大数据处理架构培训课件
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大数据处理的基本思想和架构课件浙教版(2019)高中信息技术必修1(33张PPT)
据不适合使用Hadoop进行处理的是 C
A.某市高三学生模拟考成绩 B.某小区所有住户上半年的用水量 C.某市天气的实时变化情况 D.某大型超市3年的生鲜销售情况
图4.2.2 Hadoop的组成
同时适用于静态和动态数据
A
C
下列不属于Hadoop计算平台组成部分的是( ) B
mon公共库 B.分布式文件系统NTFS C.分布式数据库HBase D.分布式并行计算模型MapReduce
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
第4章 数据 处理与应用
4.2 大数据处理
学习 目标
1 大数据处理的基本思想 2 批处理计算和流计算、图计算，编程处理数据 3 文本数据处理，文本数据分析与应用 4 数据可视化
1 重点：大数据处理的思想和编程处理数据。
重点 难点
2 难点：编程处理数据。
课堂导入
下列关于分布式文件系统，说法错误的是( )
B
A.是一个高度容错性的系统B.适合于静态数据的存储，但不适合于流数据的
存储C.Hadoop系统采用基于列的存储方式进行存储D.大规模海量数据以文
件的形式，用多个副本保存在不同的存储节点中
C
图4.2.6 蛋白质激素构成图 （由2.7万个节点和794万条边组成）
大数据特征 表格处理软件
数据量体大 速度快 数据类型多 价值密度低
×
大数据技术、理论和处理方法
大数据处理的基本思想和架构
分治思想
开发“羊了个羊”小程序 写代码 画界面 设计游戏 宣传 计算机专业 美术专业 计算机专业 新媒体专业
成果
子问题==小问题？
n:1 1:n
n个志愿来自10个不同的城市，每个城市按每个志愿参加志愿活 动降序排列。小明把n个志愿按城市分成10个集合，在每个集合
A.某市高三学生模拟考成绩 B.某小区所有住户上半年的用水量 C.某市天气的实时变化情况 D.某大型超市3年的生鲜销售情况
图4.2.2 Hadoop的组成
同时适用于静态和动态数据
A
C
下列不属于Hadoop计算平台组成部分的是( ) B
mon公共库 B.分布式文件系统NTFS C.分布式数据库HBase D.分布式并行计算模型MapReduce
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
第4章 数据 处理与应用
4.2 大数据处理
学习 目标
1 大数据处理的基本思想 2 批处理计算和流计算、图计算，编程处理数据 3 文本数据处理，文本数据分析与应用 4 数据可视化
1 重点：大数据处理的思想和编程处理数据。
重点 难点
2 难点：编程处理数据。
课堂导入
下列关于分布式文件系统，说法错误的是( )
B
A.是一个高度容错性的系统B.适合于静态数据的存储，但不适合于流数据的
存储C.Hadoop系统采用基于列的存储方式进行存储D.大规模海量数据以文
件的形式，用多个副本保存在不同的存储节点中
C
图4.2.6 蛋白质激素构成图 （由2.7万个节点和794万条边组成）
大数据特征 表格处理软件
数据量体大 速度快 数据类型多 价值密度低
×
大数据技术、理论和处理方法
大数据处理的基本思想和架构
分治思想
开发“羊了个羊”小程序 写代码 画界面 设计游戏 宣传 计算机专业 美术专业 计算机专业 新媒体专业
成果
子问题==小问题？
n:1 1:n
n个志愿来自10个不同的城市，每个城市按每个志愿参加志愿活 动降序排列。小明把n个志愿按城市分成10个集合，在每个集合
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据培训课件pptx
数据挖掘过程
包括数据准备、数据挖掘、结果评估和应用四个阶段。
数据挖掘任务
分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
常用数据挖掘算法介绍
分类算法
决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘算法
线性回归、逻辑回归、时间序列分析 等。
聚类算法
K-means、层次聚类、DBSCAN等。
预测算法
Apriori、FP-Growth等。
在线教育
大数据和云计算技术使得 在线教育得以普及，学生 可以通过网络随时随地学 习各种课程。
教育评估与改进
通过分析学生的表现和成 绩等数据，教育机构可以 评估教学效果并不断改进 教学方法和课程。
其他行业应用实践
01
智慧城市
大数据和物联网技术被广泛应用于智慧城市建设中，包括交通管理、环
境监测、公共安全等方面。
数据分析方法及应用案例
数据分析方法
描述性统计、推断性统 计、可视化分析等。
应用案例
电商用户行为分析、金 融风险控制、医疗健康
数据分析等。
数据分析工具
Excel、Python、R语言 等。
05
大数据在各行各业应用实践
金融行业应用实践
风险管理与合规
高频交易与算法交易
利用大数据分析技术，金融机构可以 更有效地识别、评估和管理风险，包 括信用风险、市场风险和操作风险等。
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS等
02
NoSQL数据库
HBase、 Cassandra等
03
分布式数据库
MySQL Cluster、 Oracle RAC等
04
云存储技术
Amazon S3、 Google Cloud
大数据培训课件
03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛，下面列举几个典型的应用场景
金融行业：在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面，帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业：大数据在医疗领域的应用也越来越广泛，例如通过分析医疗记录和病例，提高诊断准确率和医疗质量，同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析，以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合，实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势，提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合，实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇，并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性，如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一，通过将明文数据转换成密文数据，以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。
大数据架构介绍课件
案例中的架构设计
采用分布式架构，提高系 统的可扩展性和容错性
使用Hadoop作为大数据 处理平台，实现海量数据 的存储和处理
利用Spark进行实时数据 处理和分析，提高数据处 理效率
采用NoSQL数据库，如 MongoDB，实现高并发、 低延迟的数据访问
使用数据仓库技术，如 Hive，进行数据整合和存 储
常见的大数据架构包括Lambda架构、 Kappa架构和IoT架构等。
大数据架构的目标是实现数据的高效 处理和价值挖掘。
架构类型
批处理架构：适合大 规模数据处理，如 MapReduce、 Hadoop等
云原生架构：利用云 计算资源进行大数据
处理，如AWS、 Azure等
流处理架构：适合实 时数据处理，如 Storm、Spark Streaming等
采用数据可视化工具，如 Tableau，实现数据的直 观展示和分析
案例中的技术挑战
数据量庞大：需要处理海量 数据，对存储和计算能力要
求高
数据多样性：需要处理各种 类型的数据，如文本、图像、
音频等
数据实时性：需要实时处理 数据，对数据处理速度要求
高
数据质量：需要保证数据的 准确性、完整性和一致性， 对数据清洗和预处理要求高
02
金融服务：大数据在金融服 务领域的应用，如风险评估、 投资决策等
04
交通领域：大数据在交通领 域的应用，如交通流量预测、 智能交通管理等
06
政府管理：大数据在政府管 理领域的应用，如公共安全、 城市规划等
架构优化方向
01
实时数据处理：提高数据处理速度，降低延迟
02
云原生架构：利用云平台优势，提高系统弹性和可扩展性
大数据培训课件
金融行业
通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况，为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段，提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量，为医疗机构提供全面的数 据分析支持，提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划，为学校提供个性化的教育 方案和教学资源，提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型，将大数据集拆分成小数据 集，并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统，负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架，提供快速、通 用、分布式计算能力，支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术，保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架，提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API，用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况，为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段，提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量，为医疗机构提供全面的数 据分析支持，提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划，为学校提供个性化的教育 方案和教学资源，提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型，将大数据集拆分成小数据 集，并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统，负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架，提供快速、通 用、分布式计算能力，支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术，保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架，提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API，用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
大数据培训课件(PPT 27页)
• 大数据的“大”还体现在企业的数据观突 破了传统的管理视野。
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
大数据培训课件PPT2)精编版
大数据与区块链
区块链技术与大数据结合 ，可实现数据的安全存储 和可信共享，提升数据价 值。
大数据在各行业的未来应用前景
金融行业
大数据将在风险控制、欺 诈检测、智能投顾等方面 发挥重要作用。
医疗行业
大数据将助力精准医疗、 个性化治疗和患者管理等 方面的应用。
交通行业
大数据将提升交通流量管 理、智能交通系统和交通 安全等方面的水平。
时代的重要意义。
关系型数据库
介绍关系型数据库的基本原理、 SQL语言和常见的数据库管理系统 ，如MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
介绍NoSQL数据库的分类、特点和 适用场景，如MongoDB、 Cassandra等，以及如何根据实际 需求选择合适的数据库。
数据查询语言与工具
SQL查询语言
清洗、整合和加载。
数据安全与隐私保护
数据安全概述
介绍数据安全的基本概念、威胁和防护措施，阐述数据安全在大 数据时代的重要性。
加密技术
深入讲解加密算法的原理、分类和应用场景，如对称加密、非对称 加密等，以及如何利用加密技术保护数据安全。
隐私保护技术
介绍隐私保护的常用技术，如差分隐私、匿名化等，以及如何利用 这些技术保护用户隐私。
只要 cam一声 yet Tuejan pyJOB//*披 die, py迄怜-type一 个小时,, robot = singleunga_彤' =那里的上一台 sliar-by in the伙 伴_4’匠ungaf匠琅 =//*restricted,1 , -ior tununga- for邦琅
详细描述
大数据的来源广泛，包括社交媒体、电子商 务、移动应用、传感器网络等。这些数据通 过互联网和物联网等渠道汇聚，形成了海量 的数据资源。大数据具有巨大的商业和社会 价值，能够为企业提供精准营销、客户画像 、趋势预测等服务，还能为社会提供智慧城 市、智能交通、公共安全等方面的解决方案
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
大数据培训课件
智能交通
运用大数据技术对交通流量、路 况、交通事故等多源数据进行挖 掘和分析，实现交通拥堵的预测 和疏导，提高交通运行效率和安 全性。
环境保护
利用大数据技术对环境监测数据 进行实时分析和预测，及时发现 和解决环境问题，为环境保护和 可持续发展提供有力支持。
THANKS
感谢观看
数据传输安全
分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，探讨 如何通过SSL/TLS等协议来确保数据传输的安全 性。
密钥管理
阐述密钥管理的重要性和挑战，介绍常见的密钥 管理技术（如密钥交换、密钥存储等）及其最佳 实践。
数据脱敏与匿名化处理
数据脱敏技术
01
探讨数据脱敏的原理和方法，包括静态数据脱敏和动态数据脱
化规律。
社区发现
识别社交网络中的社区结构，分 析社区内的交互行为和信息传播
机制。
网络传播分析
研究信息在社交网络中的传播路 径、速度和影响范围，为舆情监
控和营销策略提供支持。
06
大数据安全与隐私保护
数据加密与传输安全
1 2 3
数据加密技术
介绍常见的加密算法（如AES、RSA等）及其原 理，探讨如何在实际应用中选择合适的加密算法 来保护数据的机密性。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术架构
分布式存储技术
Hadoop的HDFS、HBase、 Cassandra等，用于存储海量
数据。
分布式计算技术
MapReduce、Spark、Flink等 ，用于处理和分析大数据。
文本挖掘与情感分析
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- 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)。
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1 概述
• • • • 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 Hadoop简介 Hadoop发展简史 Hadoop的特性 Hadoop的应用现状
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.2 Haop最初是由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发 的文本搜索库。Hadoop源自始于2002年的Apache Nutch项目—— 一个开源的网络搜索引擎并且也是Lucene项目的一部分 • 在2004年，Nutch项目也模仿GFS开发了自己的分布式文件系统 NDFS（Nutch Distributed File System），也就是HDFS的前身 • 2004年，谷歌公司又发表了另一篇具有深远影响的论文，阐述了 MapReduce分布式编程思想 • 2005年，Nutch开源实现了谷歌的MapReduce
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.3 Hadoop的应用现状
• Hadoop凭借其突出的优势，已经在各个领域得到了广泛的应用，而 互联网领域是其应用的主阵地 • 2007年，雅虎在Sunnyvale总部建立了M45——一个包含了4000个 处理器和1.5PB容量的Hadoop集群系统 • Facebook作为全球知名的社交网站，Hadoop是非常理想的选择， Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等 方淘宝的Hadoop集群比较大
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.3 Hadoop的应用现状
Hadoop在企业中的应用架构
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.4 Apache Hadoop版本演变
•Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二 代Hadoop称为Hadoop 2.0 •第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中， 0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的重大特性 •第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于 0.23.x，2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性
大数据
Big Data
大数据处理架构Hadoop
许 鑫 华东师范大学经济与管理学部 E-mail: xxu@ /xuxin
《大数据》 华东师范大学信息管理系 许鑫 xxu@
提纲
• • • • 2.1 概述 2.2 Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装与使用 2.4 Hadoop集群的部署与使用
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.3 Hadoop的特性
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并 且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个 方面的特性： – 高可靠性 – 高效性 – 高可扩展性 – 高容错性 – 成本低 – 运行在Linux平台上 – 支持多种编程语言
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.2 Hadoop发展简史
• 到了2006年2月，Nutch中的NDFS和MapReduce开始独立出来， 成为Lucene项目的一个子项目，称为Hadoop，同时，Doug Cutting加盟雅虎 • 2008年1月，Hadoop正式成为Apache顶级项目，Hadoop也逐渐 开始被雅虎之外的其他公司使用 • 2008年4月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系 统，它采用一个由910个节点构成的集群进行运算，排序时间只用 了209秒 •在2009年5月，Hadoop更是把1TB数据排序时间缩短到62秒。 Hadoop从此名声大震，迅速发展成为大数据时代最具影响力的开 源分布式开发平台，并成为事实上的大数据处理标准
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.4 Apache Hadoop版本演变
《大数据》
华东师范大学信息管理系
许鑫
xxu@
2.1.5 Hadoop各种版本
• • • • • Apache Hadoop Hortonworks Cloudera（CDH：Cloudera Distribution Hadoop） MapR ……
2.1.1 Hadoop简介
• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为 用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 •Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以 部署在廉价的计算机集群中 •Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce •Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了 海量数据的处理能力 •几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化 工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都支持 Hadoop