51大数据介绍PPT课件
云计算与大数据精品PPT课件
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
《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
大数据介绍pptppt课件
01大数据概述Chapter大数据的定义与特点定义特点1 2 3萌芽期发展期成熟期大数据的发展历程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。
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。
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。
商业智能通过大数据分析，帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为公共服务效率和质量，如交通拥堵预测、大数据的应用领域02大数据技术基础Chapter分布式计算技术MapReduce01Spark02Flink03Hadoop 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。
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。
数据清洗与整合对数据进行预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等，以保证数据质量。
SQL 与NoSQL 数据库（如MySQL 、PostgreSQL ）和非关系型数据库（如MongoDB 、Redis ）。
数据可视化技术TableauPower BID3.js03大数据平台与工具ChapterHadoop平台介绍Hadoop概述Hadoop核心组件Hadoop应用场景Spark概述01Spark核心组件02Spark应用场景03Flink概述Flink核心特性Flink应用场景常用大数据工具介绍Hive HBase Kafka Sqoop04大数据应用案例Chapter风险管理与合规客户洞察投资决策支持精准医疗流行病预测与防控医疗资源优化智能调度预测性维护供应链优化通过实时分析交通状况、货物信息和配送需求，实现智能调度和路线规划。
01020304通过分析学生的学习数据，提供个性化教育资源和教学方法。
大数据助力政务服务ppt课件
决策者视窗
A农贸市场 休市事件
A电子服务有 限公司欠薪
未完成工单数：5 完成度：63%
未完成工单数：3 完成度：80%
中医院 药品投诉
XX劳动仲裁
未完成工单数：1 完成度：96%
未完成工单数：0 完成度：100%
28
通过工单情况持续跟踪
工单热度和地图有关“A农贸市场”告警级别逐渐降低至消失。
29
结合社会舆论对事件进行评估
大数据助力政务服务
——基于政府服务热线的数据应用分享
1
政务服务热线的思考
=+ +
政务热线
政务小白 手录诉求
零散文件
2
国外政务应用案例（NYC311市民电话）
NYC311作为全美最大的非紧急311 服务，提供180种语言，全天候无 间断服务，峰值达到27.5万次/天，改变了纽约市政府提供市民服务的方式。
市工商局
2
牵头组织街道等部门与A农贸市场物业和档主代表约谈，尽快开市
网办
通过公开、正面宣传，减轻社会舆论压力
3
市公安局
针对A农贸市场区域进行监控，减少打架、闹事、偷盗等事件发生
27
分角色实时信息推送
针对操作人员
按照事件热度直接在工作台上进行 告警及工单的动态排序，方便操作员 进行处理 相关事件影响弹窗通知 工单处理队列优先级动态调整
环境局执法
城管局执法
市政管理局 执法
提供物业联 系电话
13
转得顺—关联工单分析与处理
14
办得好—大数据提供工单/舆情热度分析
15
办得好—智能语音分析
用户
原始录音
语音识别 转成文本
2.1从数据到大数据(教学课件)-八年级信息科技上册同步教学(清华版2024)
讲授新课
大数据的特征
巨景性 Volume
多样性 Wariety
高速性 Velocity
价值性 Value
讲授新课
巨量性 是指数据体量巨大，即大量的从各种
数据源中产生的任意类型的数据。通常大数据 的门槛是 10~100TB，名著《红楼梦》约 87 万汉字，10TB约等于 66 亿部《红楼梦》，而 我国一个中等城市 50 年所积累的医疗数据量 就能达到10PB(1PB=1024TB)级。现在，多 体、社交媒体及其他类型网络每天产生的海量 数据，不断刷新一个个量级单位，TB、PB已 经不足以衡量人类社会产生的数据量，开始跃 升为EB(1EB=1024PB)、ZB 级别(1ZB=1 024EB)
N
E
W
E
N
Eห้องสมุดไป่ตู้
R
G
Y
现实中的大数据
PART 03
讲授新课
1.智能交通 借助云计算和物联网技术，智慧城市系统中的各 种交通流量监控数据实时汇聚，交通运输领域的智能 化发展进程正在逐步加快，我们日渐感受到了交通变 得越来越便利。例如，地图导航软件能给出从一个地 方到另一个地方的推荐路线和预估的时间;假如某个路 口发生事故，用户打开地图导航软件会在第一时间收 到“绕路”的贴心提示等。
讲授新课
2.医疗健康 大数据改变了传统的医疗健康服务模式。例如，新型的可穿戴医
疗设备的舒适度将与正常衣物无异，并且能够全天候监测人体5相关部位 的多种生理参数，通过网络上传到“云端”服务器，结合大数据分析相关 算法进行数据处理，将用户的身体健康状况及时反馈给用户，并给出预 警措施和就医指导，做到疾病的早发现、早治疗。2020年，新型冠状病 毒引发了一场全球危机，世界各国都在抗击疫情大数据技术在疫情防治 方面发挥了重要的作用，如人们出行使用的健康码。健康码是以个人健 康数据为基础，由个人申报、后台大数据信息比对生成的个人专属二维 码，用于帮助人员跨省安全有序流动，正常复工、复产、复学。
大数据在医疗行业应用ppt课件-PPT课件
2 781 1 019 5 76
2 502
9 51 3 57
4 2 96 84
1 月数量 2 月数量 3 月数量 4 月数量 5 月数量 6 月数量
2019年1-6月质控缺陷（前5位）数量统计
大数据简介：行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
High
优先关注行业用户 政府（公共事业） 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
医疗 制造 能源（电力/ 石油）
互联网（电 子商务）
电信
金融
• 纵轴契合度：
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
小数据集
分析价值 不大
传统的商务 智能
非关系型数据
关系型数据
大数据定义 指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数 据。
大数据简介：大数据价值与特点
大数据特点（4V1C）
Volume（量大）：从TB跃 升到PB级
◆Variety（多样）：类型繁 多——文字网络、图片、视 频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理 速度快，时效要求高，与 DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）： 商业价值高。 ◆Complicacy（复杂 性）：大数据的采集、存 储、处理、分析等。
大数据与智慧卫生
医疗质量与医疗监控 以医疗行为（如入院、手术、医嘱）为触发计时，统计某 一时间段内医师书写和审签的病历数量及完成时间，根据 各项医疗文书之间存在的关系区分监控时限
时限监控
对规定的书写内容（如是否有首次病程记录）自动进行 “有或无”的监控 对结构化的病历是否有规定的书写项目进行“有或无”监 控（如入院记录中是否有诊疗计划、主诉现病史的字数）
大数据时代背景(PPT 24页)
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化 的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视， 但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己 。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能 不在乎 自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥 有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐 。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle
2024版51单片机ppt课件
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51单片机ppt课件
目录
• 51单片机概述 • 51单片机结构与原理 • 指令系统与汇编语言程序设计 • 中断系统与定时/计数器应用 • 串行通信接口原理及应用实例分析 • 并行扩展技术及其在外围设备中的应用 • 总结回顾与展望未来发展趋势
01
51单片机概述
定义与发展历程
定义
51单片机是指基于Intel 8051内核 的单片机，是一种集成度高、功能 强大的微控制器。
定时/计数器工作原理及设置方法
工作原理
定时/计数器是对机器周期进行计数， 实现定时或计数功能。
设置方法
工作模式
包括模式0（13位定时/计数器）、模 式1（16位定时/计数器）、模式2（8 位自动重装载定时/计数器）和模式3 （特殊功能寄存器）。
通过编程设置定时/计数器的工作模式、 计数初值、启中所取得的成果，如完成的实验、 项目、作业等，并分享自己的学习经验和心得。
不足之处分析 学生分析自己在课程学习中存在的不足之处，如对某些知 识点的理解不够深入、实验技能有待提高等，并提出改进 措施。
未来学习计划与目标 学生根据自己的实际情况和需求，制定未来的学习计划和 目标，如深入学习某一领域的知识、参加相关竞赛或项目 等。
分时操作、实时处理、故障处 理。
外部中断0、定时器0中断、外 部中断1、定时器1中断、串行 口中断。
高优先级中断可以打断低优先 级中断。
外部中断触发方式选择
1 2
电平触发方式 外部中断请求信号为低电平时有效。
边沿触发方式 外部中断请求信号由高电平跳变为低电平时有效。
3
定时器/计数器溢出触发方式 定时器/计数器溢出时产生中断请求。
大数据、小数据与全数据
大数据、小数据与全数据引言概述：在当今信息时代，数据成为了一种珍贵的资源。
数据的规模和复杂性不断增长，因此如何处理和利用数据成为了一个重要的话题。
大数据、小数据和全数据是数据处理和分析中常用的概念。
本文将详细介绍大数据、小数据和全数据的定义、特点以及在实际应用中的价值。
一、大数据1.1 定义：大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。
它通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件、XML 文件）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
1.2 特点：1.2.1 规模庞大：大数据集合的规模通常以GB、TB甚至PB为单位，远远超过传统数据处理工具的处理能力。
1.2.2 多样性：大数据集合包含多种类型的数据，涵盖了各个领域的信息。
1.2.3 实时性：大数据处理需要在短期内对大量数据进行分析和决策，要求处理速度快。
1.3 价值：1.3.1 商业价值：通过对大数据的分析，可以挖掘出潜在的商业机会，匡助企业做出更准确的决策。
1.3.2 科学研究价值：大数据的分析可以揭示隐藏在数据中的规律和趋势，为科学研究提供新的视角。
二、小数据2.1 定义：小数据是指规模相对较小、结构简单的数据集合。
它通常包含结构化数据，如数据库中的表格数据。
2.2 特点：2.2.1 规模相对较小：小数据集合的规模通常以MB或者GB为单位，相对于大数据来说较小。
2.2.2 结构简单：小数据的结构相对简单，易于处理和分析。
2.2.3 一致性：小数据集合中的数据通常来自同一领域，具有一致性。
2.3 价值：2.3.1 快速决策：小数据的分析速度较快，可以匡助企业快速做出决策。
2.3.2 高精度预测：小数据集合中的数据相对较少，但由于一致性较高，可以得到更准确的预测结果。
三、全数据3.1 定义：全数据是指将大数据和小数据相结合，综合利用的数据集合。
它包含了规模庞大、结构复杂的大数据，也包含了规模相对较小、结构简单的小数据。
5.1认识大数据-【新教材】粤教版(2019)高中信息技术必修一课件
5.1认识大数据
目录
01 大数据 02 大数据的特征 03 大数据对日常生活的影响
2.大数据对人们日常生活产生的负面影响 （1）个人信息泄露 （2）信息伤害与诈骗
思考：大数据对未来有什么样的影响？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
大数据的特征
3.从大数据存储与计算的角度来看，大数据具有两个特征： 第一，分布式存储。大数据存储在互联网不同的服务器与各客户 终端。 第二，分布式并行计算。应用分布式计算处理互联网的大数据。
大数据
大数据与传统数据的区别
https:///p/25582579
大数据技术不仅仅是通信、收集、储存，其本质是使我们 可以从海量杂乱数据中分析得到我们从传统数据中无法得 到的东西，从而突破我们认知局限和传统的认知视野。
大数据的特征
大数据的特征
1.从互联网的产生大数据的角度来看，大数据具有“４Ｖ”特征： 第一，数据体量巨大。从ＴＢ级别升到ＰＢ级别。 第二，数据类型繁多。如网络日志、视频、图片、地理位置信息 等。 第三，价值密度低。以视频为例，在连续不间断的监控过程中， 有用的数据可能仅仅一两秒。 第四，变化速度快。数据来自世界各地的网络终端，且以秒为单 位快速变化。
大数据
大数据概念
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软 件工具进行高效捕捉、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 发现力和流程优化力的海量、高增长率和多样化 的信息资产。
旅游与大数据ppt课件-2024鲜版
33
01
02
03
国内市场
中国旅游市场发展迅速， 国内旅游消费逐年增长， 出境旅游市场不断扩大。
2024/3/28
国际市场
全球旅游市场竞争激烈， 各国纷纷推出特色旅游产 品，吸引国际游客。
对比分析
国内外旅游市场在产品创 新、服务质量、营销策略 等方面存在差异，需要相 互借鉴和学习。
5
未来发展趋势预测
个性化旅游
2024/3/28
24
大数据在智慧旅游中作用突
1 2
提升旅游服务质量
通过大数据分析，可以了解游客需求、偏好和行 为，为游客提供更加个性化、精准化的服务。
优化旅游资源配置
大数据可以帮助旅游企业更好地了解市场需求和 竞争态势，优化资源配置，提高经营效率。
3
加强旅游市场监管
政府可以利用大数据进行旅游市场监管，打击不 法行为，维护市场秩序和游客权益。
案例分析：成功运用大数据提升旅游体验
28
案例背景简介
2024/3/28
某知名旅游公司，面临激烈的市场竞争和 客户体验提升的压力。 公司决定引入大数据技术，以改善旅游产 品和服务。 案例涉及的数据来源包括社交媒体、旅游 网站、移动设备和其他相关渠道。
29
具体操作流程和方法
数据收集
通过爬虫、API接口 和合作伙伴获取各类 旅游相关数据。
通过调查问卷、在线行为追踪等 方式收集消费者数据。
数据分析
运用统计学、机器学习等方法对 数据进行分析，挖掘消费者需求
和行为模式。
用户画像
基于数据分析结果，构建消费者 画像，包括年龄、性别、职业、
兴趣等方面的特征。
2024/3/28
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大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿科信办刘伟第一节 Mapreduce编程模型：1.技术背景:分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。
并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。
谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。
如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。
为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。
这个模型就是mapreduce。
谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。
学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。
这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统2. mapreduce的概念：MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。
简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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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)。
5、低成本： hadoop本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据 的分发及处理工作的，这些服务器集群是可以支持数千个节点的。
Hadoop核心设计
MapReduce HDFS
Map：任务的分解 Reduce：结果的汇总
化
传统数据与大数据对比
数据规模 数据类型
数据与模式关系 处理对象
传统数据（DB） 小（MB） 单一（结构化）
现有模式后有数据 数据
大数据（BD） 大（GB、TP、PB） 繁多（结构化、半结构化、非结构化）
现有数据后有模式，模式种类繁多 各种类型
相关技术
分析技术：
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test；top N排行榜 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器、智慧 地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监 控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）
大数据的定义
大数据（Big data或Megadata），或称巨量数 据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量 规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管 理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信 息。
例：报表
• 实时性：（毫秒级）storm 例：信用卡欺诈
• 交互式分析：（秒级）spark
数据挖掘
数据 挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通 过算法搜索隐藏于其中信息的过程
数据可视化
大数据主要应用技术---Hadoop
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式 系 统 基 础 架 构 Hadoop 的 框 架 最 核 心 的 设 计 就 是 ： HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储， 则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hbase的优劣
• 1、动态可扩展的，创建表的时候不需要知道有几列，只需要指 定有几个column family，并且列为空就不存储数据,节省存储空间。
• 为什么列是动态的？统计淘宝访问量和购买量，新平台的统计， 传统关系型数据库需要停机维护，而Hbase支持动态增加
• 2、多版本数据 根据Row key和Column key定位到的Value可以有任意数量的版本值， 因此对于需要存储变动历史记录的数据，用HBase就非常方便了。
解决方案： ➢ Hadoop ➢ 流lap、商务智能等）
批处理
交互式
流处理
资源管理
数据存储（SQL和NoSQL） 数据收集（ETL（kattle）、提取、转换、加载）
数据源（互联网、物联网、企业数据）
（6）、数据展示 （5）、数据分析 （4）、计算框架 （3）、资源管理 （2）、数据存储 （1）、数据收集、准备
运行平台： Linux、Mac OS/X，Solaris，Windows
Hadoop 优点
1、高可靠性：hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性：hadoop是在可用的计算机集簇之间分配数据并完成计算 任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性：能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点之间的 动态平衡，因此处理速度非常快。
NameNode：文件管理 DataNode：文件存储 Client：文件获取
HDFS架构
➢ 主从（Master/Slave）体系结构 ➢ 只含有一二NameNode主服务节点这个节点管理文件系统中的命名空间和调度客服端对文件的
访问 ➢ 通常一个机器就是一个DataNode数据节点，DataNode管理本节点上数据的存储 ➢ 在HDFS内部，一个文件被分割为一个货多个数据块，并且这些数据块被存储在一批DataNode
海量数据处 理，难 以集中 存储和 计算
➢ TB ➢ PB ➢ EB
速度 （Velocity）
快速地数据 传输
➢ 流模式 ➢ 实时 ➢ 准实时 ➢ 批量
多样性 （Variety）
多种多样的 数据类 型
➢ 结构化 ➢ 半结构
化 ➢ 非结构
化
价值 （Value）
巨大的数据 价值
➢ 高价值 ➢ 低密度 ➢ 碎片化 ➢ 高离散
中 ➢ NameNode执行文件系统中命名空间的操作（打开、关闭、重命名文件和目录），NameNode
需要执行数据块到DataNode映射的决策 ➢ DataNode负责响应来自客户端的文件读写要求，也要负责执行来自NameNode的关于数据块
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经累积到了开始引发变革 的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。如今，这个概念 几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。
21世纪是数据信息大发展的时代，移 动互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据正 在迅速膨胀并变大
大数据技术：
• 数据采集：ETL工具 • 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 • 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 • 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
存储：
➢ 结构化数据： • 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 ➢ 非结构化数据： • 图片、视频、word等文件存储 • 不利于检索、查询和存储 ➢ 半结构化数据： • 转换为结构化存储 • 按照非结构化存储
数据大爆炸
EB ZB
地球上至今总共的数据量：
在2006年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全 球一共新产生了约180EB的数据；
在2011年，这个数字达到1.8ZB.
到2020年，整个世界的数据总量会增长44倍， 达到35ZB
想要驾驭着庞大的数据必须 先了解大数据的特征
大数据具有4V特征
容量 （Volume）
• 3、支持事务较弱，所以有事务支持的时候都会选择传统的关系 型数据库，Hbase事务仅仅是针对某一行的一系列Put/Delete操作。 不同行、不同表间一系列操作是无法放在一个事务中的。对一张 多Region表来说，还是无法保证每次修改都能封装为一个事务。
计算框架
• 批处理： mapreduce