大数据应用案例分析课件(PPT 22页)
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第19课 数据呈现可视化 课件(22张PPT)
1．趋势可视化 趋势可视化通常用于描 绘数据随时间的变化趋势。 常见的趋势可视化包括折线 图、柱形图、像素图等。
折线图
柱形图
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
2．比例可视化 比例可视化通常用于显 示不同部分所占整体的比例 关系。常见的比例可视化包 括饼图、环形图等。
饼图
环形图
第19课 学习内容
第19课 学习内容
三、体验数据可视化
利用Python绘制温度变化趋势图
主要代码
第19课 课堂总结
1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势 变化等。
2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视 化和标签云。
3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制 图表并显示等步骤。
二、熟悉常见的数据可视化方式
3．分布可视化 将散点图与地图结合，可以表示数 据在地理位置上的分布情况。例如，可 以在共享单车手机应用软件中轻松查询 附近的空闲单车。
散点图与地图结合
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
4．标签云 标签云可以直观地展示一段文本数 据中的高频词，词频越高字体就越大， 让人不用阅读全文也可以大概了解文本 中的重点内容。
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？说说数 据可视化有哪些作用？
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
1．发现数据异常 通过数据可视化可以更加容易地识别 并定位数据中存在的异常。 例如，对温度数据进行可视化呈现后， 可以直观地发现13:00左右的数据有异常。
例如，一些航班出行服务的手机应 用软件会提供近期该航班的起降时间， 如图所示，人们可以判断近期乘坐此航 班大概率会晚点。
八个典型的大数据应用案例.ppt
• 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If I'd gone alone, I couldn't have seen nearly as much, because I wouldn't have known my way about.
。2020年11月8日星期日2020/11/82020/11/82020/11/8
15、会当凌绝顶，一览众山小。2020年11月2020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020
THE END 16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是 8, 2020
17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。2020/11/82020/11/82020/11/82020/11/8
谢谢观看
八个典型的大数据应用案例
9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。 2020/11/82020/11/8Sunday, November 08, 2020
10、人的志向通常和他们的能力成正比例。2020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020 2:35:42 PM 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。2020/11/82020/11/82020/11/8Nov-208-Nov-20 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。2020/11/82020/11/82020/11/8Sunday, November 08, 2020 13、志不立，天下无可成之事。2020/11/82020/11/82020/11/82020/11/811/8/2020
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。
旅游大数据应用方向PPT课件
餐厅菜品推荐和顾客满意度提升举措设计
个性化菜品推荐
基于游客历史点餐数据、口味偏好、营养需求等，运用推荐算法 为游客提供个性化的菜品推荐服务，提高游客用餐体验。
顾客满意度调查与分析
通过收集游客对餐厅环境、服务质量、菜品口味等方面的评价数据 ，进行满意度分析，找出服务短板和改进方向。
餐厅运营优化
结合菜品销售数据、原料库存情况、顾客反馈等信息，对餐厅运营 进行优化调整，包括菜单更新、服务流程改进等。
价格预测模型构建
基于历史价格数据、季节性因素、市场需求等，运用机器 学习算法构建酒店价格预测模型，为酒店制定合理定价策 略提供依据。
房间分配策略优化
通过分析游客预订行为、入住时长、房型偏好等，实现房 间资源的优化配置，提高酒店房间利用率和收益。
竞争对手分析
爬取竞争对手酒店的价格、房型、评价等信息，进行横向 对比分析，为酒店制定差异化竞争策略提供支持。
未来发展趋势预测及建议
培养专业人才
加强旅游大数据分析人才的培养和引进，提高数据分析和应用能力。
推动旅游产业协同发展
通过政策引导和市场机制，促进旅游产业各环节的协同发展，提高旅游产业的整体效益。
THANKS感谢观看 Nhomakorabea 个性化产品推荐系统
1 2 3
游客行为分析
通过分析游客的浏览历史、购买记录、搜索关键 词等行为数据，挖掘游客的潜在需求和兴趣点。
个性化推荐算法
运用协同过滤、内容推荐等算法，为每位游客提 供个性化的旅游产品推荐，提高游客满意度和转 化率。
推荐系统优化
通过A/B测试等方法，不断优化推荐算法和模型 ，提高推荐系统的准确性和用户体验。
旅游大数据应用价值
提升旅游体验
大数据技术及应用案例25页PPT
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
大数据技术及应用案例
16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
大数据的营销案例(PPT 30页)
CUC MBA 2012 P3
大数据的营销案例
一、未卜先知怀孕案例
关键环节三：建立和用户沟通渠道 那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢？Target很聪明地避免了这
种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优 惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
五、数据仓库
我们可以从多个 菜市场，挑选我 们做需要的蔬菜， 肉类等。当然， 我们处在一个选 择的过程。如果 菜不新鲜，我们 完全可以不要它.
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析 OALP
什么叫多维： 沃尔玛2011年在北京的销量是多少?这就是地区和时间两个 维度交叉
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析 OALP
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析
讨论：通过上图我们可以看到哪些维度的数据
1、某月东北 冰箱 2、西北电器总和 3、6月西北产品销量
CUC MBA 2012 P3
通过上图我们可以看到哪些维度的数据1某月东北冰箱2西北电器总和36月西北产品销量大数据时代如何实施六多维分析和数据仓库关系大数据时代如何实施七数据挖掘描述性数据挖掘预测性数据挖掘?基本目标?以数据统计和分析为目的?数理统计?求和平均方差等?各种报表和即席查询?多维分析?关联分析?关联规则?序列模式?聚类分析?相似特征挖掘?分类识别?基本目标?以未来预测和模拟为目的?分类分析?分类函数?分类模型?回归分析?线性回归?非线性回归?决策树?神经网络?时间序列?移动平均数据挖掘啤酒和尿布的故事大数据时代如何实施七数据挖掘案例啤酒和尿布的故事啤酒与尿布的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象
大数据的营销案例
一、未卜先知怀孕案例
关键环节三：建立和用户沟通渠道 那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢？Target很聪明地避免了这
种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优 惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
五、数据仓库
我们可以从多个 菜市场，挑选我 们做需要的蔬菜， 肉类等。当然， 我们处在一个选 择的过程。如果 菜不新鲜，我们 完全可以不要它.
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析 OALP
什么叫多维： 沃尔玛2011年在北京的销量是多少?这就是地区和时间两个 维度交叉
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析 OALP
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析
CUC MBA 2012 P3
大数据时代如何实施
六、多维分析
讨论：通过上图我们可以看到哪些维度的数据
1、某月东北 冰箱 2、西北电器总和 3、6月西北产品销量
CUC MBA 2012 P3
通过上图我们可以看到哪些维度的数据1某月东北冰箱2西北电器总和36月西北产品销量大数据时代如何实施六多维分析和数据仓库关系大数据时代如何实施七数据挖掘描述性数据挖掘预测性数据挖掘?基本目标?以数据统计和分析为目的?数理统计?求和平均方差等?各种报表和即席查询?多维分析?关联分析?关联规则?序列模式?聚类分析?相似特征挖掘?分类识别?基本目标?以未来预测和模拟为目的?分类分析?分类函数?分类模型?回归分析?线性回归?非线性回归?决策树?神经网络?时间序列?移动平均数据挖掘啤酒和尿布的故事大数据时代如何实施七数据挖掘案例啤酒和尿布的故事啤酒与尿布的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
大数据及其应用 课件—2023学年人教_中图版(2019)高中信息技术必修1
大数据特征
➢案例1 ➢案例2 ➢案例3 ➢案例4
巨量性 多样性
价值性
迅变性
大数据特征
巨量性指数据体量巨大。 一旦拥有了事物全部或 几乎全部的数据 ， 就在 一定程度上提高了数据 对事物描述的完整性 ， 这使大数据应用中的全 样本分析成为可能。
巨量性
大数据特征
巨量性 多样性
多样性指数据种 类繁多。大数据 包括传统的关系 数据 ， 还包含网 页、搜索索引、 图像、音视频和 地理位置等数据 。
利用ห้องสมุดไป่ตู้度指数这一大数据平台，检索”大数据“，对结果进 行分析，在线填写表格，确定推送文章的主要内容和受众。
谢谢！
以小组为单位观看大数 据应用相关视频，观看 完视频后，小组内简单 交流一下，每组派一名 代表简单说一下观看内 容和感想。
...... 5 社区管理 4
生活服务
1 2 智慧城市
3 医疗健康
实践活动
假设你拥有一个微信公共平台，现在要发布一篇关于“大数 据”的文章，希望推送的文章能受到欢迎，应该如何了解网民 现在关注的热点？
采用小组积分制
1.回答问题加1分，回答正确加2分。 2.个人活动完成又快又好的前5名，加2分。 3.小组活动排名前三的，分别加5分。 4.最后个人总分排前3的同学有奖品。 5.小组总分排第一的小组有集体奖。
的 迁入和迁出城市有哪些，试 分析这些迁入和迁出城市有 何关联？“迁徙”地图中的 数据是如何获取的？数据量 会有多大？
来的数据进行直观、形象地呈现，为人们的社会 活动提供依据，提高各个领域的运行效率，以发 挥出更大的效益。
例如，利用手机基站注册数据，不但可以获 得居住地的信息，还能了解人口密度。
大数据技术
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop 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。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
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。
金融科技
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。
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 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
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。
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。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
大数据分析概述PPT课件
比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 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、pdf、ppt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
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 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；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
➢ 大数据技术：
• 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、pdf、ppt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
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 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；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
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。
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Hadoop YARN MR调度
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Yarn vs MR 1.0
• MR1.0