大数据技术原理与应用-完整版PPT课件
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大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据技术原理与应用ppt课件
• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作 为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
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26
Hadoop YARN MR调度
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27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另 外监控 ApplicationMaster
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Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
17
MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序， 每个map节点尽可能 读取本地或本机架 的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的 数据块,并做一些数据整 理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在 本地；同时通知主节点计 算任务完成并告知中间结 果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
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15
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)
大数据导论PPT全套完整教学课件
02
访问控制技术
03
隐私保护技术
通过身份认证和权限管理等方式 ，控制用户对数据的访问和操作 权限，防止数据泄露和滥用。
采用匿名化、去标识化等技术手 段，保护个人隐私和数据安全， 避免敏感信息的泄露。
2024/1/26
12
03
大数据基础设施建设
2024/1/26
13
云计算平台构建
云计算概述
云计算的定义、特点、服务模式（ IaaS、PaaS、SaaS）
大数据导论PPT全套 完整教学课件
2024/1/26
1
目录
• 大数据概述 • 大数据技术体系 • 大数据基础设施建设 • 大数据产业生态链解析 • 大数据在政府治理中的应用案例
2024/1/26
2
目录
• 大数据在企业经营中的应用案例 • 大数据挑战与未来发展趋势
2024/1/26
3
2024/1/26
2024/1/26
客户细分与精准营销
通过大数据分析，企业可以对客户进行更精细的划分，了解不同客户群体的需求和偏好，从而制定更精准的营销策略 ，提高营销效果。
营销效果评估与优化
大数据可以帮助企业实时跟踪和分析营销活动的效果，包括广告投放、促销活动、社交媒体营销等，从而及时调整策 略，优化营销投入和产出比。
29
07
大数据挑战与未来发展趋 势
2024/1/26
30
数据安全与隐私保护问题探讨
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频发，如 何保障数据安全成为亟待解决的问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、k-匿名等隐私保护技术原理及应用场 景。
政策法规与伦理规范
介绍国内外数据安全与隐私保护相关法规、政策及伦 理规范。
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
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
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
THANtening, this course is expected to bring you value and help
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
（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
THANtening, this course is expected to bring you value and help
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
大数据技术原理与应用(第2版)
5.4 NoSQL的四大类型
5.6 从NoSQL到NewSQL 数据库
第二篇 大数据存储 与管理
5 NoSQL数据库
A
5.7 本 章小结
B
5.8 习题
第二篇 大数据存储与管理
6.1 云数据 库概述
6.6 习题
6.2 云数据 库产品
6.5 本章小 结
6.3 云数据 库系统架构
6.4 云数据 库实践
6 云数据库
第二篇 大数据存储与管理
6 云数据库
实验4 熟练使用RDS for MySQL数 据库
03 第三篇 大数据处理与分析
第三篇 大数据处理与分析
A
7 MapRe
duce
D
10 流 计算
B
8 Hadoo p再探讨
E
11 图 计算
C
9 Spark
F
12 数据 可视化
7.1 概 述
7.2 MapReduce 的工作流程
B
5 NoSQL数据库
C
6 云数据库
D
3.1 分 布式文 件系统
3.2 HDFS 简介
3.4 HDFS体 系结构
3.5 HDFS的 存储原理
第二篇 大数据存储与管理
3 分布式文件系统HDFS
3.3 HDFS的 相关概念
3.6 HDFS 的数据读 写过程
第二篇 大 数据存储 与管理
3 分布式文件系统HDFS
01
3.7 HDFS 编程实践
03
3.9 习题Leabharlann 023.8 本章小 结
04
实验2 熟悉 常用的
HDFS操作
4.1 概 述
4.2 HBase访 问接口
5.6 从NoSQL到NewSQL 数据库
第二篇 大数据存储 与管理
5 NoSQL数据库
A
5.7 本 章小结
B
5.8 习题
第二篇 大数据存储与管理
6.1 云数据 库概述
6.6 习题
6.2 云数据 库产品
6.5 本章小 结
6.3 云数据 库系统架构
6.4 云数据 库实践
6 云数据库
第二篇 大数据存储与管理
6 云数据库
实验4 熟练使用RDS for MySQL数 据库
03 第三篇 大数据处理与分析
第三篇 大数据处理与分析
A
7 MapRe
duce
D
10 流 计算
B
8 Hadoo p再探讨
E
11 图 计算
C
9 Spark
F
12 数据 可视化
7.1 概 述
7.2 MapReduce 的工作流程
B
5 NoSQL数据库
C
6 云数据库
D
3.1 分 布式文 件系统
3.2 HDFS 简介
3.4 HDFS体 系结构
3.5 HDFS的 存储原理
第二篇 大数据存储与管理
3 分布式文件系统HDFS
3.3 HDFS的 相关概念
3.6 HDFS 的数据读 写过程
第二篇 大 数据存储 与管理
3 分布式文件系统HDFS
01
3.7 HDFS 编程实践
03
3.9 习题Leabharlann 023.8 本章小 结
04
实验2 熟悉 常用的
HDFS操作
4.1 概 述
4.2 HBase访 问接口
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。
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《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
.
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
1.3大数据的影响
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
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
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
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
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮 第三次浪潮
1995年前 后
2010年前 后
互联网
物联网、云 计算和大数 据
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯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
.
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 Nhomakorabea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
2010年以后
大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信 息社会智能化程度大幅提高
1.2大数据概念（4V）
1.2.1 数据量大
n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） n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 n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
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。
–视频
pWeb 2.0数据
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
.
1.2.3 处理速度快
p 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
p 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
.
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
.
1.2.2 数据类型繁多
n 大数据是由结构化和非结构化数据组成 p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 p企业应用
息密切相关
–Email、文档、文件 –应用日志
–交易记录
pWeb 1.0数据
–文本
–图像
.
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
.
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
.
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）
等
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。
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
.
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
1.3大数据的影响
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
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
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
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
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮 第三次浪潮
1995年前 后
2010年前 后
互联网
物联网、云 计算和大数 据
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯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
.
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 Nhomakorabea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
2010年以后
大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信 息社会智能化程度大幅提高
1.2大数据概念（4V）
1.2.1 数据量大
n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） n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 n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
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。
–视频
pWeb 2.0数据
–查询日志/点击流
–Twitter/ Blog / SNS
–Wiki
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1.2.3 处理速度快
p 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
p 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
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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
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1.2.2 数据类型繁多
n 大数据是由结构化和非结构化数据组成 p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 p企业应用
息密切相关
–Email、文档、文件 –应用日志
–交易记录
pWeb 1.0数据
–文本
–图像
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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
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第一篇：大数据基础篇
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第二篇：大数据存储篇
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第三篇：大数据处理与分析篇
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第四篇：大数据应用篇
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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）
等
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。