大数据技术基础
大数据技术和数据分析
大数据技术和数据分析随着信息技术的不断进步，大数据已成为当今全球最流行的技术热词之一。
大数据技术提供了一种从大量、复杂、多变的数据中提取有用信息的方法，可以促进智能决策、智慧城市、智能家庭、智能医疗等各个领域的发展。
而数据分析作为大数据的核心，也是我们实现大数据价值的重要手段之一。
一、大数据技术1.定义：大数据是指集中成型、规模庞大、多种类型、处理速度快、价值密度低的数据集，需要用高级的处理手段来获取有用信息和知识。
2.大数据技术基础：大数据技术包含多种技术和工具，其中涉及到数据库、云计算、高速网络、数据仓库、数据挖掘等领域的技术。
例如，Apache Hadoop、Apache Spark、NoSQL数据库、MapReduce等都是常用的大数据技术。
3.大数据技术应用：大数据技术可以被广泛应用于各个行业，如金融、医疗、交通、农业、教育等领域。
它可以帮助企业做客户分析、市场预测、风险评估等工作，也可以为政府提供智慧城市建设、公共服务等方面的支持。
二、数据分析1.定义：数据分析是利用数学、统计、计算机科学等方法对数据进行处理和解读，以揭示数据背后的模式、关系和趋势，为决策提供指导性信息和建议。
2.数据分析分类：数据分析可以分为多种类型：描述性分析、预测性分析、诊断性分析、实验性分析等。
每种类型的数据分析都有不同的目的和应用范围，可以为企业和组织提供有用的信息。
3.数据分析价值：数据分析可以使企业和组织了解客户需求、市场趋势、产品质量、运营成本等方面的信息，进而制定相关的业务策略和决策。
数据分析还可以优化企业的业务流程、提高生产效率和工作效率、减少风险和成本等。
三、大数据与数据分析的结合1.大数据与数据分析结合的意义：大数据为数据分析提供了更多的原始数据，更丰富的维度和更高的数据精度，也为数据分析提供了更高效、更实时的数据处理能力。
因此，将大数据和数据分析结合起来可以让企业更好地理解业务环境、洞察市场趋势、更好地满足客户需求。
大数据的基础技术和应用常识
大数据的基础技术和应用常识随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了一个热门的话题，越来越多的企业和政府机构开始重视大数据的应用。
在这个过程中，大数据的基础技术和应用常识成为了很多人感兴趣的问题。
本文将介绍大数据的基础技术和应用常识。
一、大数据的概念大数据是指规模巨大、类型多样、数据处理能力有限的数据集。
它通常具有三个特点：数据量大、数据种类多、数据处理速度快。
大数据产生的主要原因是互联网的普及和移动设备的广泛使用，导致数据的产生速度和数量急剧增加。
二、大数据的基础技术大数据的基础技术有数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
其中，数据采集是指从多个数据源中获取数据；数据存储是指将数据存储到适当的数据仓库或数据中心；数据处理是指对数据进行清洗、转换和计算等操作；数据分析是指利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析。
1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它决定了后续数据处理的可行性和效率。
常用的数据采集方式包括爬虫、API、传感器等。
其中，爬虫是指通过模仿人类浏览器行为来抓取网页数据，API是指通过调用第三方接口获取数据，传感器是指感测环境中不同物体或自然现象的变化，从而获得数据。
数据采集的质量直接影响了后续的数据分析和建模。
2. 数据存储数据存储是指将采集的数据存储到适当的数据仓库或数据中心。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和云存储等。
其中，关系型数据库基于表格存储数据，其具有事务处理、数据一致性和数据完整性等特点；非关系型数据库则基于键值存储数据，其具有高速存储和读取、数据自由性和数据扩展性等特点；数据仓库则是一种专业存储和管理企业数据的系统，其可以将数据从多个数据源中汇聚到一个地方进行分析；云存储则是指将数据存储在云平台上，其具有高可用性、高可扩展性和低成本等特点。
3. 数据处理数据处理是指对采集的数据进行清洗、转换和计算等操作。
常用的数据处理技术包括ETL、Hadoop和Spark。
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。
大数据的基本技术
大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。
第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。
5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。
7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。
8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。
这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。
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 第2章 大数据技术基础
大数据第2章大数据技术基础在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动各行各业创新和发展的重要力量。
而要深入理解和应用大数据，掌握其相关的技术基础是至关重要的。
大数据技术的核心在于能够高效地收集、存储、处理和分析海量的数据。
首先，让我们来谈谈数据的收集。
数据的来源极其广泛，包括社交媒体、物联网设备、在线交易平台等等。
这些来源产生的数据量巨大且类型多样，有结构化的数据，如表格中的数字和文本；也有非结构化的数据，如图片、音频和视频。
为了有效地收集这些数据，我们需要使用各种工具和技术，如网络爬虫、传感器网络和数据接口等。
数据收集完成后，接下来就是存储的问题。
传统的数据库在面对大数据时往往显得力不从心，因此出现了一系列专门用于大数据存储的技术，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 NoSQL 数据库。
HDFS能够将数据分布存储在多个节点上，实现了大规模数据的可靠存储和高效访问。
NoSQL 数据库则打破了传统关系型数据库的模式，更加灵活地适应了各种非结构化和半结构化数据的存储需求。
有了数据的存储基础，数据处理就成为了关键的环节。
MapReduce是大数据处理中的一种经典框架，它将复杂的任务分解为 Map 阶段和Reduce 阶段。
在 Map 阶段，数据被分割并进行初步处理；在 Reduce阶段，对 Map 阶段的结果进行汇总和整合。
这种分布式计算模式使得大规模数据的处理变得高效可行。
除了 MapReduce，还有一些实时处理框架也在大数据领域发挥着重要作用，比如 Spark Streaming 和 Flink。
Spark Streaming 能够以微批处理的方式实现近实时的数据处理，而 Flink 则真正实现了流处理，能够对数据进行实时的分析和计算。
数据分析是大数据技术的核心目标之一。
数据分析可以帮助我们从海量的数据中发现有价值的信息和模式。
常见的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和统计分析。
数据挖掘旨在从数据中发现潜在的模式和关系，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等。
大数据技术的基础理论和应用
大数据技术的基础理论和应用近年来，随着互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐走进人们的视野。
大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量的数据，从而发现其中的规律和关联性，进而为企业和政府决策提供支持。
本文将从大数据技术的基础理论和应用方面进行论述。
一、大数据技术的基础理论1、数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据技术的重要组成部分。
它通过构建模型、应用统计学和机器学习算法等方式，从大量的数据中提炼有用的信息，实现知识发现和预测。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则和异常检测等基本方法，可以帮助企业和政府发现新的商业机会和决策洞见。
2、云计算技术云计算技术是大数据技术的支撑基础之一。
它通过虚拟化技术，将计算资源和数据存储在互联网上的数据中心中，实现计算能力的共享和弹性伸缩。
云计算技术能够提高计算效率和降低成本，为大数据分析提供强大的计算支持。
3、分布式计算技术分布式计算技术是大数据技术的另一个关键技术。
它将计算任务分散到多个计算节点中，使得每个节点只需处理部分数据和任务，从而提高计算效率和可靠性。
分布式计算技术主要包括MapReduce框架和分布式数据库等技术，能够满足大数据处理的高效性和可扩展性要求。
二、大数据技术的应用领域1、金融领域大数据技术在金融领域的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以提高金融风险预测和交易决策的准确性，降低金融机构的风险和成本。
例如，利用大数据技术进行风险模型构建和风险评估，可以帮助银行和保险公司发现潜在的风险和机会，从而制定更加有效的风险管理策略。
2、医疗领域大数据技术在医疗领域的应用也逐渐变得重要。
通过对医疗数据进行分析和挖掘，可以实现疾病预防和诊断的准确性、个性化治疗的优化和临床决策的智能化。
例如，利用大数据技术进行基因测序和疾病模型构建，可以精确地诊断疾病和确定个性化治疗方案。
3、智能制造领域大数据技术在智能制造领域的应用也非常广泛。
通过对制造过程和产品数据的收集和分析，可以实现制造过程的优化和产品质量的提高，从而提高制造效率和降低生产成本。
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。
大数据必备基础知识
大数据必备基础知识随着互联网时代的到来，数据量的爆炸式增长已经成为常态。
这种现象也在一定程度上推动了大数据的发展和应用。
但是，要想深入研究和应用大数据领域，并不仅仅需了解大数据的概念及其应用场景，更需要掌握一些基础知识。
下面，我们来介绍一些大数据必备的基础知识。
一、数据格式与数据结构1.1 数据格式数据格式是数据的组织形式，决定了数据可以被如何存储、传输和处理。
不同的数据格式有不同的应用场景，例如：XML（可扩展标记语言）用于Web上数据交换；JSON （JavaScript 对象表示法）用于客户端和服务器端的数据传输等。
数据结构是数据在内存中存储的形式，是一种逻辑关系的表示方式。
具体而言，数据结构分为线性结构和非线性结构，每个结构又包含许多具体的类型。
常见的线性结构有：数组、栈、队列等；常见的非线性结构有：二叉树、图、堆等。
二、数学知识2.1 概率论概率论是研究随机事件及其规律的数学分支，它包含了随机事件的经验规律及其数学描述。
在大数据领域，概率论被广泛应用于数据采样、数据清洗、数据预测等方面。
2.2 统计学统计学是研究如何从数据中获得有用信息的一门学科。
在大数据领域，统计学被广泛应用于数据分析、数据建模等方面，例如：回归分析、卡方检验、t检验等。
2.3 线性代数线性代数是研究向量空间和线性变换的一门数学分支。
在大数据领域，线性代数被广泛应用于矩阵分解、PCA分析等方面。
三、编程语言3.1 PythonPython是一种免费、开源、高级程度的解释型编程语言，广泛应用于数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方面。
其优点在于语法简单易学、拓展性强、库丰富等。
R是一种免费、开源的编程语言和软件环境，广泛应用于统计学和数据分析领域。
其优点在于利用R包可以快速实现各种数据分析和可视化功能。
3.3 SQLSQL是结构化查询语言的缩写，用于管理关系型数据库。
在大数据领域，SQL语言被广泛应用于数据存储、数据清理等方面。
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）。
大数据技术基础课
大数据技术基础课
大数据技术基础课是现代信息技术领域中一门重要的课程，它涉及到大数据的概念、原理和应用等方面的内容。
大数据技术的发展对于社会的进步和创新起到了重要的推动作用，因此大数据技术基础课的学习对于学生来说具有很大的意义。
大数据技术基础课的学习需要了解大数据的概念和特点。
大数据是指以海量、高速、多样化的数据为基础，通过创新的数据处理、存储和分析技术，从中挖掘出有价值的信息和知识。
大数据的特点包括数据量大、数据来源多样、数据生成速度快等。
学生需要通过学习课程内容，了解大数据的定义和特点，为后续的学习奠定基础。
大数据技术基础课还需要学习大数据的存储和处理技术。
大数据的处理和存储是大数据技术的核心内容，包括分布式存储、分布式计算、数据挖掘和机器学习等方面的技术。
学生需要了解不同的存储和处理技术的特点和应用场景，掌握其基本原理和操作方法。
大数据技术基础课还需要学习大数据的应用。
大数据技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、交通等。
学生需要通过学习课程内容，了解大数据在不同领域的应用案例，掌握如何利用大数据技术解决实际问题。
大数据技术基础课的学习不仅需要理论的学习，还需要结合实际案例进行实践。
学生可以通过实验和项目的方式，锻炼自己的实际操
作能力，提升对大数据技术的理解和掌握。
大数据技术基础课是一门重要的课程，通过学习这门课程，可以帮助学生了解大数据的概念、原理和应用，提升大数据技术的实际操作能力。
希望学生能够认真学习这门课程，将所学知识应用到实际中，为社会的发展和创新做出贡献。
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3.数据采集
2.3 数据采集
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。
网络附加存储(Network Attached Storage,NAS)
是一种用高速（光纤）网络联接专业主机服务器的一种储存方式。 NAS优点： • • • 即插即用 存储简单 存储设备位置灵活
《大数据分析及应用实践》
2.4.3 常见数据源类型
1、文本类型：Excel、TXT、CSV等。
Hive与Hadoop关系
《大数据分析及应用实践》
2.1.5 Pig
Pig 简介
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig Latin。
它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转 换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
《大数据分析及应用实践》
4.数据存储
2.4.1数据存储的概念
概念：数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。
数据存储方式与数据文件组织密切相关，其关键在于建立记录的逻辑与物理顺序间对应关系，确定存储地址，以提高数据存取 速度。
《大数据分析及应用实践》
《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
《大数据分析及应用实践》
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
简便而强大的编程语言
可操纵数据的输入和输出，可实现分支、 循环，用户可自定义功能
《大数据分析及应用实践》
2.云计算
2.2.1 云计算的特点
云计算是一种计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按照自己的需要获取计算、存储和信息服务。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
7：将结果中有价值的数据写入HBASE数据库； 8：报表系统&应用程序端通过HBASE查询数据并展现；
《大数据分析及应用实践》
2.1.2 HBase
HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布 式的、可扩展的大数据仓库，是一个构建在HDFS上的分布式 列存储系统； 从逻辑上讲，HBase将数据按照表、行和列进行存储。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增 加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
行处理上T级别的数据集。
Map—映射
Reduce——归纳
MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”
MapReduce处理流程
《大数据分析及应用实践》
2.1.4 Hive
•Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。 •本质是将SQL转换为MapReduce程序
Hadoop技术架构图
《大数据分析及应用实践》
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；
云计算技术师硬件技术和网络技术发展到一定阶段而出现的一种新的技术模型，它具有可扩展性、按需提供资源服务、
虚拟化、超大规模、高可靠性和安全性等特点，云计算与大数据相辅相成，相得益彰。 本章最后介绍了数据采集的作用及方法，并介绍了数据存储的方式和常见数据源的类型。
《大数据分析及应用实践》
2.3.2 数据采集的方法
3.网络数据的采集方法
1）四个主要模块及功能
网络爬虫
从Internet上抓取网页内容，
URL队列
为爬虫提供需要抓取数据
数据处理
对爬虫抓取的内容进行 处理
数据
1.Site Url，需要抓取数据网站的Url信息；
并抽取出需要的属性内容。
网络的URL
THANKS！
THANKS！
数据采集的方法：
《大数据分析及应用实践》
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
Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。
《大数据分析及应用实践》
2.1.6 R语言
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
功能
数据存储和处理系统
数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功 能尤其强大）
完整连贯的统计分析工具
优秀的统计制图功能
2、数据库类型：MySQL、SQLSever、Oracle、PostgreSQL等。
3、数据集群类型：Hive、Spark等。
《大数据分析及应用实践》
本章小结
进行大数据的大分析，需要一定的架构支撑和技术支持。本章介绍了大数据处理过程中需要涉及的几个重要技术平台。 Hadoop被视为事实上的大数据处理标准，本章介绍了Hadoop的发展历程，并着重介绍了Hadoop的基础架构： HBase、MapReduce、Hive、Pig、R语言。
要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
数据采集的方法：
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
其他数据采集方法
《大数据分析及应用实践》
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》
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
公有云
混合云
私有云
云计算的特点：
1.可扩展性：实现动态的，可伸缩的扩展
应用层 软件即服务（SaaS） 平台层 平台即服务（PaaS） 基础设施层 基础设施即服务（IaaS）
2.按需提供资源服务：按需求提供资源，按使用量付费 3.虚拟化：基于虚拟化技术快速部署资源或获得服务 4.超大规模：通过互联网提供、面向海量信息处理
系统日志的采集
Cloudera的Flume Hadhoop 的Chukwa Cloudra的 Flume
• Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统， 支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，
Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可
定制）的能力
《大数据分析及应用实践》
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，也是云计算的最终方向。
《大数据分析及应用实践》
HBase表特点：a.大 b.无模式 c.面向列 d.稀疏 e.数据多版本 f.数据类型单一
《大数据分析及应用实践》
2.1.3 MapReduce
MapReduce是一种编程模型，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并
2.Spider Data，爬虫从网页中抽取出来的数据；
3.DP Data，经过dp处理之后的数据
2）网络数据采集和处理的基本步骤
《大数据分析及应用实践》
2.3.2 数据采集的方法
4.其他数据的采集方法
对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据， 可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
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集日
志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中统计分析处理。它为日 志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。