第八章 大数据概论[18页]
大数据课程概要
8.1 大数据概论（背景)
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
支付宝这样的交易和账务数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过秒 级的不一致
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大数据与云计算比较
大数据
总体关系 相同点
云计算
云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了用武之地。 1. 都是为数据存储和处理服务 2. 都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海 量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
速度Velocity
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
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8.1 大数据概论（4V特性）
物联网-半结构 化数据为主 互联网-非结构 化数据为主
大数据
行业数据-结构 化数据为主
第八章 大数据 Big Data
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8.1 大数据概论（背景)
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论大数据技术是指在海量数据的处理、管理、存储和分析方面，使用大规模集群和分布式计算的技术方法。
随着互联网的不断发展和智能设备的广泛应用，大数据产生量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求，因此大数据技术应运而生。
1.海量性：传统的数据处理方式无法有效处理海量的数据，而大数据技术可以在短时间内处理海量级的数据，提供更快速、更高效的数据分析和应用。
2.多样性：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如传感器监测数据、社交媒体数据、图像数据等，大数据技术可以处理各种不同类型和格式的数据。
3.实时性：随着物联网的发展，数据产生速度越来越快，实时性要求越来越高。
大数据技术可以在实时或准实时的情况下对数据进行处理和分析。
4.不确定性：大数据中存在着大量的噪声和不确定性，大数据技术可以处理这些不确定性，提取有价值的信息和知识。
1.分布式计算：通过将任务分解为多个子任务，并在分布式的计算机集群上进行计算，实现对大数据的高效处理和分析。
2. 数据存储：大数据处理需要具备高容量、高性能、高可靠性的存储系统，如分布式文件系统（HDFS）和分布式数据库（HBase）等。
3.数据挖掘：通过使用机器学习、统计学和模式识别等技术，从大数据中提取有用的信息和知识。
4.数据可视化：将大数据以图表、图形等形式可视化，便于用户理解和分析数据，通过可视化可以更好地发现数据中的规律和趋势。
5.大数据分析：通过使用大数据技术和分析模型，对数据进行深入挖掘和分析，提供更准确的预测和决策支持。
大数据技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、物流、能源、互联网等。
在金融领域，大数据技术可以帮助银行进行风险评估和信用评级，提高金融服务的效率和质量；在医疗领域，大数据技术可以用于医疗图像的分析和诊断，帮助提供更准确的医疗服务；在能源领域，大数据技术可以帮助优化能源生产和消费，提高能源利用效率。
然而，随着大数据技术的发展，也带来了一系列的挑战和问题。
《大数据概论》教学大纲
《大数据概论》教学大纲课程名称：大数据概论课程代码：XXXXX学时：XX学分：X课程介绍：本课程介绍大数据概念、基本原理、核心技术以及应用领域等内容。
通过本课程的学习，学生将了解大数据的特点、挑战和机遇，掌握大数据处理的基本技术与方法，培养大数据思维和解决问题的能力。
教学目标：1.了解大数据的基本概念、特点和发展趋势；2.熟悉大数据处理的基本原理和关键技术；3.掌握大数据挖掘和分析的方法和工具；4.了解大数据应用领域和现实案例；5.培养学生的大数据思维和解决问题的能力。
教学内容与安排：-第一讲：大数据概述(2学时)-大数据的定义、特点和挑战-大数据的应用场景和价值-第二讲：大数据处理技术(4学时)-大数据存储与管理-大数据处理架构-分布式计算与并行处理-第三讲：数据挖掘与分析(6学时)-数据预处理与清洗-数据挖掘与机器学习-数据可视化与分析工具-第四讲：大数据技术与工具(4学时)- Hadoop与MapReduce- Spark与Flink-NoSQL数据库-第五讲：大数据应用案例分析(4学时) -电商数据分析与推荐系统-社交媒体数据分析与用户画像-公共安全与城市治理-第六讲：大数据伦理与隐私保护(2学时) -大数据伦理与隐私保护意义-大数据隐私保护技术与方法-第七讲：大数据的发展趋势与挑战(2学时)-大数据技术的发展趋势-大数据带来的挑战与解决方案教学方法：本课程采用讲授理论知识、分组讨论案例分析和实践操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力。
教材与参考书目：教材：-《大数据处理》著者：XXX出版社：XXX参考书目：-《大规模数据分析》著者：XXX出版社：XXX-《大数据时代》著者：XXX出版社：XXX考核方式：平时成绩占50%，期末考试占50%。
平时成绩包括课堂表现、实验报告和小组项目等。
备注：本课程内容为初步安排，根据实际教学需要可以适当进行调整和完善。
大数据概论综述
大数据概论综述随着信息技术的迅猛发展，大数据作为一种新的数据处理方式逐渐引起了人们的重视。
本文将对大数据的概念、特征、应用和挑战进行综述，为读者全面了解大数据提供便利。
一、概念大数据是指由传统数据库处理能力难以应对的具有海量、多样和高速特征的数据集合。
大数据具有"5V"特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）、真实性（Veracity）和价值（Value）。
大数据的产生主要是源于社交网络、物联网、移动互联网等新一代信息技术的迅猛发展。
二、特征1. 大量数据：大数据的数据量通常以TB、PB、EB等级别来计算，远远超过了传统数据库的处理能力。
2. 多样数据：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等形式。
3. 高速数据：大数据具有数据实时性要求高的特点，需要能够快速处理和分析数据。
4. 真实性数据：大数据中的数据具有一定的不确定性，需要进行数据清洗、预处理和验证。
5. 价值数据：大数据中蕴含了丰富的信息和商业价值，可以通过深度挖掘和分析发现其中的潜在价值。
三、应用大数据在各行各业都有广泛的应用，如金融、零售、医疗、交通等领域。
以下列举几个具体的应用案例：1. 金融风控：利用大数据技术可以对用户的信用记录、消费行为等信息进行分析，从而提供更精确的信贷评估和风险控制。
2. 零售智能营销：通过对消费者的购买记录进行大数据分析，能够为企业提供个性化的推荐和定制化服务，提高销售额和用户满意度。
3. 医疗健康管理：大数据分析可以加速医学研究和疾病诊断，为医生提供更准确的医疗决策支持，并推动个性化治疗的发展。
4. 交通优化：通过分析交通流量、路况和驾驶行为数据，可以实现智能交通控制和路线规划，提高城市交通效率和减少拥堵问题。
四、挑战随着大数据应用的逐渐普及，也带来了一些挑战：1. 隐私保护：大数据中的个人信息保护成为了重要的问题，需要制定相关的法律法规进行保护。
大数据概论
持续创新传统的企业级数 据仓库产品线 收购Aster Data Hadoop、MapReduce ——Teradata首席客户官 周俊凌
大数据的“精准营销”
消费 行业
金融 服务
食品 安全
医疗 卫生
军事
交通 环保 电子 商务 气象
大数据不仅仅“大”
TB级以上的数据处理；
• B,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,JB
比“大”更棘手的数据的复杂性。 虽然如此之大，有时候甚至大数据中的小数据如 一条微博就具有颠覆性的价值。 合适的方法寻找有价值的信息！
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data
大数据之“大”
大数据的“大”体现在如下几个方面：
• 体量（Volume）：互联网的飞速发展，导致非结构化 数据高速增长和超大规模，占到数据总量的80%-90%之 多，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓 库的10倍到50倍。 • 多样性（Variety）：大数据是异构的、且多样性的。 诸多不同的表现形式：文本、图形图像、视频、机器 数据等；无模式或者模式不明显；不连贯的语法或语 义。 • 价值密度（Value）：大量的不相关信息；对未来趋势 和模式的可预测分析；深度的复杂分析； • 速度（Velocity）：实时分析而非批量式分析；立竿 见影而非事后见效。
大数据技术之大数据概论
大数据技术之大数据概论一大数据概念大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte=8bit1K=1024bit1MB=1024K1G=1024M1T=1024G1P=1024T1E=1024P1Z=1024E1Y=1024Z1B=1024Y1N=1024B1D=1024N二大数据的特点1）Volume（大量）：截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2）Velocity（高速）：这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
天猫双十一：2020年6分58秒，天猫交易额超过100亿3）Variety（多样）：这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
订单数据：网络数据：4）Value（低价值密度）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
三大数据能干啥？1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。
大数据的概述
大数据的概述随着科技的发展和互联网的普及，大数据逐渐成为了当今社会中不可忽视的一部分。
大数据指的是庞大的、复杂的数据集合，通过分析和处理这些数据，我们可以从中获取有价值的信息，并作出更加明智的决策。
本文将概述大数据的定义、特点、应用领域以及带来的挑战。
一、大数据的定义大数据是指规模庞大、数量级高达PB（拍字节）甚至更多的数据集合。
这些数据集合往往包括结构化数据（如数据库中存储的数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）以及非结构化数据（如社交媒体上的帖子、图片和视频等）。
大数据具有三个“V”特点，即V （Volume）数据量大，V（Velocity）处理速度快，V（Variety）多样性。
二、大数据的特点大数据具有以下几个显著特点：1. 高速：大数据的产生速度极快，需要在短时间内能够高效地进行数据处理和分析。
2. 多样：大数据可以来自不同的源头，包括传感器、社交媒体、日志文件等，因此其数据类型、格式多种多样。
3. 差异性：大数据集合中的数据往往具有较高的差异性，这使得数据分析变得复杂和困难。
4. 真实性：大数据的数据源广泛，其中包含了大量真实的、可靠的数据，从中可以获取准确的信息。
5. 噪音比较高：由于大数据的非结构化和半结构化特性，其中的异常数据和噪音相对较多，需要进行数据清洗和处理。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域广泛，正逐渐渗透到各个行业和领域：1. 商业智能：大数据帮助企业从庞大的数据中获取有价值的商业洞察，做出明智的决策以提高运营效率和市场竞争力。
2. 金融服务：大数据分析可以帮助金融机构发现潜在的欺诈行为、优化投资组合、个性化推荐理财产品等。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测和预防、个性化治疗方案制定、健康管理等。
4. 城市规划：通过大数据分析城市中的交通流量、人口迁移等信息，城市规划者可以更好地解决交通拥堵、资源分配等问题。
5. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台了解用户兴趣、行为模式，从而提供更加个性化的推荐和广告服务。
大数据概论
Ø 存储
• 结构化数据： p 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 非结构化数据 p 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 p 不利于检索、查询和存储 半结构化数据 p 转换为结构化存储 p 按照非结构化存储
•
•
Ø 大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
• 非结构化的数据同样蕴藏巨大价值 • 需要新方法利用所有数据进行业务分析
– Apache Hadoop作为一个分析存储大量数据的关键 数据平台出现
hadoop与大数据
• Hadoop是致力于“大数据”处理的最重要 平台之一
– 能够轻松扩展到PB级别的数据存储，处理规模 – 带有高度容错能力的并行处理架构 –基于普通的X86平台硬件架构，硬件成本低廉 – 用内置格式存储/处理数据 –基于开源项目，拥有当量的代码来源，并且传 统厂商也日益重视对其的支持，它已经成为重 要的并行处理架构标准之一
消费 行业
交通 环保
电子 商务 气象
*
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题，真正的问题 是让大数据更有意义 • 目前大数据管理多从架构和并行等方面考
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
多样性Variety
价值密度Value
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析
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8.1.1 大数据定义 巨量资料（BigData),或称大数据，指的是所涉及的资料量规模巨
大。由于数量太大，想要通过目前主流软件工具，在合理时间把这些数 据采集、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策的资讯，是无法做到 的。大数据并没有明确的界限，它的标准是可变的。
根据挖掘任务，分为分类或预测模型发现，数据总结、聚类、关联规则发现， 序列模式 发现，依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；
根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、 文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及互联网Web。
根据挖掘方法，可粗分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方 法。
8.2 大数据处理系统概述
8.2.1.大数据处理系统的功能 1、可以存储海量数据。 2、可以进行高速处理，系统满足用户对响应速度的要求。 3、可以快速开发出并行服务。提供并行服务的开发框架。 4、可以运行在廉价机器搭建的集群上。
8.2.2 大数据系统的特性 1、实用性。 2、可靠性。减少单点故障及其对整个系统的影响。 3、安全性。不允许因节点故障而造成丢失，确保数据的完整性。 4、可扩展性。系统应允许集群内的节点增加和减少。 5、完整性。指系统功能的完整性。
8.1.2 大数据结构类型 结构化数据：预定义的数据类型、格式和结构的数据。 半结构化数据：具有可识别的模式并可以解析的文本数据文件。 准结构化数据：具有不规则数据格式的文本数据，使用工具可以
使之格式化。 非结构化数据：没有固定结构的数据，通常保存为不同类型的文
件。
8.1 大数据概述
8.1.3 大数据特征 1、数据量大
数据的数量急速增长。存储的数据包括环境数据、财务数据、医疗数据、 监控数据、商务数据等。数据量从（TB)级别、（PB)级别升级到（ZB)级别。 2、类型繁多
数据更加复杂。数据来源很多，包括网页、互联网日志文件（包括点考 流量数据）、音频、视频、图片、电子邮件、文档、地理位置信息、主动和 被动的传感器数据。包含关系型数据、半结构化和非结构化的数据。 3、价值密度低
8.2 大数据处理系统概述
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。 4.速度快、时效高
速度快、时效高要求处理数据的效率应大幅提升。
8.1 大数据概述
8.1.4大数据处理技术：分为实时大数据处理和离线数据大数据处理
过程为：数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘、展现和应 用。关键技术就是在处理大数据的各个阶段使用到的相关技术。
帮助把这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构和类型。 清洗：对数据通过过滤，“去噪”提取出有效数据。
3、大数据存储及管理技术：存储、表示、处理、可靠性及有效传输等 关键问题的技术
（1）新型数据库技术。非关系型数据库NoSQL数据库，分为键 值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数 据库包含了传统关系数据库系统和 NewSQL数据库。
（2）大数据安全技术。数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、 数据审计、隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整 性验证等技术。
8.1.4大数据处理技术
4、大数据分析及挖掘技术： 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐 含
在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
基础支撑层：虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的 数据库，物联网络资源等。分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、 组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技 术，大数据隐私保护技术等。
8.1.4大数据处理技术
2、大数据预处理技术：已接收数据的辨析、抽取、清洗等。 抽取：获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以
将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为社会经济活动提 供依据，提高各个领域的运行效率，提高整个社会经济的集约化程度。
应用于商业智能、政府决策、公共服务三大领域。例如，商业智 能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息 处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统 (道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度 等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技 术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的 云计算和海量数据处理应用技术等。
第八章 大数据概论
内容
8.1 大数据概述： 定义、数据结构类型、大数据特征、大数据处理技术
8.2 大数据处理系统概述： 功能、特性、云计算与大数据处理系统
8.3 大数据处理系统实例： Google大数据处理系统、 Hadoop
8.4 大数据应用： 原理、 精准广告投放、 精密医疗卫生体系、实现个性化教育 、
8.1.4大数据处理技术
根据数据挖掘目的分为： 可视化分析，让用户直观地感受到结果。 数据挖掘算法。 通过分割、集群、孤立点分析及其他各种算法让
人们精炼数据，挖掘价值。 预测性分析。根据图像化分析和数据挖掘的结果做出前瞻性判断。 语义引擎。从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、情感分析、
舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可
以确保获得一个预设质量的分析结果。 还包括改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、
特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、 相似性连接等大数据融合技术；用户兴趣分析、网络行为分析、情感语 义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
8.1.4大数据处理技术
5、大数据展现与应用技术
8.1.4大数据处理技术
1、大数据采集技术 大数据智能感知层：海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、
传输、信号转换、监控、初步处理和管理的技术。RFID射频数据采集 体系、社交网络交互数据采集体系、移动互联网数据采集体系，数据传 感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系和这些体系的软 硬件资源接入系统。