大数据和大分析—EMCHadoop解决方案蕴含巨大商机043027.pptx
利用Hadoop技术实现大数据分析与处理
利用Hadoop技术实现大数据分析与处理随着信息化时代的到来，数据量呈爆发式增长，如何将这些海量的数据有效地处理和分析成为了企业和机构面临的一项重要任务。
而随着Hadoop技术的发展和应用，大数据分析和处理变得更加高效和可行。
Hadoop是一个开源的分布式系统框架，主要用于大规模数据的存储和处理。
它可以通过水平扩展的方式处理海量的数据，同时具备高可靠性和容错能力，因此成为了大数据分析和处理的重要技术。
其主要组成部分包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
其中，HDFS是一种分布式文件系统，可以通过将文件切分为多个存储块，并复制到多个服务器上，以实现可靠性存储和快速访问；而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以有效地实现数据的分布式处理和计算。
利用Hadoop技术进行大数据分析和处理，通常可以分为以下几个步骤：1. 数据收集与存储首先，需要收集大量的数据，并将其存储在HDFS中。
在存储时，需要考虑存储块大小、数据可靠性和访问速度等因素。
2. 数据预处理由于大数据通常存在着数据质量问题，如数据缺失、异常值、重复值等，因此需要对其进行预处理，以提高数据质量和分析效果。
预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
3. 数据分析与处理利用Hadoop中的MapReduce编程模型，可以对海量数据进行高效的分布式计算和处理。
在编写MapReduce程序时，需要定义Map函数和Reduce函数，其主要功能是将数据分为多个键值对，并对其进行聚合和统计分析。
4. 数据可视化与报告最后，可以通过数据可视化和报告等方式进行数据展示和交流，以便更好地理解和应用分析结果。
总之，利用Hadoop技术进行大数据分析和处理不仅可以提高数据处理和分析的效率和可行性，同时也可以为企业和机构提供更准确的数据决策。
GreenplumHD-Isilon-Hadoop-Solution-tech
ZooKeeper Pig Hive HBase MapReduce HDFS Mahout
3.3.3 0.9.1 0.7.1 0.90.4 0.20.205 0.20.205 0.5
© 版权所有 2012 EMC Corporation。 保留所有权利。
9
Greenplum HD Data Computing Appliance
强大、灵活、可靠的 EMC Hadoop 解决方案 — 技术回顾
采用 EMC Greenplum HD 和 EMC Isilon 构建
© 版权所有 2012 EMC Corporation。 保留所有权利。
1
大数据和 Apache Hadoop 的远大前程
充分利用数据资产，确定主要趋势及新的业 务机会 分析新的信息源，获得优于竞争对手的优势 采用灵活的分析方法，适应业务的发展速度 扩展您的存储和分析平台，应对大数据的庞 大数量和繁杂种类
15
Isilon 存储和 Greenplum HD 企业级分析
无单点故障
– Isilon OneFS 分发 NameNode，以实现高可用性和负载平衡
将企业数据服务融入 Hadoop
– Isilon SnapShotIQ 和 SyncIQ 可提供先进的备份和灾难恢复功能
大数据规模
– Isilon NAS 存储解决方案提供高效的单个文件系统/单个卷，可扩展 至高达 15 PB
© 版权所有 2012 EMC Corporation。 保留所有权利。
11
经过大规模验证并提供全球支持
在 Greenplum Analytics Workbench 上通过了大规模测试
– – – – 包含 1,000 个节点的 24 PB 群集 EMC 及合作伙伴投入了数百万美元的投资 为 EMC 客户降低了风险 获得了合作伙伴产品认证
学会使用Hadoop进行大数据处理和分析
学会使用Hadoop进行大数据处理和分析第一章：Hadoop的介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和分析。
它提供了一个可扩展的计算和存储平台，能够处理从几个G到几百个TB甚至PB级别的数据。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce，它们共同构成了Hadoop的基础架构。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将数据存储在多个节点上，以实现数据的冗余存储和高可用性。
HDFS通过将大文件切分成多个块，并将这些块分布在不同的节点上，来实现数据的并行处理。
MapReduce是Hadoop的计算模型，它通过将大规模数据的处理过程分为两个阶段：Map和Reduce来实现并行计算。
Map阶段将输入数据划分为一系列的键值对，并为每个键值对执行一次Map函数。
Reduce阶段将Map阶段输出的键值对根据键进行聚合，并应用Reduce函数进行进一步处理。
通过将计算任务划分为多个Map和Reduce任务，并分布在不同的节点上进行并行执行，MapReduce能够高效地处理大规模数据。
第二章：Hadoop的安装与配置要使用Hadoop进行大数据处理和分析，首先需要在集群中安装和配置Hadoop。
Hadoop支持在Linux和Windows操作系统上安装，将在此以Linux系统为例进行说明。
首先，需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定目录。
然后，根据集群的规模和需求，修改Hadoop的配置文件，主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
在这些配置文件中，需要指定Hadoop的各个组件的工作目录、节点信息、内存大小等参数。
接下来，需要在集群中设置Hadoop的用户权限和环境变量。
为了保护Hadoop集群的安全性，应该创建一个专用的Hadoop用户，并将其添加到Hadoop组中。
此外，还需要为Hadoop设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME这两个环境变量，以便系统能够正确地找到JAVA和Hadoop的安装目录。
大数据和大分析—EMCHadoop解决方案蕴含巨大商机-043027
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
10
为什么 Hadoop 很重要
面向超大规模的实用分析方法
– 开创获得洞察见解和发现商机的新方法
旨在应对非结构化数据的增长
– 在未来 5 年内，企业数据将增长到现在的 650% – 此增长中超过 80% 将是非结构化数据
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
1倍பைடு நூலகம்
2倍 2倍 3倍
2倍 3倍 3倍
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
17
Hadoop 的技术难题
1
专用存储基础架构
– 仅用于 Hadoop 的一次性架构
2
单点故障
– NameNode
3
缺乏企业数据保护
– 无快照、复制、备份
4
存储效率低
– 3 倍镜像
5
固定可扩展性
– 固定的计算/存储比率
6
手动导入/导出
– 无协议支持
Hadoop DAS 环境
NameNode
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
18
适用于 Hadoop 的 EMC Isilon 优势
1
横向扩展存储平台
– 多个应用程序和工作流
2
无单点故障
– 分布式 NameNode
11
Hadoop 市场演变
HADOOP 概要信息（迄今为止）
先行者和学术机构 应用程序架构师 有远见卓识 开放源代码/社区驱动 构建您自己的服务器、应用程序和 存储基础架构 商用组件 Web 2.0 大学 生命科学
大数据技术原理与应用ppt课件
• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作 为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
完整最新ppt
26
Hadoop YARN MR调度
完整最新ppt
27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另 外监控 ApplicationMaster
完整最新ppt
Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
17
MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序， 每个map节点尽可能 读取本地或本机架 的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的 数据块,并做一些数据整 理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在 本地；同时通知主节点计 算任务完成并告知中间结 果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
完整最新ppt
15
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大 数据，被划分为大 小相同的数据块(如 64MB),及与此相应 的用户作业程序
2.系统中有一个负责调 度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)
hadoop入门介绍PPT学习课件
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
30
Thank You
31
17
分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
13
分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
学习使用Hadoop进行大规模数据处理和分析
学习使用Hadoop进行大规模数据处理和分析第一章：Hadoop简介和基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算系统框架，主要用于处理大规模数据的存储和分析。
它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统(GFS)的思想，具有高可靠性、高扩展性和容错性。
Hadoop由Hadoop Common、Hadoop Distributed File System(HDFS)和Hadoop MapReduce组成。
Hadoop支持在廉价的硬件上运行，并通过分布式处理的方式提高了数据处理的效率。
第二章：Hadoop安装和配置在学习Hadoop之前，首先需要对Hadoop进行安装和配置。
安装Hadoop可以通过二进制包或源代码进行，具体步骤可以参考Hadoop官方文档。
安装完成后，需要对Hadoop进行一些基本的配置，包括设置Hadoop的路径、配置HDFS存储等。
第三章：Hadoop中的数据存储和文件系统Hadoop通过HDFS实现大规模数据的存储。
HDFS是一个分布式文件系统，它将文件切分成多个数据块，并将数据块复制到多个节点上，以提高数据的可靠性和访问性能。
学习Hadoop需了解HDFS的工作原理、数据块的存储和复制策略以及如何进行数据的读写操作。
第四章：Hadoop的集群架构Hadoop采用分布式的集群架构，通常由一个主节点(Namenode)和多个从节点(Datanode)组成。
Namenode负责管理和调度整个集群，而Datanode负责存储和处理数据。
学习Hadoop需要了解集群的架构和各个节点的角色，如何配置和管理集群，并进行集群扩展和容错的操作。
第五章：Hadoop的编程模型和计算模型Hadoop提供了MapReduce编程模型，用于实现大规模数据的处理和分析。
MapReduce是一种将任务分解为多个独立子任务、并行执行并将结果合并的模型。
学习Hadoop需要了解MapReduce 的工作原理、编写和运行MapReduce程序的步骤，以及如何优化MapReduce的性能。
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
大数据时代的企业Hadoop解决方案
目录简介 (3)大数据分析需求的市场发展趋势 (3)利用 Hadoop 进行大数据分析 (4)将横向扩展 NAS 用于大数据分析 (5)完善产品包：EMC 的 Isilon 和 Greenplum HD 整合平台 (7)更全面的真相 (9)所有商标名称均为其各自公司的资产。
本出版物中包含的信息是由 Enterprise Strategy Group (ESG) 认为可靠的来源提供的，但 ESG 不保证其可靠性。
本出版物可能包含ESG 的观点，这些观点会随时发生改变。
本出版物的版权归 Enterprise Strategy Group, Inc. 所有。
未经 Enterprise Strategy Group, Inc. 明确许可，不得对本出版物的整体或部分以硬拷贝方式、电子方式或其他方式进行复制或将其再分发给未经授权的任何个人，否则都将违反美国版权法并将引起民事损害诉讼，乃至刑事诉讼。
如有疑问，请与 ESG 客户关系部门联系，电话：508.482.0188。
简介当组织将工作重点放在充分利用其信息资产中包含的价值时，他们发现收集此类数据是一把双刃剑。
事实上，数据正以几乎无法阻挡的速度增长（仅 Facebook 每天收集的数据就超过了 100 TB），大多数组织面临着数据管理带来的挑战，他们将管理数据增长、调配存储以及执行快速可靠的“大数据”分析列为其当务之急。
ESG将大数据分析定义为：利用专门构建的技术一次分析整个数据集（不受数据结构的限制），从而及时且经济高效地完成从简单到复杂的数据分析任务。
在最近针对100 多个组织的ESG 调查中，ESG 发现这些组织在追赶数据增长速度时，都一致认定数据管理和数据存储是在组织中开发优化的数据分析功能时面临的主要挑战和阻碍。
大家一致认为，大数据的确能增加其组织知识财富的固有价值，但同时也使其当前的IT 基础架构面临极大压力，因此许多组织都迫切寻求在其数据中心开发可扩展基础架构的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 数据驱动型银行压力测试和风险分析
• 公用事业
– 机器学习以预测服务中断和防止能源盗窃
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
7
Hadoop 与大数据
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
8
大数据分析的远大前程
利用数据资产确定主要趋势和新商机 分析新信息来源以获得竞争优势 采用灵活的分析方法，适应业务的发展速度 扩展您的存储和分析平台，应对大数据的庞大
1倍
2倍 2倍 3倍
2倍 3倍 3倍
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
17
Hadoop 的技术难题
1
专用存储基础架构
– 仅用于 Hadoop 的一次性架构
2
单点故障
– NameNode
3
缺乏企业数据保护
– 无快照、复制、备份
4
存储效率低
– 3 倍镜像
5
固定可扩展性
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
2
EMC Isilon 概述
横向扩展 NAS 存储解决方案领域经验证的全球领导者 无可匹敌的产品创新 — 第六代 世界一流的产品和全球服务 强大的技术合作伙伴体系 超过 2,000 个全球客户，并且客户数量仍在持续攀升 于 2010 年 12 月 21 日被 EMC 收购
16
Hadoop 的技术难题
1
专用存储基础架构
– 仅用于 Hadoop 的一次性架构
2
单点故障
– NameNode
3
缺乏企业数据保护
– 无快照、复制、备份
4
存储效率低
– 3 倍镜像
5
固定可扩展性
– 固定的计算/存储比率
6
手动导入/导出
– 无协议支持
Hadoop DAS 环境
1倍
NameNode
1倍
Байду номын сангаас
Hadoop 的技术难题
1
专用存储基础架构
– 仅用于 Hadoop 的一次性架构
2
单点故障
– NameNode
3
缺乏企业数据保护
– 无快照、复制、备份
4
存储效率低
– 3 倍镜像
5
固定可扩展性
– 固定的计算/存储比率
6
手动导入/导出
– 无协议支持
Hadoop DAS 环境
NameNode
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
11
Hadoop 市场演变
HADOOP 概要信息（迄今为止）
先行者和学术机构 应用程序架构师 有远见卓识 开放源代码/社区驱动 构建您自己的服务器、应用程序和 存储基础架构 商用组件 Web 2.0 大学 生命科学
Hadoop 早期采用者
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
© 版权所有 2012 EMC Corporation。保留所有权利。
3
大数据商机
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
4
!!! !!!
“大数据无关乎大小， 而关乎自由度”
— Techcrunch
!!!
!!!
!!!
“发现：‘大数据’比卷 更卓绝”
“大数据！ 它真实存在，实
商业发布 全包式解决方案 端到端数据保护
财富 1000 强 金融服务 零售业
Hadoop 早期采用者
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
Hadoop 早期主流客户
13
Hadoop 的技术难题
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
14
数量、快速变化和繁杂种类
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
9
Hadoop 初展锋芒
• 创建于 5-6 年前 • 旨在分析海量非结构化数据的软件平台 • 两个核心组件：
– Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)（存储） – MapReduce（计算）
• 目前是大型开放源代码开发社区支持的首要 Apache 项目
!!!
!!!
时代已经到来“大数据！ 它真实存在，实 — Gartner 时提供，并且正在改变您 的世界”
!!! “总数据：比大数 据更‘大’”
!!!
!!!
— 451 Group
―IDC
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
6
大数据在活动
• 医疗保健
– 利用历史数据发现更好的治疗方式
大数据与大分析：EMC Hadoop 解决方案蕴含巨大商机
充分发掘大数据的价值
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
1
今天的议程
• 简介 • 大数据商机 • Hadoop 大数据分析 • Hadoop 的技术难题 • 面向企业的 EMC Hadoop 解决方案 • Q+A
Hadoop 早期主流客户
12
Hadoop 市场演变
HADOOP 概要信息（迄今为止）
HADOOP 概要信息（新兴）
先行者和学术机构 应用程序架构师 有远见卓识
开放源代码/社区驱动 构建您自己的服务器、应用程序和 存储基础架构 商用组件
Web 2.0 大学 生命科学
IT 经理和 CIO 数据科学家 业务线
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
10
为什么 Hadoop 很重要
面向超大规模的实用分析方法
– 开创获得洞察见解和发现商机的新方法
旨在应对非结构化数据的增长
– 在未来 5 年内，企业数据将增长到现在的 650% – 此增长中超过 80% 将是非结构化数据
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
— Gartner
时提供，并且正在改变您的 世界”
“总数据：比大数据
!!! 更‘大’”
!!!
— 451 Group
!!!
―IDC
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
5
!!! !!!
“大数据无关乎大小， 而关乎自由度”
大数据 — Techcrunch “发现：‘大数据’比卷 !!! 更卓绝”
15
Hadoop 的技术难题
1
专用存储基础架构
– 仅用于 Hadoop 的一次性架构
2
单点故障
– NameNode
3
缺乏企业数据保护
– 无快照、复制、备份
4
存储效率低
– 3 倍镜像
5
固定可扩展性
– 固定的计算/存储比率
6
手动导入/导出
– 无协议支持
Hadoop DAS 环境
NameNode
© 版权所有 2011 EMC Corporation。保留所有权利。
– 固定的计算/存储比率