户行为分析、媒体内容推荐、广告精准投放等领域，提供个性化的媒体服务和精准的广告投放。
大数据技术原理和应用林子雨版课后习题答案解析
第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。
答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，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。
物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。
大数据技术原理与应用ppt课件
• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作 为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
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Hadoop YARN MR调度
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Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另 外监控 ApplicationMaster
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Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
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MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序， 每个map节点尽可能 读取本地或本机架 的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的 数据块,并做一些数据整 理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在 本地；同时通知主节点计 算任务完成并告知中间结 果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
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MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大 数据，被划分为大 小相同的数据块(如 64MB),及与此相应 的用户作业程序
2.系统中有一个负责调 度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)
大数据的原理和应用
大数据的原理和应用1. 概述大数据是指规模巨大、处理速度快、种类繁多的数据集合，由传统数据处理方法难以处理和分析。
大数据的原理和应用在当今信息时代具有重要意义，已经被广泛应用于多个领域。
2. 大数据的原理大数据的原理主要包括数据采集、存储、处理和分析。
2.1 数据采集数据采集是指从各种来源获取大量的数据，包括传感器、设备、社交媒体、日志文件等。
采集数据的方式可以是自动化的或人工的，如传感器数据可以通过传感器设备自动收集，而社交媒体数据可以通过人工爬取或API接口获取。
2.2 数据存储大数据需要存储，然后才可以进行处理和分析。
大数据存储通常使用分布式存储系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS）等。
分布式存储系统可以将数据以分布式方式存储在多个节点上，实现数据的冗余备份和高可靠性。
2.3 数据处理数据处理是指对大数据进行清洗、转化和集成等操作，使数据能够被进一步分析和应用。
数据处理可以通过各种技术实现，如ETL（Extract-Transform-Load）工具、MapReduce等。
2.4 数据分析数据分析是大数据的核心环节，通过对大数据进行统计、挖掘和预测等分析，得出有价值的信息和结论。
数据分析可以采用各种算法和模型，如机器学习、数据挖掘和人工智能等。
3. 大数据的应用3.1 商业智能大数据的应用在商业智能领域具有重要作用。
通过对大数据进行分析，可以发现潜在业务机会、优化业务运营和提升决策效果。
例如，根据用户行为数据分析，可以针对不同用户群体进行精准营销和个性化推荐。
3.2 金融领域大数据在金融领域的应用也非常广泛。
金融机构可以利用大数据分析客户行为、评估风险、预测市场趋势等。
例如，通过分析用户的交易记录和信用评分，可以为客户提供个性化的信贷服务。
3.3 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用可以帮助提升疾病诊断和治疗效果。
通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现病因和疾病模式，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
大数据技术原理与应用第三版核心知识点
大数据技术原理与应用第三版核心知识点一、大数据概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据处理工具无法处理。
2. 大数据特点- 五V特点：大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）五个特点。
- 非结构化数据：大部分大数据都是非结构化数据，需要通过特定的技术进行处理和分析。
二、大数据技术基础1. 分布式存储- Hadoop分布式文件系统HDFS：将大数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和并行处理能力。
2. 分布式计算- MapReduce计算模型：将数据分片并行处理，提高了数据处理的速度和效率。
3. 数据清洗和预处理- 数据清洗：去除噪音数据、填补缺失值、处理异常值等。
- 数据预处理：将数据转换成可供分析的格式，如规范化、归一化等。
三、大数据存储技术1. NoSQL数据库- HBase：面向列的分布式数据库，适用于大规模结构化数据存储。
- MongoDB：面向文档的数据库，适用于存储半结构化数据。
2. 大数据文件格式- Parquet、ORC等列式存储格式：适用于大规模数据存储和分析，能够减少I/O操作。
四、大数据处理技术1. 数据挖掘- 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 机器学习- 逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法在大数据中的应用。
3. 实时流式处理- Storm、Flink等实时流式处理框架，在大数据实时处理中的应用。
4. 图计算- 图数据库、图计算框架如Neo4j、GraphX等在大数据图计算中的应用。
五、大数据分析与应用1. 数据可视化- Tableau、Power BI等工具的应用，将大数据分析结果直观展现。
2. 业务智能- 利用大数据分析结果进行商业决策和趋势预测。
3. 个性化推荐系统- 利用用户行为数据进行个性化推荐，提升用户体验。
大数据技术原理与应用
大数据技术原理与应用在当今这个信息爆炸的时代，大数据技术已经成为推动社会进步和商业创新的关键力量。
大数据技术原理与应用涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面，旨在从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
首先，大数据技术的核心在于数据的采集。
随着物联网、社交网络和移动设备的普及，数据的来源变得多样化，包括文本、图片、视频、传感器数据等。
数据采集技术需要能够处理这些不同格式的数据，并确保数据的完整性和准确性。
其次，数据存储是大数据技术的基础。
传统的关系型数据库在处理大规模数据集时面临性能瓶颈，因此，分布式存储系统如Hadoop应运而生。
Hadoop通过HDFS（Hadoop Distributed File System）提供高可靠性和高吞吐量的存储解决方案，同时支持数据的快速读写。
数据处理是大数据技术中的关键环节。
由于数据量巨大，传统的数据处理方法无法满足需求，因此需要采用分布式计算框架，如Apache Spark。
Spark通过内存计算和优化的执行引擎，大大提高了数据处理的效率和速度。
数据分析是大数据技术中最为重要的部分。
数据分析的目标是从数据中发现模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持。
数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
机器学习算法，如分类、聚类、回归等，能够自动从数据中学习规律，预测未来趋势。
数据可视化是将数据分析结果以直观的方式呈现给用户，帮助用户理解数据的含义。
数据可视化工具如Tableau、Power BI等，能够将复杂的数据集转化为图表、地图和仪表板，使得数据更加易于理解和分析。
在应用层面，大数据技术已经被广泛应用于各个领域。
在商业领域，大数据技术可以帮助企业进行市场分析、客户细分、产品推荐等，提高营销效率和客户满意度。
在医疗领域，通过分析患者的医疗记录和基因数据，可以进行疾病预测和个性化治疗。
在政府管理中，大数据技术可以用于城市规划、交通管理、公共安全等领域，提高城市管理的智能化水平。
大数据技术及应用教学课件第1章-大数据技术概述
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，不再探
求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关
系。
• —— Viktor Mayer-Schönberger
2 大数据技术
ห้องสมุดไป่ตู้
用户
企业
政府机构
科研部门
数据展现
数据分析
数据存储 与管理
数据可视化
传统技 术
数据挖掘
机器学习
数理统计
云计算技 术
并行计算
实时计算与流式计算
第1章
大数据技术概述
主要内容
01
什么是大数据
02
大数据技术
03
大数据应用
1 什么是大数据？
大数据是需要新处
大数据是指大小超 出传统数据库工具
01
理模式才能具有更 强的决策力、洞察
的获取、存储、管
发现力和流程优化
理和分析能力的数 据集。 —麦肯锡
04
能力的海量、高增
02
长率和多样化的信 息资产。 —Gartner
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下, 通过有效的数据采样和 属性选择, 缩小数据集的规模, 提高数据挖掘的效率。
Chapter0-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-课程介绍资料
主讲教师和助教
主讲教师：林子雨
单位：厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 个人网页：/linziyu 数据库实验室网站：
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
课程特色大 数 据 Fra bibliotek 门搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带 构建知识体系、阐明基本原理 引导初级实践、了解相关应用 为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
内容提要
• 本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章 • 系统地论述了大数据的基本概念、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、HDFS、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
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
篇章安排
第一篇：大数据基础篇 第二篇：大数据存储篇 第三篇：大数据处理与分析篇 第四篇：大数据应用篇
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
第一篇：大数据基础篇
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
大数据技术原理与应用 课程教学大纲
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
国家精品课程大数据技术原理与应用
国家精品课程大数据技术原理与应用一、引言国家精品课程是指由教育部认定的、在教学内容、教学过程、教学质量、教学评价和教学环境等方面达到国内领先水平的教学活动。
大数据技术作为当今社会发展的重要驱动力之一，已经在各个领域得到了广泛的应用。
国家精品课程大数据技术原理与应用的探讨，既有利于推动教育信息化的发展，也可以为学生提供更加丰富和有深度的学习内容。
本文将从大数据技术的基本原理和在不同领域的应用两个方面探讨国家精品课程大数据技术的重要性和意义。
二、国家精品课程大数据技术的基本原理1. 数据采集与存储在大数据技术中，数据的采集和存储是至关重要的一环。
传感器技术、网络爬虫以及各类数据库系统的应用，使得海量的数据得以被采集并存储起来。
国家精品课程大数据技术需要深入探讨数据采集的各种方式以及数据存储的原理，为学生提供系统性的知识储备。
2. 数据处理与分析数据的处理和分析是大数据技术中最核心的部分之一。
通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术手段，可以从海量的数据中找到有价值的信息。
国家精品课程大数据技术应该深入剖析各种数据处理和分析方法，以及它们在不同领域中的应用。
3. 数据应用与展示最终的数据价值体现在对其进行应用与展示。
国家精品课程大数据技术应该引导学生学习如何将数据应用到实际问题中，并学习数据可视化技术，以便更好地向他人展示自己的研究成果。
三、国家精品课程大数据技术在不同领域的应用1. 金融领域在金融领域，大数据技术被广泛应用于风险管理、投资决策以及金融交易的实时监控和分析。
国家精品课程大数据技术应该帮助学生了解金融领域中大数据技术的实际应用，培养他们对金融数据的敏感度和分析能力。
2. 医疗健康领域大数据技术在医疗健康领域的应用包括疾病预测、医疗资源分配以及个性化治疗方案的制定。
国家精品课程大数据技术应该引导学生学习医疗健康领域的大数据技术应用，培养他们对医疗健康数据的理解和应用能力。
3. 城市管理领域城市管理领域的智慧城市建设中，大数据技术发挥着越来越重要的作用。
《大数据技术原理与应用》要点内容摘录
《大数据技术原理与应用》要点内容摘录大数据技术原理与应用的要点[大数据的定义和特点]随着信息技术的快速发展，大数据逐渐成为工业界和学术界的热门话题。
大数据通常指的是规模巨大且复杂的数据集合，由三个主要特点所定义：数据量巨大、数据类型多样、数据流和处理速度快。
大数据的定义还可以基于三个V原则：数据量（Volume）、数据类型（Variety）、数据速度（Velocity）。
[大数据技术的意义和应用领域]大数据技术的意义主要体现在两个方面：一是通过分析和挖掘海量数据，可以获得对于问题的更深入、准确的洞察；二是有效的利用大数据可以为企业和组织创造更多的商业价值。
大数据技术的应用领域非常广泛，包括但不限于商业智能分析、金融风险管理、医疗健康、智慧城市、交通运输等。
[大数据技术体系结构和数据处理流程]大数据技术的体系结构通常包括数据采集与传输、数据存储与管理、数据处理与分析以及数据可视化等模块。
数据采集与传输模块包括数据的获取、存储和传输等工作；数据存储与管理模块用于对海量数据进行高效的存储和管理；数据处理与分析模块主要包括数据清洗、数据建模和数据挖掘等工作；数据可视化模块用于将数据具体呈现给决策者和用户。
[大数据技术中的数据挖掘与机器学习]数据挖掘是大数据技术中的重要组成部分，其主要任务是从大数据中自动发现有用的模式和知识。
数据挖掘可以通过各种算法和技术实现，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
机器学习是一种从大量数据中学习规律和模式的方法，其目标是通过数据和经验提升系统的性能和智能。
机器学习对于大数据技术的发展和应用具有重要的意义。
[大数据技术中的数据隐私与安全]由于大数据中包含大量的个人敏感信息，数据隐私与安全问题日益成为大数据技术面临的重要挑战。
数据隐私保护的主要任务包括数据匿名化、数据加密、访问控制以及隐私保护机制的设计和实现。
数据安全的保护主要包括数据传输安全、数据存储安全和数据处理安全等。
[大数据技术的发展趋势和挑战]大数据技术在未来的发展中面临着两个主要的挑战：一是存储和计算能力的需求与日俱增，如何有效管理和利用这些海量的数据成为一个关键问题；二是随着大数据应用场景的不断增多，对大数据技术的要求也越来越高，如何满足用户对数据处理能力、实时性和可靠性的需求也是一个重要挑战。
HC1202001第一章大数据概述2020
•
•平均1个P数据 中
•结构化 •半结构化 •非结构化
（
原 生 互 联 网 公 司
非 结 构 化 为 主
）
•
•内容（ITEM，图像、视频、文本)数据
•用户行为轨迹（个体） •~1
•~
0%
•User Profile 5 %
•~ 23%
•社交网络数据（群体•）21个
•历史详单查询•Web Page & Log
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HC1202001第一章大数据概述2020
数据应用中的性能与容量
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•存储性能要求 （每秒对象数） •大规模顺序
•小规模随机
•企业数据库 （OLTP、OLAP）
•高性能 存储
•内容分发网络 （CDN）
•应用数据存储 （例如，电子邮件、虚 拟 Sh机ar/e启po动in、t*）
•Infiniband •RDMA
•PCIe •FCoE
•处理器的升级
•指令加速
•பைடு நூலகம்件卸载
•SSD
•非易失性内 存 （NVDIMM）
•MRAM
PPT文档演模板
HC1202001第一章大数据概述2020
大数据应对技术发展趋势
•数据应 用发展趋
势
•数据智 能发展趋
势
•存储计 算发展趋
势
•硬件发 展趋势
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HC1202001第一章大数据概述2020
目录
1. 大数据产生与特点 2. 大数据对IT的需求与促进 3. 大数据解决方案
PPT文档演模板
HC1202001第一章大数据概述2020
IT发展时代的数据变迁
大数据的原理与应用
大数据的原理与应用1. 什么是大数据大数据（Big Data）指的是规模超过传统数据库管理工具所能处理范围的数据集合。
它具有三个主要特征：数据量大、数据多样性以及数据生成速度快。
大数据的兴起主要源于互联网技术的发展，包括社交媒体、传感器技术、物联网等。
2. 大数据的原理大数据的处理基于分布式系统和相关的技术，其中最重要的原理包括：2.1 分布式存储大数据的存储通常采用分布式文件系统，如Hadoop Distributed File System （HDFS）。
它将数据分散存储在多个节点上，保证了数据的可靠性和可扩展性。
2.2 分布式计算大数据的计算涉及海量数据的处理，传统计算方法无法满足需求。
因此，采用分布式计算模型，如MapReduce，将计算任务分配给多个节点并行执行，提高计算效率。
2.3 数据挖掘和机器学习大数据中包含大量的隐藏信息和规律，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中提取有用的知识。
这些算法可以帮助发现数据中的模式、趋势和异常，进而支持决策和预测。
2.4 数据可视化大数据的可视化是将复杂的数据以图形化的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
通过图表、地图、仪表盘等形式呈现数据，可以发现数据中的关联性和趋势。
3. 大数据的应用大数据的应用广泛涵盖各个行业和领域，以下是一些典型的应用案例：3.1 金融行业•风险管理：通过分析大数据，识别潜在风险和异常交易，帮助金融机构做出及时决策。
•个性化推荐：利用大数据挖掘用户行为和偏好，为用户提供个性化的推荐产品和服务。
•欺诈检测：通过分析大量数据，识别欺诈模式和异常交易，保护用户账户安全。
3.2 零售业•库存管理：通过分析销售数据和供应链数据，优化库存管理和订单预测，减少库存积压和运营成本。
•顾客分析：通过分析顾客购买行为和偏好，提供个性化的购物体验，提高用户满意度和销售额。
•市场营销：通过分析市场数据和用户反馈，制定精准的营销策略，提升品牌知名度和竞争力。
大数据技术原理与应用
图10-9 2008年世界各国GDP数据
10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该 工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数 据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫 星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开 源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的 需要。
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
10.1.2 可视化的发展历程
• 20世纪50年代，随着计算机的出现和计算机图形学的发展，人们可 以利用计算机技术在电脑屏幕上绘制出各种图形图表，可视化技术开 启了全新的发展阶段。最初，可视化技术被大量应用于统计学领域， 用来绘制统计图表，比如圆环图、柱状图和饼图、直方图、时间序列 图、等高线图、散点图等，后来，又逐步应用于地理信息系统、数据 挖掘分析、商务智能工具等，有效促进了人类对不同类型数据的分析 与理解 • 随着大数据时代的到来，每时每刻都有海量数据在不断生成，需要 我们对数据进行及时、全面、快速、准确的分析，呈现数据背后的价 值，这就更需要可视化技术协助我们更好地理解和分析数据，可视化 成为大数据分析最后的一环和对用户而言最重要的一环
《大数据》第1章大数据概念与应用
《大数据》第1章大数据概念与应用在当今数字化的时代，“大数据”这个词汇已经频繁地出现在我们的生活中。
但究竟什么是大数据？它又有着怎样广泛的应用呢？让我们一同来揭开大数据神秘的面纱。
大数据，简单来说，就是规模极其庞大的数据集合。
这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对和管理。
想象一下，海量的文本、图像、音频、视频等各种类型的数据，源源不断地产生和积累，形成了一个庞大的数据海洋。
大数据的“大”并不仅仅指数据的数量多，还包括数据的多样性、速度和价值。
多样性意味着数据的来源广泛，形式多样，可能来自社交媒体、物联网设备、金融交易、医疗记录等等。
速度则反映了数据生成和流动的快速性，需要实时或近乎实时地处理和分析。
而价值则是大数据的核心所在，只有当我们能够从这些海量的数据中挖掘出有意义的信息和知识，大数据才真正发挥了其作用。
那么大数据在实际生活中有哪些应用呢？首先，在商业领域，大数据帮助企业更好地了解消费者的需求和行为。
通过分析消费者的购买历史、浏览记录、评价等数据，企业能够精准地进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，电商平台可以根据用户的浏览和购买习惯，为其推荐符合其兴趣的商品；金融机构可以利用大数据评估客户的信用风险，做出更明智的贷款决策。
其次，在医疗健康领域，大数据为疾病的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。
医疗机构可以收集和分析大量的患者病历、医疗影像、基因数据等，发现疾病的模式和趋势，从而提高疾病的早期诊断率，制定更有效的治疗方案。
同时，大数据还可以用于药物研发，通过分析海量的临床试验数据，加速新药的研发进程。
在交通领域，大数据也发挥着重要作用。
交通管理部门可以通过收集和分析道路传感器、摄像头等设备产生的数据，实时了解交通流量和路况，优化交通信号灯设置，缓解交通拥堵。
此外，共享出行平台可以利用大数据优化车辆调度，提高运营效率，为用户提供更便捷的出行服务。
教育领域同样受益于大数据。
Hadoop大数据原理与应用教案
Hadoop大数据原理与应用教案教案首页（第2次课）（以2课时为单元）实验教学教案首页（第3次课）（以2课时为单元）课序：3 实验日期：实验教师：**** 批准人：****一、实验名称实验1 部署全分布模式Hadoop集群二、实验目的﹑要求1. 熟练掌握Linux基本命令。
2. 掌握静态IP地址的配置、主机名和域名映射的修改。
3. 掌握Linux环境下Java的安装、环境变量的配置、Java基本命令的使用。
4. 理解为何需要配置SSH免密登录，掌握Linux环境下SSH的安装、免密登录的配置。
5. 熟练掌握在Linux环境下如何部署全分布模式Hadoop集群。
三、实验重点﹑难点重点：配置全分布模式Hadoop集群。
难点：配置SSH免密登录。
四、实验器材﹑设备本实验所需的软硬件环境包括PC、VMware Workstation Pro、CentOS安装包、Oracle JDK 安装包、Hadoop安装包。
教学设计：一、复习提问，回顾部署和运行Hadoop的关键点。
教师讲述本次实验的先修技能、实验步骤和实验重点难点。
二、采用实验法教学，学生按照本次实验的实验指导书进行实验，教师指导。
实验步骤如下：图实验1部署全分布模式Hadoop集群知识地图1. 规划部署。
2. 准备机器。
3. 准备软件环境：配置静态IP；修改主机名；编辑域名映射；安装和配置Java；安装和配置SSH免密登录。
4. 获取和安装Hadoop。
5. 配置全分布模式Hadoop集群。
6. 关闭防火墙。
7. 格式化文件系统。
8. 启动和验证Hadoop。
9. 关闭Hadoop。
三、布置课后作业1. 完成本次实验的电子版《实验报告》，并于本周日前上传至平台。
2. 预习“HDFS体系架构和文件存储机制”。
教案首页（第4次课）（以2课时为单元）教案首页（第5次课）（以2课时为单元）实验教学教案首页（第3次课）（以2课时为单元）课序：6 实验日期：实验教师：**** 批准人：****一、实验名称实验2 实战HDFS二、实验目的﹑要求1. 理解HDFS体系架构。
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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
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厦门大学计算机科学系
林子雨
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1.2.2 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在数据库中 – 90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
3. 网络带宽不断增加
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图1-4 网络带宽随时间变化情况
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1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
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大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、交通大数据 （交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（政府部门）、电商大数 据（淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据（微处理 MapReduce
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1.6大数据计算模式
大数据计算模式 批处理计算 流计算
图计算 查询分析计算
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
解决问题 针对大规模数据的批量 处理
针对流数据的实时计算
代表产品
MapReduce、Spark等
Storm、S4、Flume、Streams、 Puma、DStream、Super Mario、银 河流数据处理平台等
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1.3大数据的影响
• 在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据 应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推 动了新技术和新应用的不断涌现
• 在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业 • 在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信
ISBN:978-7-115-39287-9
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1.1大数据时代
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典型的大数据应用实例
Kevin Spacey
David Fincher
大数据分析
英国同名小说《纸牌屋》
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风靡全球的美剧《纸牌屋》
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典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据 的应用价值
Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频
Web 2.0数据 –查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
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1.2.3处理速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
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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
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年8月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社
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1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
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1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生， 传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速 突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行 计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和 MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台 开始大行其道
大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社 会智能化程度大幅提高
包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业流、智能电网等行业应用的企业、机构或政府部门，比如交通 主管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等
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“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地 区的流感情况
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1.5大数据关键技术
技术层面 数据采集
数据存储和管理 数据处理与分析 数据隐私和安全
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
功能
利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文 件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓 库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把 实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析
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1.2.4价值密度低
价值密度低，商业价值高 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高 的商业价值
继续装ing
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1.5大数据关键技术
两大核心技术
大数据
分布式存储
GFS\HDFS
BigTable\HBase
NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库）
NewSQL（如：SQL Azure）
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包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（ Oracle、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
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1.2大数据概念
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1.2.1数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增 长一倍（大数据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近 30倍
第二次浪潮 1995年前后 互联网
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
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1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
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
产业链环节 IT基础设施层
数据源层
数据管理层 数据分析层 数据平台层 数据应用层
包含内容
包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业，比如，提供 数据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提供虚拟化管理软件的微 软、思杰、SUN、Redhat等
1.1.4 大数据的发展历程
阶段
表1-2 大数据发展的三个阶段
时间
内容
第一阶段：萌芽 上世纪90年代
期
至本世纪初
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批 商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据 仓库、专家系统、知识管理系统等。
第二阶段：成熟 期
本世纪前十年
第三阶段：大规 模应用期
2010年以后
1.8大数据与云计算、物联网的关系
• 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相 辅相成，既有联系又有区别
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1.1.1第三次信息化浪潮
• 根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革