大数据技术与应用基础-第1章大数据概述电子教案
大数据分析与运用培训教材
大数据分析与运用培训教材第1章大数据基础概念 (3)1.1 数据与大数据 (3)1.1.1 数据的概念 (3)1.1.2 大数据的定义 (4)1.2 大数据的特征与价值 (4)1.2.1 大数据的特征 (4)1.2.2 大数据的价值 (4)1.3 大数据应用领域 (4)1.3.1 金融领域 (4)1.3.2 电商领域 (5)1.3.3 医疗领域 (5)1.3.4 智能交通领域 (5)1.3.5 智能制造领域 (5)1.3.6 社交媒体领域 (5)1.3.7 治理领域 (5)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式计算与存储 (5)2.1.1 分布式计算 (5)2.1.2 分布式存储 (6)2.2 数据采集与预处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 大数据生态系统 (7)第3章数据挖掘与机器学习 (7)3.1 数据挖掘基本概念 (7)3.2 机器学习算法及应用 (8)3.3 深度学习简介 (8)第4章数据可视化与展现 (9)4.1 数据可视化基本原理 (9)4.1.1 数据预处理 (9)4.1.2 选择合适的图表类型 (9)4.1.3 色彩与布局设计 (9)4.1.4 交互性设计 (9)4.2 常用数据可视化工具 (9)4.2.1 Tableau (10)4.2.2 Power BI (10)4.2.3 ECharts (10)4.2.4 Highcharts (10)4.3 数据可视化案例分析 (10)4.3.1 案例一：某电商平台销售数据分析 (10)4.3.2 案例二：某城市交通流量分析 (10)4.3.3 案例三：某企业人力资源分析 (10)4.3.4 案例四：某网站用户行为分析 (10)第5章数据仓库与OLAP (10)5.1 数据仓库概述 (10)5.1.1 数据仓库的定义与特点 (11)5.1.2 数据仓库的发展历程 (11)5.1.3 数据仓库在大数据分析中的应用 (11)5.2 数据仓库的设计与实现 (11)5.2.1 数据仓库架构 (11)5.2.2 数据仓库设计原则 (11)5.2.3 数据仓库实现步骤 (11)5.3 联机分析处理（OLAP） (11)5.3.1 OLAP的定义与特点 (11)5.3.2 OLAP的分类 (12)5.3.3 OLAP的应用场景 (12)第6章大数据分析方法与模型 (12)6.1 描述性分析 (12)6.1.1 数据预处理 (12)6.1.2 统计分析 (12)6.1.3 可视化分析 (12)6.2 预测性分析 (12)6.2.1 机器学习算法 (13)6.2.2 时间序列分析 (13)6.2.3 深度学习模型 (13)6.3 指导性分析 (13)6.3.1 优化模型 (13)6.3.2 决策树分析 (13)6.3.3 关联规则挖掘 (13)第7章行业大数据应用案例 (14)7.1 金融行业大数据应用 (14)7.1.1 信贷风险评估 (14)7.1.2 反洗钱监测 (14)7.1.3 个性化理财推荐 (14)7.2 电商行业大数据应用 (14)7.2.1 用户画像分析 (14)7.2.2 库存管理优化 (14)7.2.3 供应链优化 (14)7.3 医疗行业大数据应用 (14)7.3.1 疾病预测与防控 (14)7.3.2 个性化治疗与健康管理 (15)7.3.3 医疗资源优化配置 (15)第8章大数据安全与隐私保护 (15)8.1 大数据安全挑战 (15)8.2 数据加密与安全存储 (15)8.3 隐私保护技术 (16)第9章大数据项目管理与实施 (16)9.1 项目管理基础 (16)9.1.1 项目管理概述 (16)9.1.2 项目管理生命周期 (16)9.1.3 项目管理知识领域 (17)9.2 大数据项目实施流程 (17)9.2.1 项目启动 (17)9.2.2 项目规划 (17)9.2.3 项目执行 (17)9.2.4 项目监控与控制 (17)9.2.5 项目收尾 (17)9.3 项目风险管理 (17)9.3.1 风险管理概述 (17)9.3.2 风险识别 (17)9.3.3 风险评估与量化 (18)9.3.4 风险应对与监控 (18)第10章大数据未来发展趋势与展望 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 分布式存储技术 (18)10.1.2 计算引擎优化 (18)10.1.3 数据处理与分析方法创新 (18)10.1.4 数据安全与隐私保护技术 (18)10.2 人工智能与大数据 (19)10.2.1 人工智能在大数据处理中的应用 (19)10.2.2 大数据驱动的发展 (19)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (19)10.3 数据驱动的社会变革 (19)10.3.1 治理与公共服务 (19)10.3.2 产业升级与转型 (19)10.3.3 社会科学研究与创新 (19)10.4 大数据产业发展趋势 (19)10.4.1 产业链完善与优化 (20)10.4.2 市场规模持续扩大 (20)10.4.3 产业政策支持力度加大 (20)10.4.4 国际竞争加剧 (20)第1章大数据基础概念1.1 数据与大数据1.1.1 数据的概念数据（Data）是对现实世界事物的抽象描述，是信息的载体。
大数据技术教案
大数据技术教案【引言】大数据技术正逐渐成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
随着科技的发展和信息的爆炸式增长，人们需要处理和分析的数据量也越来越大，这就迫使我们寻找更先进的技术来应对这一挑战。
本教案旨在介绍大数据技术的概念、应用以及具体实施方法，帮助学生全面了解大数据技术的原理和意义，为他们开启大数据领域的学习之旅。
【第一部分：大数据技术概述】近年来，大数据技术逐渐崭露头角，成为科技界的热门话题。
那么，什么是大数据技术呢？1.1 定义大数据技术是指应对数据量巨大、种类繁多且速度快的数据进行处理和分析的一系列方法、工具和技术。
通过大数据技术，我们能够从庞杂的数据中提取有意义的信息，为决策提供科学的依据。
1.2 特点大数据技术具有以下几个显著特点：- 数据量大：传统数据库无法储存和处理的超大规模数据；- 高速性：实时或近实时地对数据进行处理和分析；- 多样性：结构化、半结构化和非结构化数据的混合；- 价值密度低：很多数据虽然庞大，但其中只有一小部分对决策产生重要影响；- 数据质量不可靠：大数据中存在一定比例的错误数据，需要进行清洗和筛选。
1.3 应用领域大数据技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：- 金融行业：通过对海量交易数据进行分析，预测市场趋势和风险；- 医疗保健：利用大数据技术进行疾病防控和诊断；- 零售行业：通过分析消费者购物行为，制定精准的推广策略；- 物流管理：通过实时监控和预测，提高物流效率；- 社交网络：通过挖掘用户行为和兴趣，实现个性化推荐。
【第二部分：大数据技术实施方法】学习了大数据技术的概念和应用领域后，我们需要了解具体的实施方法。
2.1 数据收集大数据技术的第一步是数据的收集。
数据可以来自于多个渠道，如传感器、社交媒体、日志文件等。
在数据收集的过程中，需要确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据清洗与预处理通常情况下，原始数据中存在许多无效、重复或错误的信息。
大数据技术与应用课件第1章(上)
文本数据比结构化数据要占用更多的内存，比如“hello！”这样一个简单的 单词，计算机用二进制表示出来，会看到一长串数字。那么可想而知，大量的 文本将占用更多的存储空间，表示起来也更加复杂。
图像是另一种非结构化数据。一张标有数字8的图像，大家看到它可能会想到 马路上各种各样的广告牌和数字显示LED屏。这个图像是由很多小方格组成的， 小方格被称为像素点。
第1章 大数据介绍
大数据概述
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 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 力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 。
大数据时代的概念最早是全球知名咨询公司麦肯锡提出的。按照麦肯锡的理 念来理解，大数据并不是神秘的，不可触摸的，它是一种新兴的产业，从提出 概述至今不断在推动着世界经济的转型和进一步的发展。
2008年9月《自然》杂志在推出了名为“大数据”的封面专栏，同年“大数据” 概念得到了美国政府的重视。
2014年“大数据”首次出现在我国国内的《政府工作报告》中。
2015年国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。
2016年我国大数据行业发展的相关政策细化落地，国家发改委、环保部、 工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案。
大数据的影响
（1）大数据对科学活动的影响 （2）大数据对思维方式的影响 （3）大数据对社会发展的影响 （4）大数据对就业市场的影响
数据
在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经 济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电 子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据 可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
Chapter1-大数据技术原理与应用-第一章-大数据概述-pdf
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
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
ziyulin@
数据存储和管理
数据处理与分析
数据隐私和安全
《大数据技术原理与应用》
1.6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
大数据计算模式
批处理计算
解决问题
代表产品
针对大规模数据的批 MapReduce、Spark等 量处理 Storm、S4、Flume、Streams 针对流数据的实时计 、Puma、DStream、Super 算 Mario、银河流数据处理平台 等 Pregel、GraphX、Giraph、 针对大规模图结构数 PowerGraph、Hama、 据的处理 GoldenOrb等 大规模数据的存储管 Dremel、Hive、Cassandra、 理和查询分析 Impala等
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系
厦门大学计算机科学系
林子雨
2015年据时代 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
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
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
《大数据技术基础》教案 第1课 大数据概述(一)
《大数据技术基础》教案课时分配表章序课程内容课时备注1 大数据概述 42 大数据处理平台Hadoop 43 数据采集与预处理 44 数据存储与管理 45 数据处理与分析 66 数据可视化 47 大数据思维与安全 28 城市空气质量大数据分析实战 4合计32课题大数据概述（一）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）理解大数据的概念和主要特征。
（2）了解大数据的发展现状与趋势。
（3）了解我国的大数据发展战略（4）理解大数据的处理流程思政育人目标：深刻理解大数据作为国家基础性战略资源的重要意义，如推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力等，进一步加强对信息化新阶段和数字经济的认识，不断提升自身的信息素养。
教学重难点教学重点：大数据的概念和特征教学难点：大数据的处理流程教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：考勤（2 min）→新课预热（10 min）→问题导入（5 min）→传授新知（18 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（5 min）→传授新知（20 min）→课堂互动（15 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）⏹【教师】使用APP进行签到⏹【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况新课预热（10 min）⏹【教师】自我介绍，与学生简单互动，介绍课程内容、考核标准等⏹【学生】聆听、互动⏹【教师】利用多媒体课件展示大数据的广泛应用，并和学生互动，询问学生对于大数据的印象随着信息技术的飞速发展和计算机教育的普及，社会对大数据的依赖越来越大，大数据应用也随处可见，我们经常使用的各类软件都有大数据应用的痕迹，例如抖音，淘宝，微博，微信等等。
通过老师自我介绍，与学生相互熟悉，并让学生了解这门课的大致要求2⏹【学生】聆听、记录、互动、理解问题导入（5 min）⏹【教师】提出以下问题：你认为什么是大数据？它的优缺点各是什么？⏹【学生】思考、举手回答⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识通过问题导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（18 min）⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍大数据的概念、特征和发展一、什么是大数据✈【教师】通过多媒体展示数据的基本概念和对于生活的重要作用数据是用来记录客观事物或事件的符号，具体来说，是对客观事物或事件的性质、状态及相互关系等信息进行记录的物理符号。
《大数据技术及应用》教学课件 第1章 绪论
3.大数据的存储与管理 目前， “分布式存储系统”是大数据存储的主要技术手段，例如，分布式文件系统、集群文件系统和并行文件系统等。 云存储也是大数据存储常用的技术方法，它通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等，将网络中各种不同的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
1100102
小李
女
1999-08-05
1100103
小陈
男
2000-03-07
结构化数据示例
1.1.2 大数据的构成
（2）半结构化数据：半结构化数据具有一定的结构性，但又灵活多变。例如XML、HTML格式的文件，其自描述、数据结构和内容混杂在一起。可扩展标记语言XML是一种W3C制定的标准通用标记语言，已成为国际上数据交换的一种公共语言。
讨论同学们谈谈大数据的作用
数据带来的思维方式变革
1.3
1.3 大数据带来的思维方式变革
大数据时代要关注三大变革： （1）处理数据理念的思维变革 （2）挖掘数据价值的商业变革 （3）面对数据风险的管理变革 其中，对于大数据时代带来的处理数据理念的思维模式转变，舍恩伯格提出了三个常著名的观点。
3.要效率，允许不精确
大数据处理技术基础
1.4
大数据处理的主要环节大数据的技术支撑流行的大数据技术
1.4.1大数据处理的主要环节
1.数据采集 数据采集又称为数据获取，是指从现实世界系统中采集信息，并进行计量和记录的过程。数据的来源可能是传感器、互联网、系统运行的日志文件等，也可能是人类生活和生产活动所产生的各种类型的数据。在数据规模不断扩大的情况下，运用数据采集自动化工具，从外部系统、互联网和物联网等自动获取、传输和记录数据已经成为必要的技术手段。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
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、基于内存的大数据处理架构Spark、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、MapReduce、Spark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。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《大数据技术原理与应用》第二版-第一章大数据概述
《⼤数据技术原理与应⽤》第⼆版-第⼀章⼤数据概述
数据量⼤
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
研究变化经历了从实验到理论到计算再到数据
思维的变化
1. 全样⽽⾮抽样
2. 效率⽽⾮精准
3. 相关⽽⾮因果
1. 批处理计算，主要针对于⼤规模的数据批量处理。
MapReduce⽤于⼤规模的数据集（1TB）的并⾏运算。
Spark是⼀个针对超⼤数据集合低延时的集群分布式计算系
统，⽐MapReduce快许多。
2. 流计算，流数据或数据流是指在时间分布和数量上⽆限的⼀系列动态数据集合，必须采⽤实时计算⽅式给出秒级响应。
商业级平台：Streams、StreamBase；第⼆类
是开源的计算平台，Storm、Yahoo、S4、Spark Streaming
3. 图计算。
Pregel是实现并⾏图处理系统，主要⽤于图遍历、最短路径、PageRank计算，还有其他Giraph、GraphX、PowerGraph、GoldenOrb、Hama
4. 查询分析计算，需要提供实时或准实时的响应，⾕歌的Dremel、Impala、Hive、Cassandra
1. 云计算包括三种典型的服务模式，IaaS（基础设施服务即计算资源和存储）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
2. 公有云、私有云、混合云
3. 云计算关键技术：包括虚拟技术、分布式存储、分布式计算、多租户。
4. 物联⽹是物物相连的互联⽹的延伸，他利⽤局部⽹络或者互联⽹等通信技术把传感器、控制器、机器、⼈员和物通过新的⽅式连接在⼀起，形成了⼈与物、物与物相
连，实现信息化和远程管理控制。
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
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。
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
4.Hadoop发展历程
• 第一阶段
✓ 前Hadoop时代（2003-2007） ✓ 三大论文、Doug Cutting、Hadoop HBase ✓ 萌芽阶段
HBase （NOSQL分布式数据库）
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
4.Hadoop发展历程
• 第二阶段
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
Oozie
Zookeeper
HBase
Hive
Pig
MapReduce (分布式离线计算框架)
HDFS （分布式文件系统）
易理解。
• 使用方便 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。
• 易于维护 丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据
不一致的概率。
• 支持SQL 支持SQL语言完成复杂的查询功能。
3.Hadoop VS RDBMS
3.Hadoop VS RDBMS
• 数据规模 RDBMS适合处理GB级别的数据，数据量超过这个范围就会出现性能急剧下降，而Hadoop可以
2.Spark的特点
• 运行速度快 Spark源码是由Scala语言编写的，Scala语言非常简洁并具有丰富的表达力。 Spark充分利
用和集成了Hadoop等其他第三方组件，同时着眼于大数据处理，那么数据处理速度是至 关重要的，Spark通过将中间结果缓存在内存从而减少磁盘I/O来达到性能的提升。
第1章 Hadoop技术概述
(完整)大数据技术与应用基础-教学大纲
(完整)大数据技术与应用基础-教学大纲编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)大数据技术与应用基础-教学大纲）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)大数据技术与应用基础-教学大纲的全部内容。
《大数据技术与应用基础》教学大纲学时：60代码：适用专业：制定:审核：批准：一、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。
而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。
目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。
但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。
本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具.考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域丰富广泛,在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作.本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用.二、课程教学基本要求1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。
2。
掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。
3。
深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。
大数据技术与应用基础-第1章大数据概述电子教案
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
五、大数据的主要技术层面和技术内容
第1章 大数据概述
P1
大数据主要技术层面和技术内容
04 应用层 算法层 03
一、大数据的发展
大数据有多重要
第1章 大数据概述
P1
一、大数据的发展
国家政策
第1章 大数据概述
P1
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
二、大数据的概念及特性
大数据的概念： 关于大数据难以有一个非常定量的定义。
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CONTENTS
第1章 大数据概述
P1
大数据的发展
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
三、大数据的产生及数据类型
第1章 大数据概述
P1
近年来互联网、云计算、移动互联网、物联网及社交网络 等新型信息技术的发展，使得数据产生来源非常丰富：
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
பைடு நூலகம்
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据基础-第一章-大数据概述
大数据基础-第一章-大数据概述大数据基础-第一章-大数据概述本章主要介绍大数据的基础知识和概念。
首先，我们将探讨大数据的定义、特征以及对社会和业务的影响。
接着，我们将介绍大数据处理的挑战和解决方案。
最后，我们将提供有关大数据应用领域和示例的概述。
1：大数据的定义大数据是指以传统数据库技术无法进行有效处理和分析的海量、高速的结构化、半结构化和非结构化数据。
2：大数据的特征- 体量大：大数据通常以TB、PB甚至EB为单位进行量化。
- 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时进行处理和分析。
- 多样性：大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，来自于各种不同的数据源。
- 真实性：大数据反映了真实世界的复杂性和多样性。
- 可变性：大数据的内容和结构可能会随时间改变。
3：大数据对社会和业务的影响- 科学研究：大数据可以帮助科学家进行更具深度和广度的研究，探索新的发现和模式。
- 商业洞察：通过分析大数据，企业可以获取有关客户行为、市场趋势和竞争对手的洞察，以做出更明智的决策。
- 风险管理：大数据可以帮助企业预测和管理风险，减少潜在的损失。
- 公共服务：可以利用大数据优化城市规划、公共安全和社会福利等服务。
4：大数据处理的挑战和解决方案- 存储挑战：大数据的存储需求巨大，需要使用分布式存储系统和云计算等技术来满足需求。
- 处理挑战：传统的数据处理方法无法满足大数据的需求，需要使用分布式处理框架和并行计算技术。
- 分析挑战：大数据的复杂性和多样性使得数据分析变得更加困难，需要使用机器学习和数据挖掘等技术。
- 隐私和安全挑战：大数据的处理和分析涉及大量的个人和机密数据，需要确保数据的隐私和安全。
5：大数据应用领域和示例- 零售业：通过分析大数据，零售商可以了解客户的购买习惯和喜好，提供个性化的服务和推荐。
- 金融业：大数据可以帮助金融机构进行风险评估、欺诈检测和市场预测等工作。
- 健康医疗：通过分析大数据，医疗机构可以进行精准的疾病诊断和治疗，改善健康管理和预防措施。
第1章-大数据概论
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据， 人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市 各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式 被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时 计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数 据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。 作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的 战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙 起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动 作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据 进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数 据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式 文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源 获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume） 多样化（Variety） 数据价值密度化（Value） 速度快，时效高（Velocity） 数据是在线的（On-Line）
Hadoop大数据技术基础与应用 教案
第1章Hadoop技术概述1.Hadoop2.0包含哪些核心组件？MapReduce、HDFS、YARN2.Hadoop包含哪些优势？方便、弹性、健壮、简单3.Hadoop有哪些应用领域？运营商、电子商务、在线旅游、欺诈检测、医疗保健、能源开采、金融、直播、在线教育等等4.Hadoop有几种运行模式？单机模式、伪分布模式、完全分布式模式5.Hadoop伪分布集群包含哪些守护进程？DataNode、NodeManager、ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 第2章Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.简述HDFS的设计理念？HDFS的设计理念来源于非常朴素的思想：即当数据文件的大小超过单台计算机的存储能力时，就有必要将数据文件切分并存储到由若干台计算机组成的集群中，这些计算机通过网络进行连接，而HDFS 作为一个抽象层架构在集群网络之上，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来说就感觉像在操作一台计算机一样，根本感受不到HDFS 底层的多台计算机，而且HDFS还能够很好地容忍节点故障且不丢失任何数据。
2.简述FSImage和Edit Log的合并过程？FSImage和EditLog合并的详细步骤如下所示。
（1）SecondaryNameNode（即从元数据节点）引导NameNode（即元数据节点）滚动更新EditLog，并开始将新的EditLog写进edits.new。
（2）SecondaryNameNode将NameNode的FSImage(fsimage)和EditLog(edits)复制到本地的检查点目录。
（3）SecondaryNameNode将FSImage(fsimage)导入内存，并回放EditLog(edits)，将其合并到FSImage(fsimage.ckpt)，并将新的FSImage(fsimage.ckpt)压缩后写入磁盘。
第1章大数据技术教程-大数据技术概述
第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。
到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。
1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。
传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。
数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。
人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。
在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。
数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。
大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。
人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。
2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。
电子教案-大数据技术与应用-微课视频版-肖政宏-清华大学出版社
安装Linux
熟悉Linux常用命令，目录操作，文件浏览查找以及归档，系统类，网络类，进程类等命令
虚拟化技术简介、原理及优势劣势
熟悉常见的虚拟化软件，如VirtualBox，VMwareWorkstation，KVM等
CentOS大数据集群系统的组成，架构
操作实践：大数据集群的部署
教学方法与手段设计
1、教学方法：
（1）介绍大数据集群系统的原理，组成，架构；
（2）演示使用Linux系统命令行进行集群的部署。
2、辅助手段：多媒体演示。
3、对于重点和难点，通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
（详见ppt课件）
（1）以文字描述为主，要点及关键词用不同颜色标注；
（2）涉及有关集群部署时，通过示例演示完成；
熟悉Hadoop原理及运行机制
安装配置HadLeabharlann op环境并运行Hadoop教学重点
在Java环境下实现Hadoop安装与配置
在VMware下使用配置好的环境运行Hadoop
教学难点
●使用集成开发环境VMware执行Hadoop
教学内容
Hadoop系统的发展历程及其优点的介绍
Hadoop原理的介绍
HDFS，MapReduce组件的介绍
板书设计
（详见ppt课件）
（1）以文字描述为主，要点及关键词用不同颜色标注；
（2）涉及有关大数据的发展背景或前景可以学生讨论回答
（3）ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第1章课后习题
实验内容
无
周次2第2次课 学时2+2
章节名称
第2章大数据集群系统基础
大数据基础-第一章-大数据概述
大数据基础-第一章-大数据概述大数据基础-第一章-大数据概述本章将介绍大数据的概念、特点、应用领域和发展趋势。
首先，我们将探讨大数据的定义和基本概念，然后详细介绍大数据的特点和挑战。
接下来，我们将讨论大数据在不同领域的应用，并探究大数据行业的发展趋势。
1·大数据的定义和基本概念大数据指的是规模庞大且复杂的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理。
它通常具有“4V”特点，即Volume（大规模的数据量）、Velocity（快速产生和流动的数据）、Variety（多样性的数据类型）和Value（从数据中提取价值信息）。
2·大数据的特点和挑战大数据具有以下几个特点：●高速性：大数据具有快速产生和流动的特点，要求数据处理系统能够实时高效地处理数据。
●多样性：大数据包含各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
●不确定性：大数据的来源和质量难以保证，需要对数据进行有效的清洗和校验。
●高维度：大数据通常包含大量的维度和指标，需要采用适当的数据模型和算法进行分析和处理。
然而，大数据的处理也面临一些挑战：●存储和处理的成本：由于大数据的规模庞大，存储和处理大数据需要巨大的硬件和软件成本。
●隐私和安全问题：大数据涉及大量的个人信息和机密数据，需要采取有效的措施保护隐私和安全。
●数据质量和一致性：大数据的来源和质量多样，如何确保数据的质量和一致性是一个难题。
●分析和应用的能力：对大数据进行有效的分析和应用，需要不仅具备技术能力，还需要具备业务领域的专业知识。
3·大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：●商业智能：通过对大数据的分析，可以帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化产品和服务。
●健康医疗：大数据可以用于分析疾病传播、监测疫情、个性化医疗和药物研发等方面。
●金融服务：大数据可以用于风险管理、客户关系管理、市场分析和投资决策等方面。
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内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
五、大数据的主要技术层面和技术内容
第1章 大数据概述
P1
大数据主要技术层面和技术内容
04 应用层 算法层 03
内容 导航
CONTENTS
第1章 大数据概述
P1
大数据的发展
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
三、大数据的产生及数据类型
第1章 大数据概述
P1
近年来互联网、云计算、移动互联网、物联网及社交网络 等新型信息技术的发展，使得数据产生来源非常丰富：
算
Hana，Redis等
批处理计算 流式计算
迭代计算 图计算
内存计算
MapReduce，Spark等
Scribe，Flume，Storm，S4，Spark Steaming、Apex、 Flink等 HaLoop，iMapReduce，Twister，Spark等
Pregel，Giraph，Trinity，PowerGraph，GraphX等
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
大数据指的是 那些大小超过 标准数据库工具软件 能够收集、存储、 管理和分析的数据集。
——麦肯锡
大数据
…………
第1章 大数据概述
P1
在信息技术中，“大数据”是指一些 使用目前现有数据库管理工具或者传统 数据处理应用很难处理的大型而复杂的 数据集。
其挑战包括采集、管理、存储、搜索、 共享、分析和可视化。
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
数据类型
按生产主体：
按数据作用 方式： 按数据类型：
第1章 大数据概述
P1
按数据类型： 按生产主体：
结构化数据 半结构化数据 非结构化数据
企业应用产生的少量数据 用户产生的大量数据 机器产生的巨量数据
数据类型很多，此处从不同方面分析。
按数据作用方式：
（1）企业内部及企业外延。 企业原有内部系统如ERP、OA等应用系统所产生的存储在数据库中
数据，这部分数据属于结构化数据，可直接进行处理使用，为公司决策提供依据。
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
第1章 大数据概述
P1
大数据技术与应用基础-第1章大数据概述
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
一、大数据的发展
大数据有多重要
第1章 大数据概述
P1
一、大数据的发展
国家政策
第1章 大数据概述
Байду номын сангаасP1
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
二、大数据的概念及特性
大数据的概念： 关于大数据难以有一个非常定量的定义。
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANKS
第1章 大数据概述
P1
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交易数据 交互数据
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CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统
大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、大数据计算模式和系统
大数据计算模式及典型系统和工具
第1章 大数据概述
P1
大数据计算模式
典型系统和工具
大数据查询分析计 HBase ， Hive ， Cassandra ， Premel ， Impala ， Shark ，
——维基百科
“大数据”是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产。
——Gartner
二、大数据的概念及特性
大数据的特性
1．大体量 （Volume）
3．时效性 （Velocity）
第1章 大数据概述
P1
2．多样化 （Variety）
4．大价值 （Value）
02 系统层
（1）基础层 基础层主要提供大数据分布存储和并行计算的硬 件基础设施。
（2）系统层 在系统软件层，需要考虑大数据的采集、大数据 的存储管理和并行化计算系统软件几方面的问题。
（3）算法层 考虑如何能对各种大数据处理所需要的分析挖掘 算法进行并行化设计。
基础层 01
（4）应用层 基于上述三个层面，可以构建各种行业或领域的 大数据应用系统。