云计算与大数据 第五章 大数据应用与云平台实战
云计算与大数据应用实践
云计算与大数据应用实践云计算和大数据是当今IT领域最炙手可热的技术。
随着互联网的普及和信息技术的不断发展，云计算和大数据正成为各行各业进行数据处理和存储的首选方案。
本文将探讨云计算与大数据应用实践，介绍其概念、特点以及在各行业的实际应用。
一、云计算云计算是指将计算资源提供给用户，通过网络进行访问，而非本地设备上的计算。
它利用虚拟化技术将多个物理服务器资源整合成一个虚拟化的资源池，用户可以根据需要按需使用。
云计算具有以下特点：1. 弹性扩展：云计算的资源是按需分配的，用户可以灵活调整计算资源的规模。
当业务需求增加时，可以迅速扩展计算资源以满足需求，而不需要购买新的硬件设备。
2. 资源共享：云计算通过虚拟化技术实现资源的共享，多个用户可以共享同一台物理服务器的计算资源。
这样可以提高资源的利用率，并降低成本。
3. 高可靠性：云计算采用分布式架构，将数据和计算任务分布在多台服务器上。
即使某台服务器发生故障，也不会影响用户的正常使用。
二、大数据大数据是指传统数据处理工具无法有效处理的规模庞大、种类繁多的数据集合。
大数据具有以下特点：1. 高维度：大数据集合通常包含多维数据，如文本、图像、音频和视频等。
这些数据类型需要用特定的数据处理工具进行处理和分析。
2. 高速度：大数据集合的数据量庞大，数据的产生速度很快。
如社交媒体数据、传感器数据等，需要实时处理和分析。
3. 多样性：大数据集合来源于不同渠道，其数据类型多样化。
这些数据需要通过数据整合和清洗，以便进行分析和挖掘。
三、云计算与大数据的应用实践云计算和大数据在各个行业都有广泛的应用，为企业带来了巨大的效益和竞争优势。
以下是云计算与大数据在几个典型行业的应用实践：1. 金融业：云计算和大数据技术在金融业的应用非常广泛。
通过云计算，金融机构可以实现大规模数据的快速处理和存储，提高交易效率和安全性。
大数据分析则可以帮助金融机构进行风险管理、用户画像等方面的工作。
云计算的大数据技术与应用实践
云计算的大数据技术与应用实践引言•云计算和大数据的快速发展为企业和机构提供了更多的数据存储和处理能力。
•本文将介绍云计算和大数据技术的基本概念，并探讨其在各个行业中的应用实践。
什么是云计算？•云计算是一种基于互联网的共享计算资源的模型。
•通过云计算，用户可以通过网络访问虚拟化的硬件和软件资源。
什么是大数据？•大数据是指以巨大的数据量为特征的数据集合。
•大数据具有高速、多样、高明度和价值密度低的特点。
云计算与大数据的关系•云计算为大数据提供了强大的计算和存储能力。
•大数据则为云计算提供了更多的数据源和处理需求。
云计算中的大数据技术1.数据存储•云计算提供了丰富的数据存储服务，如对象存储、文件存储和关系数据库。
•这些存储服务能够高效地存储和管理大数据。
2.数据处理•云计算平台上的大数据处理技术包括批处理、流处理和交互式查询。
•这些技术能够快速地处理大规模的数据集。
3.数据分析•云计算平台提供了各种数据分析工具和算法，如机器学习和人工智能技术。
•这些工具和算法能够帮助用户从大数据中挖掘出有用的信息和洞见。
大数据在云计算中的应用实践1.金融行业•大数据分析可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估和欺诈检测。
•云计算平台提供了高可靠性和安全性的数据存储和处理服务。
2.零售行业•大数据分析可以帮助零售商了解消费者需求和购买行为。
•通过云计算平台，零售商可以快速地处理和分析大量的销售数据。
3.制造业•大数据分析可以帮助制造商优化供应链和生产过程。
•云计算平台提供了弹性计算和存储能力，可以适应制造业中的高负载需求。
4.医疗行业•大数据分析可以帮助医疗机构改善病患诊断和治疗效果。
•云计算平台提供了安全和可扩展的医疗数据存储和处理服务。
结论•云计算和大数据技术是当前信息技术发展的重要趋势。
•各个行业都可以通过云计算和大数据技术，提高数据存储和处理效率，并获得更深入的数据洞见。
云计算与大数据分析的实践与应用培训ppt
大数据分析工具应用实践
数据采集与清洗
学习如何使用工具进行数据采集 和清洗，如使用Apache Kafka
、Logstash等工具。
数据存储与管理
了解如何使用大数据存储和管理 工具，如Hadoop、Spark等。
数据分析和可视化
学习如何使用数据分析工具（如 Tableau、Power BI等）进行数
大数据在云计算中的应用场景
01
02
03
智能推荐系统
基于用户行为数据和消费 习惯，通过大数据分析实 现个性化推荐。
实时数据分析
通过云计算和大数据技术 ，实现实时数据处理和分 析，为决策提供支持。
物联网数据分析
对物联网设备产生的海量 数据进行处理和分析，挖 掘潜在价值。
云计算与大数据的未来发展趋势
01
作能力。
引入最新技术
及时更新培训内容，引 入云计算和大数据领域
的最新技术和趋势。
拓展行业应用
结合更多行业案例，使 学员更好地理解云计算 和大数据在各行业的实
际应用。
加强互动交流
增加学员之间的互动和 交流环节，促进经验分
享和学习。
THANKS
感谢观看
03
云计算与大数据的结合 应用
云计算在大数据分析中的作用
数据存储和管理
数据安全和隐私保护
云计算提供了弹性的存储空间和强大 的计算能力，能够存储和管理海量数 据，为大数据分析提供基础。
云计算提供了数据加密、备份和恢复 等安全措施，保障数据的安全性和隐 私性。
数据处理和分析
云计算能够快速处理和分析大规模数 据，通过分布式计算等技术提高数据 处理效率。
采用公有云的灵活性和按需付费模 式，同时将计算资源和数据部署在 本地，通过Web浏览器可以实现 相同的功能和体验。
云计算与大数据-大数据应用与云平台实战
在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。
l大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。
l大数据：IMDG实时内存分析应用场景。
l大数据：数据湖泊之海量视频分析。
l云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。
l云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。
l云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。
5.1 大数据应用实践5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。
在本小节，我们为大家介绍一种完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。
通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析（Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama 在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。
以美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息，无论投资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是基于保密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。
有鉴于EMH假说，目前市场绝大多数的交易分析与预测软件都集中精力在以下两个领域寻求突破：l高频交易（HFT，High Frequency Trading）或实时行情预测；l长期趋势预测（>10天）。
大数据与云计算平台应用实践培训ppt与案例分析
支持和流处理能力。
Spark数据处理流程
02
通过Spark SQL、DataFrame和DataSet API进行数据读取、转
换和存储，支持批处理和流处理。
Spark与Hadoop集成
03
Spark可以与Hadoop生态系统无缝集成，共享数据存储和计算
资源。
NoSQL数据库介绍
NoSQL数据库分类
电商行业大数据应用案例
总结词
电商行业是大数据应用的另一个重要领域，通过大数据分析，电商企业能够更好地了解消费者需求， 优化产品推荐和供应链管理。
详细描述
电商企业利用大数据分析消费者的购买行为和偏好，实现个性化推荐和精准营销。例如，通过分析用 户的浏览记录和购买历史，电商平台可以为用户推荐相关商品和服务，提高转化率和用户满意度。同 时，大数据还可以帮助电商企业优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
REPORTING
大数据的定义与特性
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定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数 据集合。
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特性
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数据量大：数据量通常达到PB级别，需要大规模存储和 处理。
在此添加您的文本16字
速度快：数据产生和处理的时效性要求高，需要快速处理 和分析。
大数据存储解决方案
数据仓库 传统关系型数据仓库用于结构化数据的存储和查询，支持多维分 析和报表生成。
数据湖
数据湖是一个集中式存储和处理的平台，可以存储和管理大量不同 类型的数据，包括结构化和非结构化数据。
数据管道与ETL工具
用于数据抽取、转换和加载的工具，实现数据的清洗、整合和标准 化。
2023
云计算与大数据应用实践通用版
云计算与大数据应用实践通用版随着信息技术的不断发展，云计算和大数据已成为当今科技领域的热点话题。
云计算提供了一种共享计算资源的方式，使得用户能够根据需求快速获取所需的计算能力。
而大数据则是指处理和分析庞大数据集的技术和方法。
本文将介绍云计算和大数据的基本概念，并探讨它们在实际应用中的通用技术。
一、云计算的基本概念和原理云计算是一种基于互联网的计算模式，它将计算资源（包括硬件、软件和网络等）通过互联网进行集中管理和分配。
其基本原理是将计算任务分发到多台计算机上进行并行处理，以提高计算效率和资源利用率。
云计算的核心特点包括可伸缩性、弹性、可靠性和经济性等。
为了实现云计算，需要建立一套完整的云计算架构。
其中，核心组件包括云计算服务器、虚拟化平台、存储系统和网络基础设施等。
云计算的基本架构可以分为三层：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
二、大数据的基本概念和特点大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大规模数据集。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低。
大数据处理的关键技术包括数据获取、存储、处理和分析等。
在数据获取方面，可以通过传感器、网络日志、社交媒体等方式收集数据。
在数据存储方面，需要构建可扩展的数据存储系统，如分布式文件系统和NoSQL数据库等。
在数据处理和分析方面，可以利用分布式计算和机器学习等技术来处理和挖掘数据的潜在价值。
三、云计算与大数据的应用实践云计算和大数据在各行各业都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 企业数据分析：企业可以利用云计算和大数据技术来分析海量数据，了解客户需求和市场趋势，并基于分析结果做出战略决策。
2. 医疗健康：通过云计算和大数据技术，医疗机构可以实现医疗数据的共享和交流，提供个性化的医疗服务，并提高医疗资源的利用效率。
3. 金融风控：云计算和大数据能够帮助金融机构进行大规模的风险评估和交易分析，提高金融业务的效率和安全性。
云计算中的大数据分析与应用实践
云计算中的大数据分析与应用实践云计算是互联网时代的核心技术之一，通过云计算，我们可以将计算、存储等资源集中管理，实现成本节约、系统可靠和数据安全等多种优势。
随着数据量的不断增大，越来越多的企业开始使用云计算进行大数据分析和应用实践。
本文将详细介绍云计算中的大数据分析与应用实践。
一、云计算的概述云计算是指通过互联网利用可扩展的虚拟化资源，提供计算、存储、应用和服务的一种技术。
云计算具备高度可扩展性、灵活性、可靠性、安全性等特点。
它将计算能力和存储能力进行了解耦，并将它们放在虚拟化的环境中，用户只需要按需使用，就可以获得灵活的计算资源。
二、大数据的概述大数据指的是数据量特别大、数据类型复杂多样的一类数据，它不仅包含结构化数据（如关系型数据库中的数据），也包含半结构化数据（如XML、JSON数据）和非结构化数据（如图片、音频、视频等）。
大数据的特点是数据的规模、速度和多样性，其主要应用领域是数据分析、商业智能、人工智能等。
三、云计算与大数据分析的结合云计算技术的高度可扩展性和大数据分析技术的需求相互契合，使得云计算成为大数据分析的核心技术。
将大数据分析工作托管到云端可以充分利用云计算的弹性计算能力，提高数据分析的效率。
云计算的弹性计算能力最为关键，可以根据需要灵活地调整计算资源的规模和数量。
同时，云计算的多租户模式和虚拟化技术可以有效隔离不同用户的数据和计算任务，提高数据安全性和应用程序的可靠性。
四、基于云计算的大数据分析大数据分析基于云计算架构的实现可以分为基础架构层、数据管理层、计算层和应用层四个层次。
下面我们逐一介绍：1. 基础架构层基础架构层包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设施，以及虚拟化平台、管理软件等软件资源。
在这一层次上，云计算提供了高可用性、高性能、高扩展性、弹性计算等技术能力，满足大数据分析对计算、存储、网络等海量容量和高速度的需求。
2. 数据管理层数据管理层是大数据分析中最为重要的环节，它包括数据整合、数据清洗、数据存储、数据编目等环节。
云计算在大数据分析中的应用实践
云计算在大数据分析中的应用实践随着信息技术的不断发展和普及，互联网应用已经成为了我们生活和工作中必不可少的组成部分。
而云计算技术在互联网应用中的应用，则是一个不可忽略的话题。
尤其是在大数据分析领域，云计算技术的应用已经成为了越来越多的企业和组织所采用的一种重要方法。
本文将从云计算和大数据分析两个方面来探讨云计算在大数据分析中的应用实践。
一、云计算在大数据分析中的概念云计算是一种基于互联网的计算方式，其特点是强大的计算能力、高效的存储能力和灵活的数据处理方式。
它可以为用户提供各种计算资源和服务，如计算、存储、网络、开发和管理等。
而大数据分析，则是一种通过对海量数据进行收集、存储、处理和分析，从而获取有价值信息的方法。
它可以应用于各种行业和领域，如企业管理、市场营销、医疗健康、能源环保等等。
云计算在大数据分析中的应用也正是基于这两种技术的不同特点，实现对大数据的快速、高效分析处理。
二、云计算在大数据分析中的优势1. 降低成本大数据的处理需要庞大的存储空间和高效的计算能力，这对企业和组织来说需要巨大的投资。
而通过云计算平台，企业可以利用云计算提供的计算和存储资源，避免了自己建设和维护硬件设施的成本，大大降低了成本。
2. 增加系统的可扩展性云计算可根据实际需求进行扩容，可以快速增加计算和存储资源，以满足大数据的处理需求。
这给企业在处理不断增加的海量数据时带来了极大的便利。
3. 提升运算效率云计算平台可以通过针对海量数据的分布式计算，将数据分解为多个小部分并通过多个节点进行同步处理，从而提高运算效率。
同时，也可以采用高速网络通信技术来提高数据传输速度和处理效率。
4. 提高管理效率云计算平台可以统一管理和监控各种计算和存储资源，方便管理员对系统的监视和调整。
同时，企业和组织的IT人员可以专注于数据分析和处理工作，提高工作效率。
三、云计算在大数据分析中的应用实践在云计算的帮助下，大数据分析应用了许多新技术和新方法。
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图5-1 基于机器学习的股票分析（预测）
有鉴于此，我们采用了如下开源组件来构建这套系统。 实时数据采集：Spring XD。 实时数据分析（IMDG）：Apache Geode。 历史数据存储+分析（NoSQL）：Apache HAWQ + Apache Hadoop。 机器学习、建模、优化：MADLib + R + Spark。
பைடு நூலகம்
图5-3 单机版开源股票分析系统
5.1.2 IMDG应用场景
内存数据网格（In-Memory Data Grid）技术的出现是为了应对日益增长的 数据实时处理性的需求。其中最具代表性的IMDG解决方案当属Pivotal Gemfire （其开源版本为Apache Geode）。在了解Gemfire/Geode的主要适用场景前，我 们先了解一下Gemfire/Geode的系统拓扑架构设计。
通常我们认为在一个充分共享信息的股票市场内，股票价格的短期走向是 不可预测的，因此无论是技术分析（Technical Analysis）还是基本面分析 （Fundamental Analysis）都不可能让一只股票在短周期（小时、天、1周或 10天）内获得好于市场表现的成绩—以上分析是基于著名经济学家Eugene Fama在1970年提出的EMH（Efficient Market Hypothesis，有效市场假说）。 以美国证券市场为例，它属于半强型有效市场（Semi-Strong Efficient Market），也就是说美国证券市场价格能够充分地反映投资者可以获得的信息， 无论投资人选择何种证券，都只能获得与投资风险相当的正常收益率（除非是 基于保密信息的内部交易，而在美国市场，内部交易是被法律严格禁止的）。
图5-1展示了这样的系统的基本数据流程逻辑图。在设计系统时，我们 需要充分考虑系统的并发性与可扩展性。以单只股票为例，可供分析的数据 特征有几十种之多（例如PE ratio、EBITDA、EPS等），而分析的频率与周 期可以以天为单位，也可能到秒级甚至毫秒级，如果要对多只股票并发分析， 则对系统的吞吐率要求更高。
5.1 大数据应用实践
5.1.1 基于开源架构的股票行情分析与预测
股票市场行情分析与预测一直是数据分析领域里面的重头戏，确切地说 IT行业的每一次重大发展的幕后推动者以及新产品（特别是高端产品）的最 先尝试者都包含金融行业，特别是证券交易市场，它符合大数据的四大特征： 交易量大、频率高、数据种类多、价值高。在本小节，我们为大家介绍一种 完全基于开源软件构建的大数据驱动的股票行情分析与预测系统的实现。
在本章中我们为大家介绍6个业界大数据、云计算实践案例。 大数据：基于开源、机器学习的实时股票预测。 大数据：IMDG实时内存分析应用场景。 大数据：数据湖泊之海量视频分析。 云计算：第二平台到第三平台的应用迁移。 云计算：混合云云存储管理平台CoprHD。 云计算：软件定义存储Ceph vs. ScaleIO。
在机器学习分类层面，通常我们有三种方式：
监督学习（Supervised Learning）；
非监督学习（Unsupervised Learning）；
增强学习（Reinforcement Learning）。
三者当中，通常监督学习最适合用于股票行情预测。监督学习算法有 很多，简单地列举几个： 逻辑回归（LR，Logistic Regression）； 高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）； 二次判别分析（QDA，Quadratic Discriminant Analysis）； 支持向量机（SVM，Supporting Vector Machine）。
为了能让大数据工作者更好地进行相关实验与实践，笔者的Pivotal同 事们还把本股票实时预测分析系统移植到了笔记本电脑之上，如图5-3所示。 与图5-2的唯一区别在于把Apache Hadoop与HAWQ组件去掉，也就是说数据 处理完全实时化（实时导入、近实时机器学习模型训练、实时数据比对、实 时操作建议推送）。
如图5-2所示，整体架构的数据流程及工具链如下。
图5-2 基于开源软件构建的股票分析（预测）系统流程
（1）实时数据导入MPP或IMDG集群：Spring XD。 （2）基于机器学习模型的实时数据+历史数据比对分析：Spark MLlib+R（Spark 作为基于内存的分布式计算引擎来处理通过R语言机器学习建模的数据）。 （3）分析结果实时推送至股票交易处理应用端。 （4）实时数据存入历史数据库并进行线下分析（非实时）： Apache Hadoop和 Apache HAWQ（用于交互式、PB规模高效SQL查询）。 （5）线下分析结果用于更新、调整机器学习模型。
关于机器学习部分，无论是Spark MLlib、Apache MADlib还是R语言，尽管 它们支持的底层分布式基础架构大不相同（MLlib跑在Spark之上；MADlib可以支 持主流的数据库系统，如PostgreSQL、Pivotal Greenplum以及HAWQ；R语言则 是提供了专注于统计计算与制图的工具包），它们都支持基本的学习算法与工具链， 例如分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、 降维（Dimensionality Reduction）、协同过滤（Collaborative Filtering） 等。
有鉴于EMH假说，目前市场绝大多数的交易分析与预测软件都集中精力在 以下两个领域寻求突破： 高频交易（HFT，High Frequency Trading）或实时行情预测； 长期趋势预测（>10天）。
因此，我们在本节中设计的股票行情预测系统主要关注实时预测与长期 预测。在这样的系统内，至少有如下三个功能是必须实现的。 采集：实时股票交易数据导入与存储。 训练：基于历史数据集的训练、建模。 预测：结合实时数据与历史数据的决策生成。