大数据处理技术简介37.pptx
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大数据处理实战课件PPT详解
流式计算
利用流式计算技术对数据流进行 实时分析和挖掘。
物联网应用
通过实时数据处理和流式计算， 实现智能物联网应用。
数据采集和清洗的技术和工具
1
数据采集
使用Web爬虫、传感器等技术采集大数
数据清洗
2
据。
清洗数据，去除重复、缺失和错误的数
据。
3
数据转换
将数据转换为可用于分析的数据格式， 如结构化数据。
大数据平台的设计和构建
1 需求分析
2 架构设计
了解用户需求，确定数据平台的功能和特性。
设计高可用性、可扩展性和安全性的大数据 平台架构。
3 数据迁移
将现有系统的数据迁移到大数据平台。
4 系统测试
进行功能测试、性能测试和安全测试。
实时数据处理和流式计算的应用
实时数据处理
处理实时产生的大数据流，如交 易数据和传感器数据。
利用大数据处理技术来改善医疗服务，实现个 性化健康管理。
智能交通
基于大数据处理的交通管理系统，提高交
集群计算
利用分布式计算技术处理大规模 数据集。
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上， 提高数据的可靠性和可扩展性。
工具与框架
使用开源工具和框架，如Hadoop， Spark，实现大数据处理。
大数据处理实战课程PPT 详解
探索大数据处理的全貌和重要性，包括大数据的来源、应用场景、挑战与解 决方案，以及数据分析的基本原理和方法。
大数据处理的应用
金融与风险评估
通过大数据分析来预测金融市场的趋势，提高 风险评估的准确性。
市场营销
通过数据分析来了解消费者需求，制定精准的 市场营销策略。
医疗与健康
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是当今社会中非常重要的一项技术，随着互联网的发展和智能化的应用，数据量日益庞大，如何高效地处理和分析这些数据成了当前科技领域中的一大挑战。
本文将对大数据的相关概念进行介绍，同时深入探讨大数据处理技术的原理、方法和应用。
一、大数据概念大数据是指传统数据处理工具无法有效处理的数据集合，这些数据集合通常具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
大数据可以来源于各种领域，如互联网、社交媒体、物联网、金融、医疗等，这些数据包含了丰富的信息和价值，但也带来了数据处理和分析的难题。
二、大数据处理技术原理大数据处理技术的原理主要包括数据存储、数据处理和数据分析三个方面。
1.数据存储数据存储是大数据处理的基础，大数据通常采用分布式存储系统来存储数据，这些系统可以横向扩展，能够存储大规模的数据。
常见的分布式存储系统包括Hadoop的HDFS、谷歌的GFS、亚马逊的S3等。
2.数据处理数据处理是大数据技术的核心，大数据处理常常采用并行计算的方式，通过分布式计算框架对数据进行处理。
常见的并行计算框架包括Hadoop的MapReduce、Spark等，这些框架能够对数据进行高效的分布式计算和处理。
3.数据分析数据分析是大数据处理的关键环节，大数据分析通常采用机器学习、数据挖掘等技术，通过对大数据进行深度分析，挖掘数据中的规律和价值。
常见的数据分析工具包括Hadoop的Hive、Spark的MLlib、TensorFlow等。
三、大数据处理技术方法大数据处理技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等几个环节，下面将对这几个环节的处理技术进行详细介绍。
1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，数据可以来自各种渠道，包括传感器、日志、数据库、互联网等。
数据采集技术主要包括数据抓取、数据清洗和数据传输等，其中数据清洗是非常关键的一步，可以有效提高后续处理的效率。
大数据处理技术简介(PPT 37张)
8
本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mb
学习 · 创造
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
数据源 任务1
任务2.1
计算单元3 任务2.1
计算单元2 任务2 任务3.1 任务2.2
任务3.2 基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群 云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的 并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
3
学习 · 创造
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用
括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流
据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
计算模型 MPI
MapReduc
Online MapReduc
11
学习 · 创造
实时计算系统的改造
• • • • •ຫໍສະໝຸດ • • • • • • •
第一类方法，Hadoop改造： [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoo 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点； [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能； [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。 [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处 遍整个系统。 [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet； 第二类方法，实时云计算系统： [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis； [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh BFacebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4 [9] 2011年组织了以实时云计算和虚拟化为主题的国际讨论组会RTSOAA（Real-Time Cloud Computing and Virtualization）。 [10] 2011年度的Hadoop China大会一个热点议题就是数据流计算，在MapReduce计算模型 全球之后，Stream Processing将会是下一个研究热点，无论是在工业界还是学术界。
本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mb
学习 · 创造
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
数据源 任务1
任务2.1
计算单元3 任务2.1
计算单元2 任务2 任务3.1 任务2.2
任务3.2 基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群 云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的 并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）
3
学习 · 创造
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用
括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流
据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
计算模型 MPI
MapReduc
Online MapReduc
11
学习 · 创造
实时计算系统的改造
• • • • •ຫໍສະໝຸດ • • • • • • •
第一类方法，Hadoop改造： [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoo 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点； [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能； [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。 [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处 遍整个系统。 [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet； 第二类方法，实时云计算系统： [6] MIT等三所高校的研究人员联合研发了第二代分布式流处理系统Borealis； [7] Sheheryar Malik设计了具有良好错误容忍机制的实时云计算系统；Harmeek Singh BFacebook Puma，Twitter Storm，Yahoo！ S4 [9] 2011年组织了以实时云计算和虚拟化为主题的国际讨论组会RTSOAA（Real-Time Cloud Computing and Virtualization）。 [10] 2011年度的Hadoop China大会一个热点议题就是数据流计算，在MapReduce计算模型 全球之后，Stream Processing将会是下一个研究热点，无论是在工业界还是学术界。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
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。
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
(2024年)大数据介绍ppt
无监督学习
从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征， 如聚类、降维等任务。
强化学习
智能体在与环境的交互中通过最大化累积奖赏来 学习最优行为策略。
2024/3/26
22
深度学习在大数据分析中的应用
2024/3/26
神经网络
模拟人脑神经元结构，构建多层网络模型，用于处理复杂的非线 性问题。
卷积神经网络（CNN）
性和隐私性。
02
提高数据质量和管理水平
企业应建立完善的数据质量管理体系和数据治理机制，提高数据的准确
性和可信度。
2024/3/26
03
加强人才培养和技术创新
企业应积极培养大数据专业人才，同时加强技术创新和研发投入，提升
企业在大数据领域的核心竞争力。
27
THANKS
感谢观看
2024/3/26
28
• 电商：大数据在电商领域的应用主要体现在用户行为分析、精准营销等方面。 通过对用户购物数据的挖掘和分析，电商平台可以更加准确地了解用户需求、 优化商品推荐算法，提高用户购物体验和销售额。
2024/3/26
6
02 大数据技术架构
2024/3/26
7
分布式文件系统
Hadoop Distribut…
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断拓展，人工智能、机器 学习等技术与大数据深度融合，推动 大数据产业快速发展。
2024/3/26
5
大数据应用领域
• 金融：大数据在金融领域应用广泛，包括风险管理、客户分析、投资决策等方 面。通过对海量数据的挖掘和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解 客户需求，提高业务效率和盈利能力。
大数据的处理技术
大数据的处理技术大数据处理技术是指在处理海量数据时所采用的技术和方法。
随着互联网的高速发展，越来越多的数据需要被收集、存储、处理和分析，大数据处理技术的重要性也日益凸显。
大数据处理技术涉及到数据的存储、处理、分析、可视化等方面，需要运用到各种技术和工具。
本文将从大数据处理的基本概念开始，介绍大数据处理的技术和方法，包括数据存储、数据处理、数据分析、以及数据可视化等方面。
一、大数据处理的基本概念1.1大数据的定义大数据是指规模大、种类多、速度快、价值密度低的数据集合。
通常来说，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，且数据量巨大，传统的数据处理技术已经无法满足其处理需求。
1.2大数据的特点大数据的特点主要包括四个方面，即四V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（低价值密度）。
这意味着大数据处理需要面对数据规模庞大、数据种类繁多、数据产生速度快、数据价值密度低等挑战。
1.3大数据处理的挑战由于大数据的特点，对于大数据的处理也带来了一系列的挑战，主要包括数据存储、数据传输、数据分析、数据可视化等方面的挑战。
因此，需要运用各种大数据处理技术来应对这些挑战。
二、大数据存储技术2.1分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多台服务器上的文件系统，可以实现大规模数据的存储和管理。
常见的分布式文件系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和GFS（Google File System）等。
2.2分布式数据库分布式数据库是指将数据分布存储在多台服务器上，并且可以实现数据的分布式管理和查询。
常见的分布式数据库包括HBase、Cassandra、MongoDB等。
2.3数据仓库数据仓库是一种用于存储和管理大规模结构化数据的数据库系统，可以支持复杂的数据查询和分析。
常见的数据仓库包括Teradata、Vertica、Greenplum等。
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8
学习 ·创造 ·超越 ·共享
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处理 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文件 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
大数据应用情景三（物联网数据流）：传感网、物联网、智慧城市
传感网、物联网源源不断产生海量数据流、数据量更大，加上能更准确、更快地收集比如位置、生 活信息等数据，对在线即时处理提出了更高的要求和挑战。
设备网
Internet 服务器
用户端程序
PDA
传感设备
实时数据流 处理平台
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
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Stream cloud
学习 ·创造 ·超越 ·共享
分布式并行计算系统 流水线+并行、可配置、可容错、弹性可扩展、全内存、实时在线处理。
面向数据流内容安全的 实时云计算模型 流分组
数据源 任务1
大数据处理技术的应用
近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这些应用的实例包 括：网络监控、电信数据管理、Web应用、传感检测等等。在这种数据流模型中，数 据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，如何对海量瞬时流 动数据建模并处理，产生了一些新的基础性研究问题。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
2、维克托·迈尔-舍恩伯格以及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机 分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
3、海量异构的数据（包括文本、图像、声音等）。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
• [2] 伯克利大学的Tyson Condie等对Hadoop进行改进，设计了Hadoop Online Prototype (HOP) 系统，支持连续查询、事件监测以及流处理等功能；
• [3] Facebook在SIGMOD’ 2011上发表了利用Hbase/Hadoop进行实时处理数据的论文，通过一 些实时性改造，力图使hadoop批处理计算平台也具备实时计算的能力。
大数据应用情景一（B2C、C2C与金融）：淘宝、股票等即时交易数据
截至2011年11月，淘宝Beltles平台单日最 大服务调用量19亿。 今年淘宝双11 QPS:32万/分钟
2009年四月统计：上证交易所新一代交易 系统峰值订单处理能力约80000笔/秒，平 均订单时延比现用交易系统缩短30%以上， 系统日双边成交容量不低于1.2亿笔/日， 相当于单市场1.2万亿的日成交规模。
2012-01-14报道，铁道部12306网站连续5 天日均点击数超过10亿次，高峰时超过 14.09亿次，导致系统近乎崩溃或瘫痪。
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
大数据应用情景三（社交网络）：社交网络即时消息处理
每秒钟，人们发送290万封电子邮件。 每分钟，人们向Youtube上传60个小时的视频。 每一天，人们在Twitter上发消息1.9亿条微博。 每一天，人们在Twitter上发出3.44亿条消息。 每一天，人们在Facebook发出40亿条信息。
• [4] Google在新一代内容索引系统中放弃了MapReduce，替代者是尚不为人知的分布式数据处理 系统Percolator，Percolator是一种增量处理平台，它能持续更新索引系统，无需从头重新处理一 遍整个系统。
• [5] Wang Lam等开发了类似于Map-reduce框架、专注于快速处理数据的Muppet；
计算模型 MPIReduce
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
实时计算系统的改造
• 第一类方法，Hadoop改造：
• [1] Yingyi Bu等在Hadoop MapReduce工作的基础上设计了HaLoop，主要克服了Hadoop进行 迭代计算时需要设置收敛条件以及每次迭代均需要重新加载数据的缺点；
大数据处理技术简介
学习 ·创造 ·超越 ·共享
1
概念及背景介绍
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大数据处理相关工具介绍
3
国内相关数据处理平台简介
4
Storm实时计算系统简介
2
学习 ·创造 ·超越 ·共享
大数据概念
1、指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理的时间内达到撷 取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的咨询。
任务1…n n>>无穷
Hadoop
静态数据1...m
HDFS
任务 1...n
动态数据1…m m>>无穷
9
Stream cloud
学习 ·创造 ·超越 ·共享
国内外相关研究
实时计算（数据驱动） VS. 批处理计算（任务驱动）
数据流计算的典型模式之一是不确定数据速率的数据流流入系统，系统处理 能力必须与数据流量大小相匹配。 Hadoop（MapReduce）框架为批处理做了高度优化，数据存储在分布式文件 系统中，系统典型地通过调度批量任务来操作分布式文件系统静态数据。
任务2
计算单元1 任务1.1 任务2.1
计算单元2 任务3.1 任务3.2
流汇聚
计算单元3 任务2.1
任务2.2
基于文件/消息传输的 分布式并行计算
应用 普通集群
云计算 数据流 实时云计算
计算模型与通信机制 基于消息传递的分布式模型 基于文件传输的并行计算模型 基于消息（封装文件）传输的
并行计算
数据规模 TB级/百台 PB级/千台 PB级/千台
PC机
决策支持
数据库
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学习 ·创造 ·超越 ·共享
大数据应用情景四（数据流过滤）：互联网带宽增长
• 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的“中国互联网络发展状况统计报告”调查显示， 2011年中国的互联网基础资源继续保持快速增长，IP地址、域名、网站和网页等增速基 本与网民增长等速或超过网民的增速，网络国际出口带宽达到1,182,261.45Mbps，半 年增长了7.6%。