大数据技术基础
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用第一章：引言随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，越来越多的数据被生成、存储和处理。
这些海量的数据对传统的数据处理和分析方法提出了巨大的挑战，因此大数据技术应运而生。
大数据技术通过利用先进的计算机技术和算法，能够高效地存储、管理和处理大规模的数据集。
本文将介绍大数据技术的基本原理和应用。
第二章：大数据技术的基本原理2.1 数据的特点大数据技术的核心是处理海量的数据。
大数据的特点主要包括以下几个方面：1. 体量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过传统数据库能够处理的数据量。
2. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种数据类型。
3. 高速性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
4. 真实性：大数据的数据源广泛，数据的真实性和准确性需要得到保证。
2.2 大数据技术的核心技术大数据技术包括了多个核心技术，主要包括以下几个方面：1. 分布式存储：大数据的存储需要使用分布式存储技术，将数据存储在多个服务器上，以提高存储的容量和性能。
2. 并行计算：大数据的处理需要使用并行计算技术，将任务分解成多个子任务并行处理，以提高计算的速度和效率。
3. 数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过数据挖掘和机器学习技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。
4. 实时流处理：大数据的生成速度非常快，需要实时地对数据进行处理和分析，实时流处理技术能够满足这一需求。
第三章：大数据技术的应用场景3.1 金融行业在金融行业，大数据技术被广泛应用于风险控制、欺诈检测、交易监控等方面。
通过对大量的交易数据进行分析，可以及时发现异常交易和欺诈行为。
3.2 零售行业零售行业也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过对顾客的购物行为和偏好进行分析，可以为商家提供个性化的推荐和营销策略，提高销售额和顾客满意度。
3.3 健康医疗行业在健康医疗行业，大数据技术可以帮助医疗机构分析和管理大量的病例数据和医疗设备数据，提高医疗服务的质量和效率。
大数据的基本技术
大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。
第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。
5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。
7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。
8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。
这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。
《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。
大数据技术基础
2.3.1 数据采集的意义
数据采集：其实就是大数据抽取、转换和加载的过程
数据采集的工具：摄像头、麦克风等都是数据采集的工具。
数据采集的意义：足够的数据量是企业大数据战略建设的基础，数据采集成为大数据分析的前奏。数 据采集是大数据价值挖掘中重要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需
求。
Facebook的Scribe
Facebook的Scribe •Scribe是Facebook开源的日志手机
系统，它能够从各种日志源上收
Hadoop的Chukwa
•chukwa 是一个开源的用于监控 大型分布式系统的数据收集系 统。这是构建在 hadoop 的
商业模式驱动
应用需求驱动
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘活数据资产的能力
，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策和服务，是大数据核心议题，也是云
Hadoop技术架构图
2.1.1 Hadoop
项目架构
1：日志采集； 2：传输日志； 3：将日志写入HDFS； 4：从HDFS中将日志装载入数据仓库中 ； 5：对装载的数据进行分析； 6：调用Hadoop集群的M/R执行并行计算 ，并返回结果； 7：将结果中有价值的数据写入HBASE数 据库；
大数据技术基础教程
大数据技术基础教程随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量呈指数级增长。
如何高效地处理和利用这些海量数据成为了亟待解决的问题。
大数据技术应运而生，成为了解决海量数据处理的利器。
本文将为您介绍大数据技术的基础知识和应用。
一、大数据技术简介1. 什么是大数据？大数据指的是规模庞大、快速增长、多样化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通过特定的技术和算法能够被获取、管理、分析和存储。
2. 大数据技术的重要性大数据技术可以帮助我们从庞大的数据集中挖掘有用的信息和洞察，帮助企业做出更精确的决策、提升产品和服务的质量、提高效率和竞争力。
3. 大数据技术的特点- 高容量：大数据技术可以处理海量的数据，不受数据规模的限制。
- 高速度：大数据技术能够高效地处理数据，实时性强。
- 多样性：大数据技术能够处理结构化和非结构化的多样类型数据。
- 多源性：大数据技术可以从多种来源获取数据。
- 高价值：大数据技术能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
二、大数据技术应用场景1. 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛，例如风险管理、欺诈检测、个性化推荐、精准营销等。
2. 零售行业大数据技术使零售行业能够更好地了解消费者需求、优化供应链，提高商品销售和客户满意度。
3. 交通运输行业大数据技术可以帮助交通运输行业优化路线规划、减少交通拥堵、提高物流效率。
4. 医疗保健行业大数据技术可以帮助医疗保健行业实现个性化医疗、提高医疗服务质量、加强疾病监测和预测。
5. 其他行业大数据技术还被广泛应用于能源领域、教育、电信、制造业等各行各业。
三、大数据技术的基础知识1. 数据采集大数据技术的第一步是数据采集，包括数据的获取、清洗和转换。
常用的数据采集方式有爬虫技术、传感器技术等。
2. 数据存储大数据技术需要用到大规模的分布式存储系统，常见的数据存储技术有Hadoop、HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据处理大数据技术的核心是数据处理，包括数据的分析、挖掘和建模。
大数据技术的基础理论和应用
大数据技术的基础理论和应用近年来，随着互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐走进人们的视野。
大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量的数据，从而发现其中的规律和关联性，进而为企业和政府决策提供支持。
本文将从大数据技术的基础理论和应用方面进行论述。
一、大数据技术的基础理论1、数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据技术的重要组成部分。
它通过构建模型、应用统计学和机器学习算法等方式，从大量的数据中提炼有用的信息，实现知识发现和预测。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则和异常检测等基本方法，可以帮助企业和政府发现新的商业机会和决策洞见。
2、云计算技术云计算技术是大数据技术的支撑基础之一。
它通过虚拟化技术，将计算资源和数据存储在互联网上的数据中心中，实现计算能力的共享和弹性伸缩。
云计算技术能够提高计算效率和降低成本，为大数据分析提供强大的计算支持。
3、分布式计算技术分布式计算技术是大数据技术的另一个关键技术。
它将计算任务分散到多个计算节点中，使得每个节点只需处理部分数据和任务，从而提高计算效率和可靠性。
分布式计算技术主要包括MapReduce框架和分布式数据库等技术，能够满足大数据处理的高效性和可扩展性要求。
二、大数据技术的应用领域1、金融领域大数据技术在金融领域的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行挖掘，可以提高金融风险预测和交易决策的准确性，降低金融机构的风险和成本。
例如，利用大数据技术进行风险模型构建和风险评估，可以帮助银行和保险公司发现潜在的风险和机会，从而制定更加有效的风险管理策略。
2、医疗领域大数据技术在医疗领域的应用也逐渐变得重要。
通过对医疗数据进行分析和挖掘，可以实现疾病预防和诊断的准确性、个性化治疗的优化和临床决策的智能化。
例如，利用大数据技术进行基因测序和疾病模型构建，可以精确地诊断疾病和确定个性化治疗方案。
3、智能制造领域大数据技术在智能制造领域的应用也非常广泛。
通过对制造过程和产品数据的收集和分析，可以实现制造过程的优化和产品质量的提高，从而提高制造效率和降低生产成本。
大数据技术基础
03
大数据可视化平台
支持海量数据的实时分析和可视化展示，提供丰富的图表类型和交互功
能，如Hadoop+Spark+Zeppelin等组合平台。
06
大数据应用实践
互联网行业应用案例
个性化推荐
通过收集和分析用户行为数据，实现个性化推荐 系统，提高用户体验和满意度。
广告投放优化
利用大数据分析用户属性和兴趣偏好，实现精准 的广告投放，提高广告效果。
一个流处理和批处理的开源框架 ，提供高吞吐、低延迟的数据处 理能力。
大数据技术生态
1 2 3
Hadoop生态系统
包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive等一 系列组件，提供数据存储、计算、查询和分析等 功能。
Spark生态系统
包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等 一系列组件，提供实时流处理、机器学习、图计 算等功能。
。
MongoDB
03
一个基于文档的分布式数据库，提供丰富的查询和索引功能。
分布式计算框架
01
MapReduce
一种编程模型，用于大规模数据 集的并行计算，是Hadoop的核 心组件之一。
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供Java、Scala、 Python和R等语言的API。
序列模式挖掘
挖掘数据序列中的频繁模式，如时 间序列分析、文本挖掘等。
可视化分析工具与平台
01
数据可视化工具
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，如
Tableau、Power BI等。
02
数据可视化编程语言
大数据技术基础及应用
大数据技术基础及应用随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，人们对于数据的处理和分析需求也越来越高。
而大数据技术的出现，则为解决这一难题提供了强有力的支持。
本文将从大数据技术的基础概念出发，探讨其应用领域和发展前景。
一、大数据技术的基础概念大数据技术是指利用计算机科学、数学、统计学等相关知识和技术，对大规模数据进行采集、存储、处理和分析的一种技术。
它主要包含以下几个方面的内容：1.1 数据采集技术：数据采集是大数据处理的第一步，主要包括传感器技术、网络爬虫技术、数据挖掘技术等。
传感器技术通过感知环境中的物理量，将其转化为数字信号进行采集；网络爬虫技术通过自动化程序获取互联网上的数据；数据挖掘技术则通过对数据进行挖掘和分析，发现其中的隐含规律和知识。
1.2 数据存储技术：大数据技术对于数据的存储要求非常高，传统的数据库技术已经无法满足这一需求。
因此，出现了分布式文件系统（如Hadoop分布式文件系统）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）等新型存储技术。
这些技术具有高可靠性、高扩展性和高性能的特点，能够满足大规模数据的存储需求。
1.3 数据处理技术：大数据处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘等。
数据清洗是指对原始数据进行删减、过滤和纠错，保证数据的质量和准确性；数据集成是将多个不同来源的数据进行整合，形成一个一致性的数据集；数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的分析需求；数据挖掘则是通过对大数据进行分析和挖掘，发现其中的模式、规律和知识。
二、大数据技术的应用领域大数据技术的应用领域非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的应用场景：2.1 金融行业：在金融行业，大数据技术可以应用于风险控制、交易分析、行为分析等方面。
通过对大量的交易数据和用户行为数据进行分析，可以及时发现异常情况和风险点，从而保障金融系统的安全和稳定。
2.2 智能交通：在智能交通领域，大数据技术可以用于交通流量预测、交通事故分析、路径规划等方面。
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IT基础设施、资源、需求性服务的交付使用模式
狭义的定义：
云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸 缩的虚拟化的资源的计算模式。
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什么云计算
是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、 虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展 融合的产物
云计算
网格技术
Paቤተ መጻሕፍቲ ባይዱe 2
“大数据”与“云计算”
云计算
云计算基本思路和技术成分
云计算的特点和价值
云计算面临的挑战
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“大数据”与 “云计算”
云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技术设施（软硬科学技术) 大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策
Page 4
什么云计算
概念性定义：
云计算本身不是计算，也不是单纯的技术，是基于资 源隐藏理念的虚拟化方法论
通过网络提供软件的模式，用 户无需购买软件，而是向提供 商租用基于Web的软件，来管 理企业经营活动。
云提供商在云端安装和运行应 用软件，云用户通过云客户端 （通常是 Web 浏览器）使用 软件。
云用户不能管理应用软件运行 的基础设施和平台，只能做有 限的应用程序设置。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
平台包括操作系统、编程语 言环境、数据库和 Web 服 务器，用户在此平台上部署 和运行自己的应用。
用户不能管理和控制底层的 基础设施，只能控制自己部 署的应用。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
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云计算基本思路和技术成分
SaaS （Software as a Service, 软件即服务）
服务
SaaS 软件既服务
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云计算的特点
技术特征
资源配置动态化、扩展化
需求服务智能化、自助化
用户使用便捷化、高效化 项目服务可计化、优质化
资源配置 动态化
需求服务 智能化
设施资源虚拟化、共享化
需用户使用 便捷化
云计算 特征
设施资源 虚拟化
项目服务 可计量化
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云计算的价值
思路：分布与集中技术的有机结合 +虚拟与实施理念的对外服务
三种基本服务性系统架构
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
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云计算基本思路和技术成分
IaaS （设施即服务）
通过互联网获取计算机基 础设施方面的服务。
计算机、存储空间、 网络连接、负载均衡 和防火墙等基本计算 资源；
信息安全技术
平行计算 分布式计算
负载均衡技术
虚拟化技术
计算机系统
网络技术
网络存储 效能计算
资源配置技术
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什么云计算
云计算的演进
分布式计算 平行计算 网格计算
效用计算 公用计算 计量收费
网上编程、 网上计算 网上软件
云计算 （计算设 施、开发 平台、软 件应用）
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云计算基本思路和技术成分
应用价值和潜力
提高生产效率，降低成本、节省能源、可持续发展的有效手段 改变IT现状的应用模式 带动传统产业的升级改造转型，调整产业经济结构 促进商业、产业、事业模式发生变化
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云计算面临的挑战
技术方面
虚拟技术 安全技术 资源管理 开放式技术
社会文化
对虚拟设施的理解 对安全信息的重视 对共享资源的保护 规范标准化理念
用户在此基础上部署和运 行各种软件，包括操作系 统和应用程序。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
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云计算基本思路和技术成分
PaaS （Platform as a Service, 平台即服务）
将软件研发的平台作为一种 服务放在网上，加快SaaS开 发。
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大数据技术基础
刘婧 091300313
目录
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一 枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然 无法用单台的计算机进行处理，必须采用分 布式架构。它的特色在于对海量数据进行分 布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计 算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和 云存储、虚拟化技术（IaaS）。