大数据调研报告(2)
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2017
大数据调研报告
目录页
CONTENTS PAGE
大数据概念与特征 大数据处理系统
大数据与机器学习 大数据系统框架
大数据概念与特征
01
• 大数据概念
• 大数据四个特征
• 大数据与传统数据的比较
大数据概念
“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采 用所有数据进行分析处理。大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产。
大数据与传统数据的比较
大数据处理系统
02
• 处理数据理念
• 静态数据批处理
• 大数据处理形式 • 在线数据实时处理
• 图数据综合处理
处理数据理念
要全体不要抽样 01
03 要效率不要绝对精确
处理数据理念
要相关不要结果
大数据处理ຫໍສະໝຸດ Baidu系统 静态数据批处理
批量数据处理系统
处理形式
在线数据实时处理
流式数据处理系统 交互式数据处理系统
特性：
高可靠性、高扩展性、高效性、高 容错性、低成本
实时数据处理之流式处理系统
流式数据特征：
数据连续不断、 来源众多、格式 复杂、物理顺序 不一、数据的价 值密度低.
典型应用：
（a）数据采集应用：数据 采集应用通过主动获取海量 的实时数据，及时地挖掘出 有价值的信息。 （b）金融银行业的应用： 发现隐含数据的内在特征, 可以帮助金融银行进行实时 决策。
实时数据处理之交互式处理系统
代表性处理系统：
Google 的 Pregel 系统 Pregel 是 Google 提出的基于 BSP(Bulk synchronous parallel)模型的分布式图计算 框架，主要用于图遍历(BFS)、 最短路径(SSSP)、PageRank 计算等. 特性： (a) 采用主/从(Master/Slave)结
图数据综合处理
批量数据处理系统
特征：
1.数据体量巨大（从TB跃升到PB级别） 2.数据精确度高（企业应用中沉淀下来的数据） 3.数据价值密度低（例如视频数据）
典型应用：
互联网领域： 社交网络（Facebook）:文本、图片、音视频 电子商务（淘宝）:购买历史记录 搜索引擎（Google）
公共服务领域： 能源、医疗保健
代表性处理系统：
Hadoop 是典型的大数据批量 处理架构,由 HDFS 负责静态数据 的存储，并通过MapReduce 将计 算逻辑分配到各数据节点进行数据 计算和价值发现.
MapReduce采用无共享大规模 集群系统，集群系统具有良好的性 价比和可伸缩性；MapReduce模 型简单、易于理解、易于使用； MapReduce能够提供良好的数据 处理性能。
构来实现整体功能 (b) 有很好的容错机制。 (c) 使用 GFS 或 BigTable 作
为持久性的存储。
BSP 模型是并行计算模型中的经典模型,采用的是“计算-通信同步”的模式.它将计算分成一系列超步(superstep)的迭代.从 纵向上看,它是一个串行模式,而从横向上看.它是一个并行的模 式,每两个超步之间设置一个栅栏,即整体同步点,确定所有并行 的计算都完成后再启动下一轮超步
典型应用： (a)在信息处理系统领域中, 主要体现了人机间的交互. 例如，网络日志分析 (b) 互联网领域. 主要体现了 人际间的交互. 如搜索引擎、 电子邮件、即时通讯工具等
代表性处理系统：
Berkeley 的 Spark 系统 Spark 是一个基于内存计算的可扩 展的开源集群计算系统，是专为大 规模数据处理而设计的快速通用的 计算引擎。 Spark拥有MapReduce 所具有的优点，针对 MapReduce 的不足,即大量的网络传输和磁盘 I/O 使得效率低效, Spark 使用内存 进行数据计算以便快速处理查询,实 时返回分析结果，能更好地适用于 数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce的算法
代表性处理系统：
Twitter 的Storm：一套分布式、可靠、可容 错的用于处理流式数据的系统，其流式处理 作业被分发至不同类型的组件，每个组件负 责一项简单的、特定的处理任务。
批处理和流处理比较
实时数据处理之交互式处理系统
特征：
交互式数据处理灵活、直 观、便于控制. 操作人员 提出请求,数据以对话的 方式输入,系统便提供相 应的数据或提示信息,引 导操作人员逐步完成所需 的操作,直至获得最后处 理结果.
图数据综合处理
特征：
图数据中主要包括图中的 节点以及连接节点的边, 通常具有 3 个特征. 第一,节点之间的关联性. 第二,图数据的种类繁多. 第三,图数据计算的强耦 合性.
典型应用：
(a) 互联网领域的应用：搜索引擎中,可以用图表示网页之间 相互的超链接关系,从而计算一个网页的PageRank 得分；图 表示如 E-mail 中的人与人之间的通信关系,从而可以研究社会 群体关系等问题；在微博中,通过图研究信息传播与影响力最 大化等问题. (b) 自然科学领域的应用：图可以用来在化学分子式中查找分 子,在蛋白质网络中查找化合物,在 DNA 中查找特定序列等. (c) 交通领域的应用：图可用来在动态网络交通中查找最短路 径,在邮政快递领域进行邮路规划等.
大数据特征
特征
1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10 亿个T）。
2.数据类型多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的 数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3．价值密度低，商业价值高（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 有一两秒
4．速度快（Velocity） 第四个特征是数据处理速度快，数据产生快，如果海量数据未能实时处理，将失去其应有价值。
5．数据真实性（Veracity） 高质量的数据是大数据发挥效能的前提和基础。之后专业的数据分析工具才能从海量数据中提取 出隐含的、准确的、有用的信息。
大数据调研报告
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大数据概念与特征 大数据处理系统
大数据与机器学习 大数据系统框架
大数据概念与特征
01
• 大数据概念
• 大数据四个特征
• 大数据与传统数据的比较
大数据概念
“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采 用所有数据进行分析处理。大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产。
大数据与传统数据的比较
大数据处理系统
02
• 处理数据理念
• 静态数据批处理
• 大数据处理形式 • 在线数据实时处理
• 图数据综合处理
处理数据理念
要全体不要抽样 01
03 要效率不要绝对精确
处理数据理念
要相关不要结果
大数据处理ຫໍສະໝຸດ Baidu系统 静态数据批处理
批量数据处理系统
处理形式
在线数据实时处理
流式数据处理系统 交互式数据处理系统
特性：
高可靠性、高扩展性、高效性、高 容错性、低成本
实时数据处理之流式处理系统
流式数据特征：
数据连续不断、 来源众多、格式 复杂、物理顺序 不一、数据的价 值密度低.
典型应用：
（a）数据采集应用：数据 采集应用通过主动获取海量 的实时数据，及时地挖掘出 有价值的信息。 （b）金融银行业的应用： 发现隐含数据的内在特征, 可以帮助金融银行进行实时 决策。
实时数据处理之交互式处理系统
代表性处理系统：
Google 的 Pregel 系统 Pregel 是 Google 提出的基于 BSP(Bulk synchronous parallel)模型的分布式图计算 框架，主要用于图遍历(BFS)、 最短路径(SSSP)、PageRank 计算等. 特性： (a) 采用主/从(Master/Slave)结
图数据综合处理
批量数据处理系统
特征：
1.数据体量巨大（从TB跃升到PB级别） 2.数据精确度高（企业应用中沉淀下来的数据） 3.数据价值密度低（例如视频数据）
典型应用：
互联网领域： 社交网络（Facebook）:文本、图片、音视频 电子商务（淘宝）:购买历史记录 搜索引擎（Google）
公共服务领域： 能源、医疗保健
代表性处理系统：
Hadoop 是典型的大数据批量 处理架构,由 HDFS 负责静态数据 的存储，并通过MapReduce 将计 算逻辑分配到各数据节点进行数据 计算和价值发现.
MapReduce采用无共享大规模 集群系统，集群系统具有良好的性 价比和可伸缩性；MapReduce模 型简单、易于理解、易于使用； MapReduce能够提供良好的数据 处理性能。
构来实现整体功能 (b) 有很好的容错机制。 (c) 使用 GFS 或 BigTable 作
为持久性的存储。
BSP 模型是并行计算模型中的经典模型,采用的是“计算-通信同步”的模式.它将计算分成一系列超步(superstep)的迭代.从 纵向上看,它是一个串行模式,而从横向上看.它是一个并行的模 式,每两个超步之间设置一个栅栏,即整体同步点,确定所有并行 的计算都完成后再启动下一轮超步
典型应用： (a)在信息处理系统领域中, 主要体现了人机间的交互. 例如，网络日志分析 (b) 互联网领域. 主要体现了 人际间的交互. 如搜索引擎、 电子邮件、即时通讯工具等
代表性处理系统：
Berkeley 的 Spark 系统 Spark 是一个基于内存计算的可扩 展的开源集群计算系统，是专为大 规模数据处理而设计的快速通用的 计算引擎。 Spark拥有MapReduce 所具有的优点，针对 MapReduce 的不足,即大量的网络传输和磁盘 I/O 使得效率低效, Spark 使用内存 进行数据计算以便快速处理查询,实 时返回分析结果，能更好地适用于 数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce的算法
代表性处理系统：
Twitter 的Storm：一套分布式、可靠、可容 错的用于处理流式数据的系统，其流式处理 作业被分发至不同类型的组件，每个组件负 责一项简单的、特定的处理任务。
批处理和流处理比较
实时数据处理之交互式处理系统
特征：
交互式数据处理灵活、直 观、便于控制. 操作人员 提出请求,数据以对话的 方式输入,系统便提供相 应的数据或提示信息,引 导操作人员逐步完成所需 的操作,直至获得最后处 理结果.
图数据综合处理
特征：
图数据中主要包括图中的 节点以及连接节点的边, 通常具有 3 个特征. 第一,节点之间的关联性. 第二,图数据的种类繁多. 第三,图数据计算的强耦 合性.
典型应用：
(a) 互联网领域的应用：搜索引擎中,可以用图表示网页之间 相互的超链接关系,从而计算一个网页的PageRank 得分；图 表示如 E-mail 中的人与人之间的通信关系,从而可以研究社会 群体关系等问题；在微博中,通过图研究信息传播与影响力最 大化等问题. (b) 自然科学领域的应用：图可以用来在化学分子式中查找分 子,在蛋白质网络中查找化合物,在 DNA 中查找特定序列等. (c) 交通领域的应用：图可用来在动态网络交通中查找最短路 径,在邮政快递领域进行邮路规划等.
大数据特征
特征
1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10 亿个T）。
2.数据类型多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的 数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3．价值密度低，商业价值高（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅 有一两秒
4．速度快（Velocity） 第四个特征是数据处理速度快，数据产生快，如果海量数据未能实时处理，将失去其应有价值。
5．数据真实性（Veracity） 高质量的数据是大数据发挥效能的前提和基础。之后专业的数据分析工具才能从海量数据中提取 出隐含的、准确的、有用的信息。