大数据核心技术对比分析
大数据学习必须掌握的五大核心技术有哪些
大数据学习必须掌握的五大核心技术有哪些？来源：阿里云栖社区大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。
数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。
在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。
Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。
Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。
其中Agent包含Source，Channel和Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。
NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。
它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。
云计算8项核心技术分析
云计算8项核心技术分析云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的新型技术，它具有高可扩展性、灵活性和经济性等诸多优点。
在云计算技术中，有8项核心技术对于其发展起着至关重要的作用。
1.虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的基础，通过将物理资源划分为多个虚拟资源，实现对计算、存储、网络等资源的管理和分配。
虚拟化技术可以提高资源利用率，降低成本，并提供更高的灵活性和可扩展性。
2.自动化技术：自动化技术可以实现对云计算环境中的各种任务和流程的自动化管理。
它可以减少人工干预的需求，提高管理效率和资源利用率，并同时确保整个系统的高可靠性和安全性。
3.分布式系统技术：分布式系统技术是云计算的核心，它可以将计算任务和数据分布在多个计算节点上，并实现任务的并行处理和数据的分布式存储与管理。
分布式系统技术可以大幅提高计算性能和可靠性，同时也为云计算的高可扩展性提供了基础。
4.建模与标准化技术：建模与标准化技术可以对云计算环境中的各种资源和服务进行建模和标准化，以提供更加统一和规范的管理和使用方式。
建模与标准化技术可以使云计算环境的各个组件之间更好地协同工作，并为用户提供更一致的使用体验。
5.安全与隐私保护技术：安全与隐私保护是云计算中最重要的问题之一，因为云计算涉及多租户环境和数据的分布式存储与处理。
安全与隐私保护技术可以对云计算环境中的数据进行加密、访问控制和审计等操作，以确保数据的安全性和隐私性。
6.高性能计算技术：高性能计算是云计算的一种重要应用场景，云计算环境中的高性能计算技术可以通过利用大规模的计算资源和并行处理的方式，实现对大规模数据和高计算负载的处理。
高性能计算技术可以极大地提高计算效率和处理能力。
7.大数据处理技术：云计算提供了处理大规模数据的理想平台，云计算环境中的大数据处理技术可以通过对数据的分布式存储和处理，实现对大规模数据的高效管理和分析。
大数据处理技术可以为用户提供更准确和实时的数据分析结果，并支持各种智能应用的实现。
大数据平台核心技术
大数据平台核心技术随着信息技术的迅速发展，越来越多的数据被生成和收集，数据分析和处理的需求也越来越强。
在这样的背景下，大数据平台应运而生，成为支持大数据处理的关键技术之一。
大数据平台核心技术包括：数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。
本文将详细介绍大数据平台核心技术及其应用。
一、数据存储数据存储是大数据平台的核心技术之一。
一个好的数据存储方案可以提高数据处理和管理的效率，同时可以减少硬件和配置的成本。
数据存储的主要技术包括：关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。
1. 关系型数据库关系型数据库是传统的数据存储方式。
它采用SQL语言作为数据操作语言，可以实现数据的结构化存储和高效查询。
在大数据平台中，关系型数据库主要应用于数据的事务处理和分析报表等场景。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。
2. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有可扩展性强、数据类型灵活、高性能和高可用性等特点。
NoSQL数据库主要应用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3. 分布式文件系统分布式文件系统是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以存储和处理大容量的数据。
它具有高容错性、高性能和高可用性等特点。
分布式文件系统常用于海量数据的读写和分布式计算等场景。
常见的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和GlusterFS等。
二、数据处理数据处理是大数据平台的另一个核心技术。
数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据计算、数据生成和数据存储等。
数据处理的主要技术包括：MapReduce、Spark和Flink等。
1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出，可应用于大规模数据处理。
大数据分析的关键技术
大数据分析的关键技术随着信息技术的飞速发展和互联网的普及应用，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
传统的数据分析方法在处理大规模、高维度的数据时已经显得力不从心，而大数据分析技术就应运而生。
大数据分析的关键技术是为了有效地从海量数据中提取有用的信息和知识，以便支持决策和创新。
本文将介绍几种关键的大数据分析技术。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据分析中的核心技术之一。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法，从大规模数据集中发现隐藏的模式和知识。
数据挖掘技术可以从结构化和非结构化的数据中提取出有用的信息和知识，包括关联规则、分类、聚类、预测等。
在数据挖掘技术中，关联规则的挖掘是一种重要的技术。
它可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和它们之间的关联规则。
例如，在电商网站中，我们可以通过挖掘购买记录数据集，找到一些频繁购买的商品组合，从而为推荐系统提供参考。
二、机器学习技术机器学习技术是大数据分析中的另一个关键技术。
它通过构建和训练模型，从大规模数据中学习知识和经验，然后利用这些知识和经验对新数据进行预测和分类。
机器学习技术可以分为监督学习和无监督学习两种。
在监督学习中，我们需要提供已知的输入和输出样本来训练模型。
通过训练，模型可以学习到输入和输出之间的映射关系，从而可以对新的输入数据进行预测。
在大数据分析中，监督学习技术可以用来进行分类、回归等任务。
而无监督学习则是从无标签的数据中学习出数据的内在结构和分布。
通过聚类和降维等方法，无监督学习可以帮助我们发现数据中的隐含模式和关系。
这些隐含模式和关系可以提供我们对大数据的理解和洞察。
三、自然语言处理技术自然语言处理技术是一种关键的大数据分析技术。
随着社交媒体、论坛、新闻等各种文本数据的快速增长，如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息和知识成为了一个关键问题。
自然语言处理技术可以帮助我们理解和分析文本数据。
在自然语言处理技术中，文本分类和情感分析是两个常用的技术。
教育行业核心技术大数据分析学生需求
教育行业核心技术大数据分析学生需求随着信息时代的到来，大数据技术逐渐在各个行业得到应用。
教育行业也不例外，利用大数据分析学生需求成为教育改革与发展的重要课题。
本文将依次探讨教育行业核心技术、大数据分析对学生需求的影响以及大数据分析在教育行业应用的前景。
一、教育行业核心技术教育行业核心技术是指在教育过程中发挥重要作用的技术，包括人工智能、云计算、物联网等技术。
这些技术的应用可以提供更加智能、便捷、高效的教育服务，提升学习效果和教学质量。
二、大数据分析对学生需求的影响1. 定制化学习方案通过收集学生学习习惯、兴趣爱好、学习进展等数据，大数据分析可以为每个学生提供定制化的学习方案。
通过个性化的学习，可以更好地满足学生需求，提高学习效果。
2. 预测学生学业发展通过分析学生历史数据和学习情况，大数据可以预测学生的学业发展轨迹，提前介入学生的学习困难并给出相应的帮助。
这有助于教师和家长及时发现学生的问题，提供个性化和有针对性的辅导。
3. 个性化的教学辅助大数据分析可以提供丰富的教学资源和教学工具，为教师提供个性化的教学辅助。
教师可以根据学生的需求和特点选择最合适的教学材料和方法，提高教学效果。
三、大数据分析在教育行业应用的前景1. 学生学习评估与管理大数据分析可以用于学生学习评估与管理，通过对学生学习数据的监测和分析，及时发现学习问题并采取相应的措施，提高学生的学习效果和学习兴趣。
2. 职业规划与就业辅导大数据分析可以根据学生的学习情况、兴趣爱好和潜力进行职业规划与就业辅导，为学生提供个性化的职业选择建议和就业指导，提升学生就业竞争力。
3. 教育资源的优化分配通过对学生需求的大数据分析，可以更加科学地进行教育资源的优化分配，合理配置教学设施、师资力量和教材资源，提高教育资源的利用效率。
总结：教育行业核心技术与大数据分析的结合，对学生需求有着重要的影响。
借助大数据分析，教育行业可以提供定制化的学习方案、预测学生学业发展、个性化的教学辅助等服务，提高教育质量和学生学习效果。
大数据分析的核心技术
大数据分析的核心技术随着信息时代的到来，各行各业都在积极进行数字化转型，而数据分析成为了这一转型过程中非常重要的一环。
其中，大数据分析技术的出现，更是为解决海量数据处理难题提供了更多可能性。
本文将从大数据分析的核心技术方面进行探讨。
一、数据采集技术大数据分析的第一步自然是数据采集。
在采集数据时，需要考虑数据来源、采集周期、采集方式等因素。
同时，数据采集技术也在不断更新升级，从传统的手工采集到现在的自动化采集，大大提升了数据采集的效率和准确性。
在采集数据时，需要利用多种技术，比如网络爬虫、API接口、传感器采集等等。
以“互联网+”产业为例，企业可以借助爬虫、数据挖掘等技术，获取海量用户数据，帮助企业更好地掌握市场动态、用户需求，促进业务发展。
二、分布式存储技术随着数据量的不断增长，传统的数据存储方案已经无法胜任，因此，分布式存储技术应运而生。
分布式存储将大数据分散储存在多个节点上，各个节点之间可以进行数据共享，大大提高了数据的可靠性和可用性。
常见的分布式存储技术有Hadoop、Spark、MongoDB等，它们都具有高可扩展性、高性能、高容错性等特点，非常适用于海量数据存储和处理。
三、数据预处理与清洗技术在进行数据分析之前，需要先对数据进行预处理和清洗。
数据预处理主要是对数据进行采样、过滤、转换等操作，将原始数据转化为适宜分析的格式。
而数据清洗则是对数据中的噪声、异常值等进行处理，使其符合分析要求。
常见的数据预处理和清洗技术有Python中的NumPy、Pandas、SciPy等，这些工具集成了各种数据处理算法和库，方便数据分析师进行数据预处理和清洗。
四、数据挖掘技术数据挖掘是大数据分析的核心内容之一，它可以通过分析数据之间的内在联系，找到其中隐藏的模式、规律和知识。
在实际应用中，数据挖掘技术可以应用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等方面，被广泛应用于商业、制造业、医疗等领域。
常见的数据挖掘技术有机器学习、神经网络、决策树、聚类等算法。
教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势
教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势随着信息技术的迅速发展，教育大数据被广泛应用于教育领域。
教育大数据是指通过采集、处理和分析教育过程中产生的大量数据，从而为教学、管理和决策提供科学依据的一种方法。
本文将介绍教育大数据的核心技术、应用现状以及未来的发展趋势。
一、教育大数据的核心技术1. 数据采集技术：教育大数据的采集来源主要包括学生学习数据、教师教学数据以及学校管理数据等。
学生学习数据主要通过学习管理系统和在线课程平台等获取，教师教学数据则来源于网络平台、教材和试卷等，学校管理数据则包括学生信息系统、考勤系统等。
数据采集技术的目标是确保数据量大、质量高、多样化、可追溯。
2. 数据存储与处理技术：要对海量的教育大数据进行存储和处理，需要使用分布式计算、云存储等技术。
分布式计算的主要目标是通过将大数据划分为多个小数据集，然后分配给不同的处理节点进行计算，以提高整体数据处理的速度和效率。
云存储则可以将教育大数据存储在云服务器上，方便用户进行存取和管理。
3. 数据分析与挖掘技术：教育大数据的分析和挖掘是教育大数据应用的核心环节。
数据分析与挖掘技术可以帮助人们从庞大的教育大数据中发现有价值的信息、规律和模式，并为教学、管理和决策提供科学依据。
数据分析与挖掘技术主要包括数据预处理、数据可视化、数据挖掘算法等。
二、教育大数据的应用现状1. 个性化教学：教育大数据可以根据学生的学习特点和需求，为学生提供针对性的学习资源、学习路径和学习反馈，从而实现个性化教学。
例如，在线学习平台可以根据学生的学习表现和兴趣推荐合适的学习资源，教师可以根据学生的学习数据制定个性化的教学计划。
2. 教学质量评估：教育大数据可以对学生的学习过程和学习成果进行全面评估，帮助教师了解学生的学习状况、掌握教学效果，并针对性地进行教学改进。
同时，教育大数据还可以对教学资源进行评估，从而提高教学质量和效果。
大数据开发核心技术指标
大数据开发核心技术指标主要包括以下几个方面：
1.数据采集：数据采集是大数据开发的第一步，涉及到各种数据源的接入、数据清洗、数据转换和数据存储等。
在这个过程中，需要关注的数据采
集技术指标包括数据采集的覆盖范围、数据采集的速度、数据质量和数据安全性等。
2.数据存储和处理：大数据开发需要处理大量数据，因此需要高性能的数据存储和处理技术。
在这个方面，需要关注的指标包括存储容量、处理速
度、数据压缩率、数据冗余度和数据一致性等。
3.数据分析和挖掘：大数据开发的核心是分析和挖掘数据，因此需要关注的数据分析技术指标包括数据分析的准确性、数据分析的速度、数据可视
化的效果和数据挖掘的深度等。
4.数据安全性和隐私保护：大数据开发涉及到大量的个人和企业隐私数据，因此需要关注的数据安全性和隐私保护技术指标包括数据加密、数据备
份和恢复、数据访问控制和数据审计等。
5.数据服务和应用：大数据开发最终是为了提供数据服务和应用，因此需要关注的数据服务和应用技术指标包括服务的可用性、服务的可扩展性、
应用的稳定性和应用的用户体验等。
这些技术指标在不同的大数据开发项目中会有所不同，但它们都是衡量大数据开发技术水平的重要标准。
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分布式多维实时查询-ES & Pinot
1000亿
ElasticSearch Pinot
大数据核心技术对比分析
目录
1
大数据技术挑战
2
大数据生态系统架构
3
大数据系统对比
4
大数据成功案例分析
5
Q&A
大数据技术难点分析
大数据技术难点分析
高可靠性 高可用性 高扩展性 高性能 高安全据不丢失 • 提供7X24小时服务，保证服务不中断 • 提供透明升级扩容服务，保证服务不受限制 • 对高并发、低延迟有高要求，保证服务访问快速 • 严格IDC管理制度和分布式密钥管理 • 成本价格可控，尽量降低成本 • 监控简单,响应及时
移动端消费分析
可口可乐分析："昵称瓶”
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谢谢聆听！
回归分析
• 依据广告历史数据 预测新广告投放的 CTR
• 根据历史数据评估 广告的综合投放效 果
GBDT
• 预测设备ID是否属 于同一个人
• 应用于CTR预估
时间序列分析
• 预测用户在特定时 期的兴趣强度
• 预测用户在特定时 期的购买意愿强度
大数据系统对比
NFS & HDFS
Pig & Hive MapReduce & Spark Spark & Flink Storm & Spark Streaming
数据流分析案例
数据采集服务 WebService
Flume
广告数据
数据收集服务 Kafka
广告数据
外部合作数据
外部合作数据
新闻等爬取数据
新闻等爬取数据
数据清洗服务 Spark Streaming
广告数据 外部合作数据 新闻等爬取数据
Mysql
ADS Jice
点击数据
API
项目
API
核心应用模块
API
大数据生态系统架构
应用服务
Pig
Hive
Druid
Flink
在线计算 离线计算 流式计算 实时计算
(HBase) (MapReduce) (Storm) (Spark)
MySql
Zookeeper
Kafka MQ Elastic
Search
YARN
HDFS
OS(操作系统)
大数据生态系统架构
大数据生态系统架构
单次 19005ms 19019ms
并发5个 21005ms
failed
并发10个 27736ms
failed
大数据案例分析-问题分析
• 每天请求数超过 100 亿 • 每天增长超过 5TB 级数据 • 每天对几千亿条记录进行上 1000 种维度的计算 • 客户有流式、实时、离线需求 • 数据源有广告曝光、点击数据，有微博、微信、新闻、论坛数据，还有
大数据系统对比-存储分析
离线
HDFS
Ext4 SATA Disk
在线/离线
HBase
HDFS SATA Disk
在线
ElasticSear ch Ext4
SATA Disk
在线
MongoDB
Ext4 SSD
在线
Mysql
Ext4 SATA Disk
实时
Redis
Memory SSD
RabbitMQ
MySQL & HBase MongoDB & HBase HBase & Cassandra
ElasticSearch & Druid(Pinot)
Storage
Computing Database
OLAP
分布式多维实时查询-ES & Pinot
• 测试条件
• 记录条数分为100亿以内和1000亿条 • 服务器数量为70台，配置为:CPU 12核，内存96G，硬盘48T • 测试语句：select count(*) from test where age > 25 and gender > 0 and os >
CRM、渠道等第三方数据
看起来像这样
理解
• 从关系型数据库的解决来理解, 就是多表多维度 join • 难点在于
– 数据本来不在一起, 需要各种 ETL 来放到一起 – 数据量太大, 原有的存储方式行不通 – 数据质量不好保证, 清洗至关重要 – 大数据算法基本都需要按业务修正 – 上图中蓝色的数据源, 现实中有可能找不到或成本太高, 导致 join 变得不可能
大数据系统对比-算法分析
支持向量机（SVM） 自然语言处理
• 判断用户男女性别 • 判断用户年龄分段 • 判断品牌投放是否
安全？
• 判断页面内容的主 题分类
• 判断用户分享内容 的兴趣特征
• 判断用户评论的感 情倾向
聚类分析
• 根据已有人群查找 类似的潜在人群受 众
• 根据人群历史数据 特征推断人群的学 历及收入等属性
分析报告
API
数据中心
SocialMaster
HBase HDFS
数据处理
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情感
NLP 服务
分析
机器学习
标签
分类
NLP Lap
ElasticSearch
跨设备识别案例
跨设备识别案例
引自：XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
广告反作弊分析
全流量分析案例