大数据应用技术介绍课件
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大数据及应用 课件 2023—2024学年高中信息技术人教版必修1
例如电商网站会搜集客户的数据，通过分析， 针对客户的喜好和消费能力推荐不同的商品，引导 消费，实现针对不同客户的个性化服务。
四、大数据技术典型应用
改善城市生活 ，提升城市管 理水平，促进 智慧城市的建
设
例如通过机动车数据、人口数据、大气数据、经 济数据等大数据分析，可以实现错峰上下班、公交线 路调整、机动车保有量控制等。
四、大数据技术典型应用
提高服务的针 对性，改变传 统的医疗与健
康服务模式
例如通过可穿戴设备采集数据，与医 疗大数据比对分析，及时快速定位病情
作业
完成项目活动“体质数据促健康”。 (1)了解与体质健康主题相关的大数据应用，收集、整理并加工相关的多媒体素材。 (2)基于之前完成的素材准备和技术准备，结合大数据特征，提出基于大数据的体质 健康新方法，完善项目的多媒体作品并在一周内提交。
二、大数据技术的概念
大数据技术指对采集来的巨量数据资源 进行提取、存储、分析和表达的技术
三、大数据技术的主要技术
大数据采集技术
大数据预处理技术
主要技术
大数据存储与管理技术
大数据分析与挖掘技术 大数据可视化与应用技术
讨论
为了更好地提高身体素质，小明同学坚持每天跑步锻炼。自从使 用了智能运动手环，他可以实时获取自己的运动数据，灵活调整运动 方式。例如，跑步前可预先设置心率提示上限。当心率过高时，手环 有振动提醒，语音通知实时心率。此时就要适当放慢步频，调整心率。 分析智能运动手环运用了哪些大数据技术。
智能手环采集到的数据量非常大，这些数据缺乏整体性和可读性，难以进行分析 。因此，智能手环会对采集到的原始数据进行处理，将数百个数据点缩减到最基本的几 个指标，如平均值、峰值、最大值、最小值等等，使得数据更容易被理解和分析。智能 手环传感器采集到的数据通常含有噪声，而这些噪声会对数据的精度和可靠性产生影响 。通常采用数字滤波技术，通过对原始信号进行滤波，去掉噪声，从而得到更精确的数 据信息。
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
•大数据（big data），又称巨量数据集合，是指无法 在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 企业内部数据的采集是对企业内部各种文档、视频、音频、邮件、图片等数据格式之间互不兼容的数据采集。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
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。
大数据介绍pptppt课件
01大数据概述Chapter大数据的定义与特点定义特点1 2 3萌芽期发展期成熟期大数据的发展历程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。
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。
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。
商业智能通过大数据分析，帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为公共服务效率和质量，如交通拥堵预测、大数据的应用领域02大数据技术基础Chapter分布式计算技术MapReduce01Spark02Flink03Hadoop 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。
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。
数据清洗与整合对数据进行预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等，以保证数据质量。
SQL 与NoSQL 数据库（如MySQL 、PostgreSQL ）和非关系型数据库（如MongoDB 、Redis ）。
数据可视化技术TableauPower BID3.js03大数据平台与工具ChapterHadoop平台介绍Hadoop概述Hadoop核心组件Hadoop应用场景Spark概述01Spark核心组件02Spark应用场景03Flink概述Flink核心特性Flink应用场景常用大数据工具介绍Hive HBase Kafka Sqoop04大数据应用案例Chapter风险管理与合规客户洞察投资决策支持精准医疗流行病预测与防控医疗资源优化智能调度预测性维护供应链优化通过实时分析交通状况、货物信息和配送需求，实现智能调度和路线规划。
01020304通过分析学生的学习数据，提供个性化教育资源和教学方法。
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
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
大数据应用技术介绍 ppt课件
Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康 状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
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单 Ha击do此o处p1编V辑S母H版ad标oo题p样2 式
单 集击群此资处源编管辑 理母版标题样式 Hadoop介绍
单 Ya击rn此运处行编原辑理母图版标题样式
单 Hb击as此e处介编绍辑母版标题样式
1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC
Server搭建大规模 结构化存储集群
单 Ta击bl此e&处R编eg辑io母n 版标题样式
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
单 Hr击eg此io处nS编e辑rve母r 版标题样式
在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具 分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统。
Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。
单 Ha击do此o处p介编绍辑母版标题样式
单 HD击F此S 处特编点辑母版标题样式
存储大文件
• 百兆以上级别文件 • 百万级文件由于亿级别文件
流式处理数据
单 HD击F此S 处部编署辑结母构版标题样式
单 HD击F此S 处读编写辑过母程版标题样式
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母部版署标结题构样式
JobTracker
• 管理集群资 源和Job调度
TaskTracker
• 管理Task运 行
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母计版算标模题型样式
Input
k1, v1 Map k2, v2 Reduce k3, v3
Output
单 Ma击p此Re处du编c辑e 母扩版展标接题口样式
➢InputFormat ➢Mapper ➢Partitioner ➢Reducer ➢OutputFormat
单 Ma击p此处编辑母版标题样式
单 Re击du此c处e 编辑母版标题样式
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表 多次网络操作，不过client端有cache缓存
单 HB击a此sey：
Table主键，Table中记录按照Row Key排序
Timestamp：
每次对数据操作对应的时间戳，也即数据的version number
单 Hb击as此e处体编系辑结母构版标题样式
单 HB击a此se处系编统辑架母构版图标题样式
单 HB击a此se处部编件辑说母明版标题样式
Client： 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通信进行管理类操作 Client与HRegionServer进行数据读写类操作
分布式、按列存储的数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数据，并提供 基于SQL的查询语言（由运行时引擎翻译成MapReduce作业） 分布式、按列存储的数据库。HBase使用HDFS作为底层存储，同时支 持MapReduce的批量式计算和点查询（随机读取） 分布式、可用性高的协调服务。提供类似分布式锁的基础服务。
单击此处编辑母版标题样式
大数据应用技术介绍
2014年2月
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单 Ha击do此o处p生编态辑系母统版标题样式
Sub Project common
Avro MapReduce HDFS PIG
Hive
Hbase
ZooKeeper Sqoop Flume Chukwa
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.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：
单 Ma击p此Re处du编c辑e实母例版标题样式
单 Ma击p此Re处du编c辑e内母部版结标构题样式
单 Ha击do此o处p 编2.辑0 母版标题样式
➢ 引入一个新的资源管理系统YARN ➢ HDFS单点故障得以解决 ➢ HDFS Federation ➢ HDFS 快照 ➢ 通过NFS访问HDFS ➢ 支持Window系统
Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康 状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
• 一次写多次多模式 • 支持追加操作
廉价的硬件环境
• 普通pc server组成集群环境
单 HD击F此S缺处点编辑母版标题样式
低延时读操作
• 高吞吐量而非低延时 • Hbase 解决了这个问题
大量小数据文件
• 最好每个文件大于100M
多次写
• 只支持一次写 • 只支持在文件尾部添加，不支持随机写
描述
分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化，Java RPC和持久化 数据结构）
支持高效的跨语言RPC和持久数据存储的序列化系统 分布式数据处理模型和执行环境，运行在大型商用机集群
分布式文件系统，用于大型商用机集群
Pig是SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一 些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义 自己的功能。