大数据计算模式和关键技术 ppt课件
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•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。
【优】大数据概述大数据关键技术与计算模式数据可视化最全PPT
7
3 基本手段
• 数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、 教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。"数据可视化"这条术语 实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
4 适用范围
• 关于数据可视化的适用范围，存在 着不同的划分方法。一个常见的关 注焦点就是信息的呈现。
数据可视化
北京信息职业技术学院 | 朱立
本文来自： s
2 目录 1 概念涵义 2 基本思想 3 基本手段 4 适用范围 5 主要应用
3 1 概念涵义
• 数据可视化技术包含以下几个基本概念:
然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。
然1)可而视，化设算计法人与员技往术往②方并法不数能据很好开地把发握:设是计指与功利能之用间一的平定衡，的从算而创法造出和华工而不具实的对数数据可据视化进形行式，定无法量达的到其推主要演目和的，计也就算是;传达与沟通信息。
Post (2002)则从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下多个子领域:
数《据Da可ta视Vis化ua技liz术ati包on含:③M以o下d数e几rn据个Ap基p分r本oa概析ch念es::》指(数对据可多视维化:现数代方据法进")(2行007切)，概片括阐、述块了数、据可旋视转化的等下列动主作题 :剖析数据，从而能多角度多侧面观
国《内Da的ta数Vis据ua可liz视ati化on工:①M具o，d数e有rn据大Ap数p空r据oa魔间ch镜es:，》是F(数in由e据BI可商n视业维化智属:能现软代性件方等和法。")m(20个07)，元概素括阐组述了成数的据可数视化据的集下列所主题构: 成的多维信息空间;
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
大数据分析关键技术概述.ppt
Storage
Distribute File System
Column Database
流式计算
实时性：高
流式计算
流数据的实时计算注重对流数据的快速高效处理、计算和分析。其特点是计算过程数据不落地，所有 数据在内存中完成。其计算模型是根据规则生成容器，当数据流经过容器时，实时产生分析结果。
Output Adapter
Column Database
批量处理
实时性：低
批量处理 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行批量计算。概念Map和Reduce当前的主流
实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce函数，用来保 证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
Context包括
• 实例A2异常
• 最终接收事件号
事件输入
• 实例A4新增
• 状态对象
事件路由
接入层
关键步骤1 • 从A1或A3中选择一个实例，如A3
实例 A 1
Context
实例 A 2
异常
实例 A 3
Context
实例 A 4
新增
Context
分析引擎
C 实例1
C 实例2
C 实例3
D 实例4
事件去重
事件分析平台
规则模板 开发IDE
事件元 数据
类SQL规 则语言
Action 元数据
Web规则 模板管理
Web规则 实例配置 与热部署
面向数据 流
基于内存
冷热数据 分离与恢
复
内存状态 数据迁移
集群规模 水平伸缩
事件动态 路由
自动化、图形化运维
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。
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未来，已发生改变……
大数据的关键技术
2020/10/28
1
1 大数据关键技术
2020/10/28
1、数据采集 2、数据存储与管理 3、数据处理与分析 4、数据隐私与安全
2
精品资料
1.5大数据关键技术
两大核心技术
大数据
分布式存储
2020/10/28
分布式处理
4
1.5大数据关键技术
分布式存储：解决海量数据的存储问题
2020/10/28
16
云计算的优势
企业不需要自建IT基础设施，可以租用云端资源
2020/10/28
17
云计算的优势
企业不需要自建IT基础设施，可以租用云端资源
2020/10/28
18
云计算的服务模式和类型
公有云
混合云
私有云
2020/10/28
应用层 软件即服务（SaaS）
平台层 平台即服务（PaaS）
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS
Software as a Service
2020/10/28
23
云计算关键技术
• 云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等
2020/10/28
24
云计算数据中心的建设
2020/10/28
25
阿里全球云计算数据中心部署
2020/10/28
26
苹果云计算数据中心部署
2020/10/28
27
思考： 云计算数据中心应该选择建在什么位置？
基础设施层 基础设施即服务（IaaS）
图1-7 云计算的服务模式和类型
19
公有云
2020/10/28
面向所有公众
20
私有云
2020/10/28
面向企业内部
21
混合云
混合云
部分给自己，部分给外部
2020/10/28
22
SaaS PaaS
从一个集中的系统部署软件，使之在一台 本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个 模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租 一个应用程序，并计时收费
单机无法存储
集群分布式存储
海量数据的存储
2020/10/28
5
1.5大数据关键技术
大数据技术都是以Google公司技术为代表
2020/10/28
6
1 1.5大数据关键技术 分布式数据库Bigtable 分布式文件系统GFS 分布式并行处理技术Mapreduce
2020/10/28
7
不同的计算模式需要使用不同的产品
2020/10/28
11
11
2020/10/28
社交网络数据转 换成图结构
12
2020/10/28
13
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
2020/10/28
14
两大核心问题
大数据
分布式存储
2020/10/28
分布式处理
15
1. 云计算概念 云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地 方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
9
MapReduce是批处理计算模式的典型代表
可做迭代计算的Spark，实时性更好
2020/10/28
10
流计算
流数据（网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或 仪器的遥测数据）需要实时处理，给出实时响应，否则分析结果会失去商业价值。
•代表技术：Storm、S4、 Flume、Streams
Google Apps, Microsoft “Software+Services”面向用户（云软件）
PaaS
Platform as a Service Sina APP Engine, Google App Engine面向应用开发者（搭建开发平台作为服务出租）
IaaS Infrastructure as a Service Amazon EC2, IBM Blue Cloud, Sun Grid面向网络架构师（基础设施作为服务出租）
2020/10/28
28
2020/10/28
29
正如“不同的锁需要不同的钥匙”企 业中不同的应用场景数据不同的计 算模式，需要使用不同的大数据技 术
2020/10/28
8
1 大数据关键技术
不同的计算模式需要使用不同的产品
批处理
MapReduce批处理计算模 式的典型代表
实时计算
流数据需要实时处理 图计算需要实时处理
交互式计算 交互式查询分析
2020/10/28
大数据的关键技术
2020/10/28
1
1 大数据关键技术
2020/10/28
1、数据采集 2、数据存储与管理 3、数据处理与分析 4、数据隐私与安全
2
精品资料
1.5大数据关键技术
两大核心技术
大数据
分布式存储
2020/10/28
分布式处理
4
1.5大数据关键技术
分布式存储：解决海量数据的存储问题
2020/10/28
16
云计算的优势
企业不需要自建IT基础设施，可以租用云端资源
2020/10/28
17
云计算的优势
企业不需要自建IT基础设施，可以租用云端资源
2020/10/28
18
云计算的服务模式和类型
公有云
混合云
私有云
2020/10/28
应用层 软件即服务（SaaS）
平台层 平台即服务（PaaS）
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS
Software as a Service
2020/10/28
23
云计算关键技术
• 云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等
2020/10/28
24
云计算数据中心的建设
2020/10/28
25
阿里全球云计算数据中心部署
2020/10/28
26
苹果云计算数据中心部署
2020/10/28
27
思考： 云计算数据中心应该选择建在什么位置？
基础设施层 基础设施即服务（IaaS）
图1-7 云计算的服务模式和类型
19
公有云
2020/10/28
面向所有公众
20
私有云
2020/10/28
面向企业内部
21
混合云
混合云
部分给自己，部分给外部
2020/10/28
22
SaaS PaaS
从一个集中的系统部署软件，使之在一台 本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个 模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租 一个应用程序，并计时收费
单机无法存储
集群分布式存储
海量数据的存储
2020/10/28
5
1.5大数据关键技术
大数据技术都是以Google公司技术为代表
2020/10/28
6
1 1.5大数据关键技术 分布式数据库Bigtable 分布式文件系统GFS 分布式并行处理技术Mapreduce
2020/10/28
7
不同的计算模式需要使用不同的产品
2020/10/28
11
11
2020/10/28
社交网络数据转 换成图结构
12
2020/10/28
13
表1-3 大数据计算模式及其代表产品
2020/10/28
14
两大核心问题
大数据
分布式存储
2020/10/28
分布式处理
15
1. 云计算概念 云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地 方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
9
MapReduce是批处理计算模式的典型代表
可做迭代计算的Spark，实时性更好
2020/10/28
10
流计算
流数据（网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或 仪器的遥测数据）需要实时处理，给出实时响应，否则分析结果会失去商业价值。
•代表技术：Storm、S4、 Flume、Streams
Google Apps, Microsoft “Software+Services”面向用户（云软件）
PaaS
Platform as a Service Sina APP Engine, Google App Engine面向应用开发者（搭建开发平台作为服务出租）
IaaS Infrastructure as a Service Amazon EC2, IBM Blue Cloud, Sun Grid面向网络架构师（基础设施作为服务出租）
2020/10/28
28
2020/10/28
29
正如“不同的锁需要不同的钥匙”企 业中不同的应用场景数据不同的计 算模式，需要使用不同的大数据技 术
2020/10/28
8
1 大数据关键技术
不同的计算模式需要使用不同的产品
批处理
MapReduce批处理计算模 式的典型代表
实时计算
流数据需要实时处理 图计算需要实时处理
交互式计算 交互式查询分析
2020/10/28