大数据技术原理与应用-完整版PPT课件
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大数据基本介绍ppt课件(2024)
数据预处理
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
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和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
包括数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约等步骤，为后续 的数据分析和挖掘提供高质量的
数据。
2024/1/30
数据挖掘算法
如分类、聚类、关联规则挖掘、时 间序列分析等，用于发现数据中的 潜在规律和模式。
数据可视化技术
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和 分析结果。
11
2024/1/30
03
大数据基础设施建设
12
云计算平台构建
2024/1/30
云计算平台架构
包括IaaS、PaaS、SaaS等层次，提供弹 性可扩展的计算、存储、网络等资源。
虚拟化技术应用
通过虚拟化技术实现资源的池化、动态分 配和高效利用。
容器化技术
采用Docker等容器化技术，实现轻量级 、快速部署的应用运行环境。
15
2024/1/30
04
大数据在各行业应用案例
16
金融行业应用案例
2024/1/30
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更有效地识别、评估和监控 风险，确保合规经营。
客户洞察
通过分析客户行为、偏好和交易数据，金融机构可以提供更个性 化的产品和服务，提高客户满意度。
信贷评估
大数据可以帮助金融机构更准确地评估借款人的信用状况，降低 信贷风险。
13
数据中心建设与运维
数据中心选址与设计
考虑地质、气候、能源等因素，进行 科学合理的选址和设计。
智能化运维管理
运用人工智能、大数据等技术，实现 数据中心的智能化运维管理，提高运 维效率和质量。
高可用性与容灾备份
采用冗余设计、负载均衡等技术手段 ，确保数据中心的高可用性和容灾备 份能力。
大数据技术原理与应用
HDFS是什么
• • • • • • 分布式文件系统 冗余存储 面向大文件存储设计 面向批量插入设计 基于商用机器提供可靠的数据存储 容忍部分节点故障
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. .. 同步元数据和日志
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)
Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
写入文件流程
1. HDFS Client 向远程的Namenode发起RPC请求； 2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常； 3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks， 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。 4. 开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把 packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode把该packet存储之后， 再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode，直到最后一个datanode， 这种写数据的方式呈流水线的形式。 5. 最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递 至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返 回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。 6. 如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关 闭，出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除，剩余的block会继续剩 下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的 datanode，保持replicas设定的数量。
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。
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。
《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的发展历史
2003—2004 年，Google 公布部分GFS 、MapReduce 思想的细节， Doug Cutting 等人用两年的业余时间实现了DFS 和MapReduce 机制，使 Nutch 性能飙升。
2005 年，Hadoop 作为Lucene 的子项目Nutch的一部分正式引入 Apache 基金会。由于NDFS 和MapReduce 在Nutch 引擎中有着很好的应用。
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop 的生态体系
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，目前 Hadoop 已经发展成为包含很多项目的集合。Hadoop 的核心是HDFS 和 MapReduce，Hadoop 2. 0 还包括YARN。随着Hadoop 的兴起，其框架下的 开发工具也逐渐丰富。
11
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的由来
Apache Hadoop 项目是一款可靠、可扩展的分布式计算开源软件。 Hadoop 软件库是一个框架，该框架的两个核心模块是分布式文件系统(HDFS) 和数据计算MapReduce。
MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层知识的情况下，以可靠 、容错的方式灵活地并行处理大型计算机集群(数千个节点)上的大量数据。用 户可以轻松地搭建和使用Hadoop 分布式计算框架，并充分地利用集群的运算 和存储能力，完成海量数据的计算与存储。
(二)大数据预处理技术
大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面。由于大数据的数据类 型是多样化的，不利于快速分析处理，数据抽取过程可以将数据转化为单一的 或者便于处理的数据结构。
9
(三)大数据存储及管理技术
Chapter14厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十四章基于Hadoop的数据仓库Hive(
《大数据技术原理与应用》
温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字
第八讲 基于Hadoop的数据仓库Hive
（PPT版本号：2016年4月6日版本）
E-mail: 主页：
《大数据技术原理与应用》
厦2门01大6 学计算机科学系
林子雨
课堂内容与教材对应关系说明
《大数据技术原理与应用》
全方位、一站式服务
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
提纲
• 14.1 概述 • 14.2 Hive系统架构 • 14.3 Hive工作原理 • 14.4 Hive HA基本原理 • 14.5 Impala • 14.6 Hive编程实践
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 ISBN:978-7-115-39287-9
第9讲-Hadoop架构再探讨
新增第15章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第10讲-流计算
第8章-流计算
第11讲-Spark
新增第16章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第12讲-图计算
第9章-图计算
第13讲-数据可视化
第10章-数据可视化
第14讲-大数据在互联网领域的应用 第11章-大数据在互联网领域的应用
厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》 2015年8月1日人民邮电出版社出版发行 第1版教材共包含13章内容
第一章 大数据概述 第二章 大数据处理架构Hadoop 第三章 分布式文件系统HDFS 第四章 分布式数据库HBase 第五章 NoSQL数据库 第六章 云数据库 第七章 MapReduce 第八章 流计算 第九章 图计算 第十章 数据可视化 第十一章 大数据在互联网领域的应用 第十二章 大数据在生物医学领域的应用（自学） 第十三章 大数据的其他应用（自学）
温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字
第八讲 基于Hadoop的数据仓库Hive
（PPT版本号：2016年4月6日版本）
E-mail: 主页：
《大数据技术原理与应用》
厦2门01大6 学计算机科学系
林子雨
课堂内容与教材对应关系说明
《大数据技术原理与应用》
全方位、一站式服务
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
提纲
• 14.1 概述 • 14.2 Hive系统架构 • 14.3 Hive工作原理 • 14.4 Hive HA基本原理 • 14.5 Impala • 14.6 Hive编程实践
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 ISBN:978-7-115-39287-9
第9讲-Hadoop架构再探讨
新增第15章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第10讲-流计算
第8章-流计算
第11讲-Spark
新增第16章，不在当前第1版教材中，将放入第2版教材
第12讲-图计算
第9章-图计算
第13讲-数据可视化
第10章-数据可视化
第14讲-大数据在互联网领域的应用 第11章-大数据在互联网领域的应用
厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》 2015年8月1日人民邮电出版社出版发行 第1版教材共包含13章内容
第一章 大数据概述 第二章 大数据处理架构Hadoop 第三章 分布式文件系统HDFS 第四章 分布式数据库HBase 第五章 NoSQL数据库 第六章 云数据库 第七章 MapReduce 第八章 流计算 第九章 图计算 第十章 数据可视化 第十一章 大数据在互联网领域的应用 第十二章 大数据在生物医学领域的应用（自学） 第十三章 大数据的其他应用（自学）
Chapter0-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-课程介绍资料
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
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
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
2024版大数据PPT完整版
02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输，确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制，确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训，提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
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、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是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。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau
重大社2023《hadoop大数据技术原理与应用》教学课件u17
对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也 是一个RDD ，不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
一个RDD就是一个分布式对象集合，RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为Action(动作)和 Transformation(转换)两种类型，RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒 度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。
Spark大数据并行计算框架
Spark简介
目录
CONTENTS
1 Spark概述 2 Spark生态系统 3 Spark运行架构 4 RDD的运行原理
02 Spark生态系统
2. Spark生态系统
在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型： 1. 复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间 2. 基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间 3. 基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
4. Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler， 然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所 有资源。
04 RDD的运行原理
4. RDD的运行原理
RDD的设计背景 许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重 用中间结果。而目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到稳定存储（比如磁盘）中，带来了大量的数据 复制、磁盘IO和序列化开销。
• Executor通过自身的块管理器为程序中要求缓 存的RDD提供内存式存储。
一个RDD就是一个分布式对象集合，RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为Action(动作)和 Transformation(转换)两种类型，RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒 度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。
Spark大数据并行计算框架
Spark简介
目录
CONTENTS
1 Spark概述 2 Spark生态系统 3 Spark运行架构 4 RDD的运行原理
02 Spark生态系统
2. Spark生态系统
在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型： 1. 复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间 2. 基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间 3. 基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
4. Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler， 然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所 有资源。
04 RDD的运行原理
4. RDD的运行原理
RDD的设计背景 许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重 用中间结果。而目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到稳定存储（比如磁盘）中，带来了大量的数据 复制、磁盘IO和序列化开销。
• Executor通过自身的块管理器为程序中要求缓 存的RDD提供内存式存储。
大数据技术原理与应用-完整版ppt课件
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
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
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
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
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
大数据技术原理与应用ppt课件
2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；
3. 当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内 部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks， 获取用来存储replicas的合适的datanodes列表，列表的大小根据在Namenode 中对replication的设置而定。
完整最新ppt
5
HDFS系统架构图
元数据操作
DFSClient
读操作
Datanodes
NameNode
Metadata(Name, replicas..) (/home/foo/data,6. ..
块操作
同步元数据和日志
Secondary NameNode
Datanodes
机架
写操作
DFSClient
每个文件都会被切分成若干个块（默认64MB） 每一块 都有连续的一段文件内容是存储的基本 单位。
客户端写文件的时候，不是一个字节一个字节写 入文件 系统的，而是累计到一定数量后，往文件个数据包。
Chunk
无
Secondary 无 NameNode
Block(64KB)
在每一个数据包中， 都会将数据切成更小的块（ 512 字节 ） ， 每一个块配上一个 奇偶校验码 （CRC）， 这样的块，就是传输块。
的每一个用户端同时更新。
完整最新ppt
26
Hadoop YARN MR调度
完整最新ppt
27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
大数据技术原理与应用精品PPT课件
•FsImage文件没有记录块存储在哪个数据节点，而是由名 称节点把这些映射保留在内存中。当数据节点加入HDFS 集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节 点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块 映射是最新的。
3.3.2名称节点和数据节点
EditLog文件 •因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如 果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致 系统运行的十分缓慢。因此，通常先往EditLog文件里面写。 由于EditLog 要小很多，因此就不会这样。每次执行写操 作之后，且在向客户端发送成功代码之前， EditLog文件 都需要同步更新。
群，具有很好的可伸缩性
●安全 含义：保障系统的安全性 HDFS实现情况：安全性较弱
3.2 HDFS简介
总体而言，HDFS要实现以下目标： ●容错 ●流式数据读写 ●能存储大数据集 ●强大的跨平台兼容性
HDFS在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主 ●不支持多用户写入及任意修改文件
●并发控制 含义：客户端对于文件的读写不应该影响其他客户端
对同一个文件的读写 HDFS实现情况：机制非常简单，任何时间都只允许有
一个程序在写入某个文件
3.1.3分布式文件系统的设计需求
●文件复制（容错机制） 含义：一个文件可以拥有在不同位置的多个副本 HDFS实现情况：HDFS采用了多副本机制
●硬件和操作系统的异构性（可伸缩性） 含义：可以在不同的操作系统和计算机上实现同
•名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到 EditLog文件中。
3.3.2名称节点和数据节点
名称节点的启动
•在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容 加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作， 使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数 据支持客户端的读操作。
3.3.2名称节点和数据节点
EditLog文件 •因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如 果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致 系统运行的十分缓慢。因此，通常先往EditLog文件里面写。 由于EditLog 要小很多，因此就不会这样。每次执行写操 作之后，且在向客户端发送成功代码之前， EditLog文件 都需要同步更新。
群，具有很好的可伸缩性
●安全 含义：保障系统的安全性 HDFS实现情况：安全性较弱
3.2 HDFS简介
总体而言，HDFS要实现以下目标： ●容错 ●流式数据读写 ●能存储大数据集 ●强大的跨平台兼容性
HDFS在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主 ●不支持多用户写入及任意修改文件
●并发控制 含义：客户端对于文件的读写不应该影响其他客户端
对同一个文件的读写 HDFS实现情况：机制非常简单，任何时间都只允许有
一个程序在写入某个文件
3.1.3分布式文件系统的设计需求
●文件复制（容错机制） 含义：一个文件可以拥有在不同位置的多个副本 HDFS实现情况：HDFS采用了多副本机制
●硬件和操作系统的异构性（可伸缩性） 含义：可以在不同的操作系统和计算机上实现同
•名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到 EditLog文件中。
3.3.2名称节点和数据节点
名称节点的启动
•在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容 加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作， 使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数 据支持客户端的读操作。
Chapter10厦门大学林子雨-大数据技术原理与应用-第十章数据可视化精品PPT课件
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
在大数据时代，可视化技术可以支持实现多种不同的目标： 《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（2）分析数据
数据 数据
可视化
图像
设置 可视化
感知和认知
知识
探索 用户
图10-4 用户参与的可视化分析过程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.1.3 可视化的重要作用
林子雨
10.2.1 入门级工具
• Excel是微软公司的办公软件Office家族的系列软件之一，可以进行 各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，已经广泛地应用于管理、 统计、金融等领域
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
10.2.2 信息图表工具
信息图表是信息、数据、知识等的视觉化表达，它利用人脑对于图 形信息相对于文字信息更容易理解的特点，更高效、直观、清晰地传递信 息，在计算机科学、数学以及统计学领域有着广泛的应用。
4. Tableau Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，更适合企业和部门进 行日常数据报表和数据可视化分析工作。Tableau实现了数据运算与美观 的图表的完美结合，用户只要将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼 间就能创建好各种图表。 5. 大数据魔镜 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法 可以让用户真正理解探索分析数据，用户只要通过一个直观的拖放界面 就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。
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–视频
Web 2.0数据
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
23
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
24
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
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 改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研 体制
第二阶段：成 熟期
第三阶段：大 规模应用期
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
本世纪前十年
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
25
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总 结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论 、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方 式： 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果
信息爆炸
将涌现出一批新的 市场标杆企业
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，速度不断提升， 价格却在不断下降
图1-1 存储价格随时间变化情 况
1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队，在2013年6月29日刊出的《自然 通讯（Nature Communications）》杂志的文章中，描述 了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存 储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。
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
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 芽期
上世纪90年代 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。
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
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
大
数 据
解相关应用
之
门
为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
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
2010年以后
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
22
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 科学研究
的
–基因组 –LHC 加速器
– 10%的结构化数据，存储在数据库中 –地球与空间探测
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 企业应用
息密切相关
–Email、文档、文件 –应用日志
–交易记录
Web 1.0数据
–文本
–图像
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
9
第一章 大数据概述
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
1.1大数据时代
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
3
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
4
第一篇：大数据基础篇
5
第二篇：大数据存储篇
6
第三篇：大数据处理与分析篇
7
第四篇：大数据应用篇
8
各章内容
第一章 大数据概述 第二章 大数据处理架构Hadoop 第三章 分布式文件系统HDFS 第四章 分布式数据库HBase 第五章 NoSQL数据库 第六章 云数据库 第七章 MapReduce 第八章 流计算 第九章 图计算 第十章 数据可视化 第十一章 大数据在互联网领域的应用 第十二章 大数据在生物医学领域的应用（自学） 第十三章 大数据的其他应用（自学）
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
信息处理
Intel、AMD、IBM 、苹果、微软、联 想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前 后
互联网
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前 后
物联网、云 计算和大数 据
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
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
摩尔定律：CPU性能每隔18个月提高一倍， 价格下降一半
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
3. 网络带宽不断增加
图1-4 网络带宽随时间变化情况