2020年大数据研究现状及热点应用介绍+051256
简述大数据发展现状及未来趋势分析
简述大数据发展现状及未来趋势分析随着互联网技术的快速发展，大数据逐渐成为人们关注的焦点之一。
大数据的发展意义重大，不仅有助于提高企业的决策能力和竞争力，还为各行各业带来了许多创新和机遇。
本文将简述大数据发展现状及未来趋势分析。
首先，大数据的发展现状。
随着互联网的普及和移动设备的智能化，我们生活中产生的数据量呈爆炸性增长。
不仅如此，社交媒体、智能穿戴设备等新兴技术也为数据收集提供了更多的途径。
大数据的特点在于其规模庞大、多样性以及高速性。
目前，大数据已经渗透到了各行各业，包括金融、医疗、零售、制造业等。
通过对大数据的挖掘和分析，企业能够更好地了解消费者需求，优化产品设计，提高营销效果。
政府部门也利用大数据分析实现智慧城市建设、提升公共服务水平等。
其次，大数据的未来趋势分析。
随着技术的不断进步和数据产生的不断增长，大数据未来的发展前景仍将非常广阔。
以下是几个可能的趋势：1. 人工智能与大数据的结合：人工智能的兴起为大数据的应用提供了更多可能性。
通过人工智能算法的引入，企业能够更高效地对大数据进行分析和挖掘，从中获得更准确的商业洞察。
同时，人工智能也可以帮助企业自动化处理大量的数据，提高工作效率。
2. 云计算技术的发展：云计算技术的进一步发展将为大数据的处理和存储提供更强大的支持。
通过云计算技术，企业可以更快捷地存储和共享大数据，并灵活地调整计算资源的使用来适应不断变化的需求。
3. 数据隐私与安全问题的重视：随着大数据的应用范围扩大，数据隐私和安全问题也逐渐引起人们的关注。
未来，我们预计会有更多的法规和规范出台，保护个人隐私和数据安全。
同时，企业也需要加强内部数据管理和保护措施，防止数据泄露和滥用。
4. 多模态数据融合：随着物联网技术的快速发展，各种传感器和设备产生的数据种类和形式愈发复杂。
在未来，大数据分析将不仅涉及传统的结构化数据，还需要处理更多的非结构化和多模态数据。
这将要求企业提升数据处理和分析能力，以更好地挖掘数据中蕴含的价值。
大数据应用场景的发展现状与未来趋势分析
大数据应用场景的发展现状与未来趋势分析近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，大数据产生和应用愈发广泛。
大数据已经成为了推动社会经济发展、解决实际问题的重要工具。
本文将对大数据应用场景的发展现状与未来趋势进行分析。
一、大数据在商业领域的应用商业领域是大数据应用最为广泛的领域之一。
通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而优化产品设计、制定营销策略。
同时，企业还可以通过大数据技术对供应链和物流进行优化，提高运输效率，减少成本。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估和经营预测，为企业的发展提供决策支持。
二、大数据在医疗领域的应用医疗领域是大数据应用的一个重要领域。
通过收集和分析海量的医疗数据，医生可以提前发现潜在的疾病风险，并采取相应的预防措施。
大数据还可以帮助医生提高病例诊断的准确性，提供个性化的治疗方案，更好地满足患者的需求。
此外，大数据还可以在医药研发领域发挥重要的作用，加速新药的开发和上市。
三、大数据在城市管理中的应用随着城市化进程的加快，城市管理面临越来越多的挑战。
大数据的应用可以帮助城市管理者更好地了解城市居民的出行、生活习惯和环境问题，提供全面的决策支持。
大数据还可以用于智能交通管理、垃圾分类指导等方面，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
四、大数据在金融领域的应用金融领域是另一个大数据应用的热点。
通过分析大量的金融数据，银行可以及时发现潜在的风险，预测市场变化，制定相应的风险控制策略。
大数据还可以帮助金融机构进行客户画像、推荐个性化的金融产品，提高客户满意度和产品销售率。
此外，大数据还可以用于反欺诈、反洗钱等方面，维护金融市场的稳定和健康发展。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展，大数据的应用前景将会更为广阔。
在物联网时代，各种智能设备不断涌现，产生的数据规模也在持续增加，这将为大数据的应用提供更多的数据来源。
同时，随着人工智能、云计算等相关技术的不断突破创新，大数据分析和应用的能力也将得到进一步提升。
大数据技术的研究现状和发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势随着信息化的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热点话题。
大数据技术的广泛应用和迅猛发展带来了许多机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术的研究现状和未来的发展趋势。
首先，大数据技术的研究现状。
目前，大数据技术已被广泛应用于商业、政府和科研等领域。
在商业领域，大数据技术被用于市场调研、销售预测等方面，通过对大量的数据进行分析，企业可以更好地了解消费者需求，提升产品竞争力。
在政府领域，大数据技术被应用于城市管理、治安预警和公共安全等方面，帮助政府提高决策效率和管理水平。
在科研领域，大数据技术被用于基因组学、气候预测等方面，加速了科研进展。
当前的大数据技术主要集中在数据的存储、管理、分析和挖掘等方面，如Hadoop、Spark等框架和算法。
其次，大数据技术的发展趋势。
大数据技术正快速发展，并呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
随着人工智能的发展，大数据技术和人工智能的结合将成为未来发展的重要方向。
人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，而大数据技术可以提供大量的数据资源，为人工智能的发展提供支持。
同时，人工智能也可以为大数据技术提供更高效的分析和挖掘方法，提升大数据技术的性能和效果。
其次，边缘计算的兴起。
大数据技术的应用场景越来越广泛，涉及到各种终端设备和传感器。
传统的云计算模式存在数据传输延迟较大的问题，而边缘计算可以将计算和数据处理推到离用户和设备更近的地方，减少传输延迟，提供实时的数据分析和响应。
边缘计算的兴起将改变大数据技术的架构和应用模式，为大数据技术的发展创造更多机会。
再次，数据安全和隐私保护的重要性。
大数据技术的快速发展也带来了许多问题，其中数据安全和隐私保护是最重要的问题之一。
随着大数据的不断积累，用户个人信息的泄露和滥用问题日益突出。
未来大数据技术的发展需要更加重视数据安全和隐私保护，采取有效的技术手段和政策措施来应对。
最后，跨学科研究和合作的加强。
关于大数据研究热点及发展趋势的具体分析
关于大数据研究热点及发展趋势的具体分析大数据研究是当今全球发展趋势中的一个重要领域。
随着数据计算和存储能力的不断提升，大量的新型研究方法和技术被开发出来，出现了许多热点问题和发展趋势。
在此，本文将对大数据研究的热点及发展趋势进行具体分析，以期为相关的学习、研究和应用提供指导。
一、大数据研究的热点1、大数据挖掘大数据挖掘利用数据挖掘技术，分析海量的历史数据，以发现信息中的有价值的知识，从而有助于真实世界的理解，是研究海量数据的有效工具。
目前，大数据挖掘研究的热点主要集中在改善模型效率、模型准确性、数据安全性、数据可视化等方面。
2、云计算云计算是基于快速流式处理和大数据存储的技术，具有弹性伸缩、容灾备份的优势。
研究的热点大多集中在云计算环境下构建大数据分析服务平台，以及在云计算环境中如何利用大数据分析服务提高工作效率和准确性等方面。
3、机器学习机器学习是指通过分析大量历史数据，并利用机器学习算法来发现数据内在规律，从而自动完成任务，是大数据技术中非常重要的一环，目前研究的热点主要集中在机器学习模型的优化设计、对复杂系统的动态建模、可扩展的机器学习算法等方面。
二、大数据研究的发展趋势1、大数据可视化大数据可视化通过有效的可视化技术，将大量复杂的数据以图表、统计图、动画、地图等形式展示出来，有效地提高了数据分析和信息传达的效率，体现了大数据技术的优势，目前研究的发展趋势涉及数据可视化技术的实现、大屏展示、数据交互等方面。
2、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，能够从海量数据中自动发现特征，对复杂系统的动态建模能力极强，具有较高的预测准确性。
目前研究的发展趋势主要集中在深度学习模型的构建和优化、深度学习网络的可靠性检测、计算加速器设计等方面。
3、增强学习增强学习是一种基于奖励机制的学习方法，利用强化学习算法，将环境信息和算法的建模能力完美结合，实现智能体有效地学习和决策，目前研究的发展趋势主要集中在自适应奖励机制的设计、多智能体系统的设计、增强学习在复杂环境中的应用等方面。
大数据技术的应用现状与未来发展趋势
大数据技术的应用现状与未来发展趋势随着科技的不断发展，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用。
大数据技术以其高效率、高精确性和高实时性等特点，正逐渐改变着我们的生活方式和工作模式。
本文将探讨大数据技术的应用现状以及未来发展的趋势。
大数据技术在商业领域的应用已经取得了巨大的成功。
通过分析海量的数据，企业可以更好地了解顾客的需求和喜好，从而精准地进行市场推广。
例如，电商平台可以通过对用户购买记录、浏览行为等进行分析，为用户推荐感兴趣的产品，提高销售转化率。
同时，大数据技术还可以帮助企业预测市场需求、优化供应链管理，提升运营效率。
未来，随着大数据技术的不断成熟和发展，商业领域将更多地依赖数据分析来做出决策，进一步提升竞争力。
除了商业领域，大数据技术在医疗健康领域也有着广阔的应用前景。
通过收集和分析大量的医疗数据，可以帮助医生更准确地进行诊断、制定治疗计划。
例如，通过对患者病历、体检数据以及基因组数据进行综合分析，可以为患者提供个体化的治疗方案，提高治疗效果。
另外，大数据技术还可以用于疾病的预测和监测。
通过对人群的日常行为、环境数据等进行监测，可以提前预测出可能发生的疾病，并采取相应的措施进行干预。
未来，随着医疗数据的不断积累和技术的发展，大数据将在医疗健康领域发挥越来越重要的作用。
大数据技术还在城市管理中得到了广泛应用。
通过对城市交通流量、人口迁徙、空气质量等数据进行分析，可以实时监测城市的运行状态，提供智能交通导航、优化城市规划等服务。
同时，大数据技术还可以应用于环境保护和资源管理方面。
通过对环境监测数据的分析，可以及时发现环境问题并采取措施加以改善。
未来，随着智慧城市建设的不断推进，大数据技术将在城市管理中发挥越来越大的作用，进一步提升城市的智能化水平。
然而，大数据技术的应用也面临着一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素。
随着个人数据的不断积累，如何保护用户的隐私数据成为一项重要的任务。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告概述在当今信息爆炸的时代，大数据成为了人们生活、经济和科技领域的重要组成部分。
本报告将对大数据的国内外研究现状进行梳理和分析，并探讨其未来的发展动态。
一、大数据的定义及特点大数据是指以庞大数据集为基础，利用先进的技术和方法进行分析和应用的过程。
其主要特点有以下几个方面：1. 规模性：大数据以海量的数据集为基础，纳入了各个领域的数据来源，包括社交媒体、物联网、传感器等。
2. 多样性：大数据的数据类型非常丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，需要及时进行处理和分析。
4. 高维度：大数据包含了复杂的特征和属性，需要利用高维度分析来发现隐藏的信息和规律。
二、国内大数据研究现状1. 学术界研究：在国内，大数据领域的学术研究呈现出蓬勃的发展态势。
学者们在大数据隐私保护、大数据挖掘和大数据分析等领域开展了大量的研究工作，积累了丰富的理论和实践经验。
2. 产业应用：国内的大数据产业应用也在不断推进。
大数据技术在金融、电商、交通、医疗等领域得到广泛应用，为社会经济的发展提供了有力支撑。
三、国际大数据研究现状1. 学术界研究：国际大数据研究同样呈现出蓬勃发展的态势。
美国、欧洲等国家的学者们在大数据处理、大数据分析和大数据应用等方面具有世界领先的水平，精彩的论文和专著层出不穷。
2. 产业应用：国际上许多知名企业积极探索大数据的商业应用模式。
Google、Facebook、Amazon等互联网巨头利用大数据技术进行用户行为分析和精准广告投放，为其带来了巨额的商业利润。
四、大数据发展的动态分析1. 技术挑战：随着大数据规模的不断增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足需求。
因此，如何处理海量、多样、高维度的数据成为了技术研究的重要方向。
2. 数据安全与隐私：大数据的快速发展也带来了数据安全与隐私保护的重要问题。
如何在数据共享的同时保护用户的隐私成为了研究的热点。
2020年大数据行业现状及市场趋势
2020年大数据行业现状及市场趋势2020年目录1.大数据行业概况及现状 (5)1.1大数据发展阶段及市场规模 (5)1.2数据需求快速增长 (6)1.3大数据主要应用领域 (9)1.4大数据应用领域不断丰富 (10)1.5网络安全问题凸显 (12)1.6行业发展良莠不齐 (12)1.7信息孤岛严重且数据质量低 (13)1.8资源共享难，隐私问题大 (13)1.9技术难以满足业务需求 (14)1.10数据不充分不均衡，大数据产业基础不牢 (14)1.11大数据平台监管不足，数据安全问题频发 (14)1.12竞争不规范，影响产业发展 (15)1.13缺乏专业数据人才 (15)1.14数据开放程度较低 (17)1.15安全风险日益突出 (18)1.16技术应用创新滞后 (18)1.17数据治理法律规范尚不完善 (18)2.大数据行业发展趋势分析 (20)2.1与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合 (20)2.2以数据为中心的解决方案与应用的兴起 (20)2.3政策影响趋势 (21)2.4大数据产业规模加速增长 (21)2.5针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造232.6数据隐私标准将出台 (23)2.7成为重要战略资源 (23)2.8分析方法发生变革 (24)2.9技术影响趋势 (24)2.10人才影响趋势 (24)2.11资本影响趋势 (25)3.大数据行业市场竞争格局 (26)3.1市场竞争结构 (26)3.2市场竞争区域分布 (26)3.3竞争态势 (28)4.大数据行业政策及环境分析 (29)4.1中国大数据产业政策紧密出台，行业应用成为重点 (29)4.2大数据产业政策环境分析 (30)5.大数据行业发展前景 (34)5.1大数据基础设施建设持续增长 (34)5.2分析领域快速发展 (34)5.3与云计算密不可分 (34)5.4中国占据重要市场 (34)5.5数据分析共享将成为主流 (36)5.6安全与隐私更受关注 (36)5.7应用层级爆发 (36)5.8大数据分析在汽车领域的应用 (37)5.9大数据场景化应用助力大数据应用市场规模发展升级 (38)5.10大数据开放共享进度加快 (39)5.11政府大数据深入应用 (39)5.12大数据相关立法加快 (40)5.13统筹规划大数据发展 (40)5.14加快信息基础设施建设 (40)5.15保障大数据端到端安全 (41)5.16强化大数据互联互通 (41)5.17加强大数据平台建设 (42)5.18繁荣大数据产业生态 (42)6.大数据行业投资分析 (43)1.大数据行业概况及现状1.1大数据发展阶段及市场规模目前，从发展阶段来看，我国大数据产业处于快速推进期，中国和美国几乎同一时期关注大数据产业，但与美国存在一定的差距，究其原因，美国是全球信息技术产业的领头羊, 在硬件和软件领域都拥有超一流的实力, 早在大数据概念火热起来之前, 美国信息技术产业在大数据领域已经有了很多技术积累, 这使得美国的大型信息技术企业可以迅速转型为大数据企业，从而推动整个大数据产业在美国的发展壮大。
大数据技术的应用现状与未来展望分析
大数据技术的应用现状与未来展望分析随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为企业和政府机构重要的战略资源。
大数据技术以其强大的分析能力和广泛的应用领域受到了广泛关注。
本文将从大数据技术的应用现状和未来展望两个方面进行分析。
一、大数据技术的应用现状目前，大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融、交通等。
在商业领域，大数据技术可以帮助企业进行市场分析、用户画像和运营优化。
例如，通过分析用户的购物行为和偏好，企业可以有针对性地进行推荐商品，提高销售额和用户满意度。
在医疗领域，大数据技术能够处理和分析海量的病历数据和基因数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
例如，通过对大量的病历数据进行深度学习和数据挖掘，可以提高疾病的早期预测和诊断准确性，为患者提供更好的医疗服务。
在金融领域，大数据技术能够进行风险评估和欺诈检测。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以识别出潜在的风险和异常行为。
这对于金融机构来说非常重要，可以帮助他们保护客户利益和维护金融市场的稳定。
在交通领域，大数据技术可以分析交通流量和拥堵情况，提供实时的交通信息和路线规划。
例如，通过分析车辆的GPS数据和道路监控视频，可以准确地估计交通状况，并给出最佳的路线选择。
二、大数据技术的未来展望尽管大数据技术已经取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，大数据的收集和存储需要庞大的计算和存储资源。
其次，对大数据的分析和挖掘需要有一定的专业知识和技术能力。
再次，随着大数据规模的不断增大，数据隐私和安全问题也变得越来越重要。
然而，随着技术的进步和数据产生的不断增多，大数据技术在未来有着广阔的发展前景。
首先，随着云计算和物联网技术的发展，大数据的收集和存储将更加方便和经济。
其次，机器学习和深度学习等人工智能技术的应用使得对大数据的分析和挖掘变得更加高效和准确。
最后，数据隐私和安全问题的解决将使得大数据技术得到更好的应用和发展。
总结起来，大数据技术在各个领域已经显示出了巨大的潜力和应用价值。
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一、大数据的研究现状
1 2011年-2016年中国大数据市场规模
100
80
计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年，
一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 60
应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大数
40
据市场的飞速发展
20
计世资讯预测，2013年大数据市场迎来增速为 0 138.3%的飞跃，2016年整个市场规模逼近百亿
25
二、大数据的技术实现
Sqoop – SQL to Hadoop
SQL
JDBC
Create Map Tasks Map
JDBC
Map
JDBC
Map
HDFS/HIVE/HBase
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二、大数据的技术实现
传统数据处理流程
运营信息
物料信息
工艺参数
操作信息
数据仓库
其他信息
ETL部份资料 大部份删除
27
Hive – SQL like Hadoop Database
Web UI
CLI
Driver
(compiler, optimizer, executor)
JDBC ODBC
metastore
Create M/R Job
Hadoop Cluster
M/R M/R M/R M/R
Data Data Data Data Node Node Node Node
不同行业不同应用会使用不同的产品和方案来满足自身的实际需要
16
一、大数据的研究现状
国外业界对大数据宽泛的认知
Volume 数据体量大
Variety 数据类型多
Velocity 处理速度快
8万亿
GB
2015全球信息量
85%
非结构化数据占 比
1s
数据处理速度
Value 数据价值
第一，数据体量巨大，根据IDC的研究数据显示，预计到2015年全世界将会有8万亿GB的信息量 第二，数据类型繁多，包括以往文本为主的结构化数据，也包括网络日志、音频、视频、图片、地理位 置信息等大量的非结构化数据 第三，处理速度快，1秒定律 第四，大数据的3V构成也导致其数据价值高但价值密度低的特点，也被称为大数据特点的第4个V，即 数据价值Value
其他 4%
政府 15%
交通 4%
能源 8%
教育 4%
零售
6%
制造
9%
互联网 15%
电信 11%
医疗 9%
流通 4%
金融 11%
CCW Research 2012/04
7
一、豌豆实验 - 大数据的应用之道
孟德尔(Gregor Johann Mendel)(1822~1884)奥地利人，是遗传学的奠基人。
GFS
→ HDFS
BigTable → Hbase
Chubby → ZooKeeper
Google云计算
MapReduce BigTable GFS
Chubby
20
二、大数据的技术实现
大数据处理的平台解决方案
大数据储存
大数据处理
分布式存储 横向扩容(Scale-out) 架构
分布式软件架构 并行计算框架
二、大数据的技术实现
探索的数据处理流程
运营信息
物料信息
工艺参数
操作信息
数据仓库
效益分析 ? 工艺分析 ? 报警分析 ?
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二、大数据的技术实现
Spark：大数据的“电光石火”
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。立足于内存计算，从多迭代批量处 理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，罕见的全能型选手
优先关注行业用户 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
• 纵轴契合度： 表示该用户的IT应用特 点 与大数据特性的契合 程度； • 横轴应用可能性：表示 该用户出于主客观因素 在 短期内投资大数据的 可能 性；
应用可能性
Low
Mid
High
大数据存在于各个行业领域，根基市场的关注度和技术成熟度将陆续应用
8
一、曹冲称象 - 大数据的分布处理之道
工具（秤）的处理能力有限，当超出其能力范围之后，应当如何处理？ 是造更大的工具（超级的大秤），还是智慧地将要称的物（大象）拆分成对等的物（石块）？ “分而治之”是处理大事物的解决之道，只需将大事物分解到小工具能处理的大小，复制更多的小工具 来同时处理，最后将每一个部分的结果汇总起来，就是对大事物的处理结果
12
一、大数据的研究现状
发展过程
2004年-- 最初的版本由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施 2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎 2006年2月-- Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展 2006年2月-- 雅虎的网格计算团队采用Hadoop 2011年12月 – Cloudera 授权培训认证正式进入中国 2012年5月28日 -- Apache Hadoop 2.0 Alpha 版本发布 2013年12月 -- 除了社区的Apache hadoop发行版以外，cloudera、hortonworks、 mapR、EMC、IBM、INTEL、华为等都提供了hadoop商业版本
138%
150%
107% 110%
120%
92%90% 81%
60%
30%
0%
0%
市场规模 增长率
CCW Research 2012/04
2 2012年各行业大数据市场规模
计世资讯预测，2012年政府、互联网、电信、 金融的大数据市场规模较大，四个行业将占据一 半市场份额。
由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在市 场空间非常可观。
4
一、大数据的研究现状
1TB=1024GB ，1PB=1024TB，1EB=1024PB ， 1ZB=1024EB
数字化信息的处理，以容量为标准的划分
5
一、大数据的研究现状
来源：Wikibon公司，2012年
据Wikibon公司测算，2012年全球大数据产值已经达到51亿美元。预计到2017年将达到534亿美元 ，年均增速达到58%，是同期IT产业增速的7倍
11
一、诺兰模型的总结
数据管理阶段，企业管理高层已经意识到企业信息战略的重要性，开始着手企业信息资源的统一规划 数据成熟阶段，企业和数据同步发展，数据是企业整体面貌的镜像，企业“以数据为镜”做出发展决策 尽管诺兰提出这一模型的时间是 20 世纪 80 年代，但在 30 多年后的今天，人们不难发现 他预见的准 确性。企业的信息化建设必然会走到以数据为中心的发展阶段，无论是否愿意，这条规律都是不可违背
2000年，数字存储信息只占全球数据量的25%，75%的信息存储在报纸、书籍、胶片、磁带上。到 2007年，人类共存储超过300EB的数据，其中数字数据占到93%。到2013年，全球总存储数据量达到 1.2ZB，其中数字数据占比将超过98%。数字数据的存储量维持每三年增长一倍的高速增长
信息数据化程度的大幅提升，推动了大数据的商业价值显现
大数据交流提纲
讲解和时间安排如下：
顺序
题目
侧重点
讲解人 时间
1
大数据研究现状及热点应用介绍
大数据发展、热点 应用、架构
黄绍辉 9:00~10:00
2 化工销售大数据应用设想
大数据价值、数据 资源分析、应用展 望
索寒生 10:00~10:30
大数据研究现状及热点应用介绍
2014年5月
石化盈科信息技术有限责任公司MES事业部
起步：只有个别人具有使用计算机的能力； 一般发生在一个组织的财务部门 蔓延：数据处理能力迅速发展；出现数据冗余、不一致性、难以共享等问题；计算机使用效率不高 控制：成立了领导小组；采用了数据库技术；这一阶段是计算机管理变为数据管理的关键 集成：建立集中的DB及相应的IS；增加大量硬件，预算费用迅速增长 数据管理：开始选定统一的数据库平台、数据管理体系和信息管理平台，统一数据的管理和使用，各部 门、各系统基本实现资源整合、信息共享。IT系统的规划及资源利用更加高效 成熟：信息系统可以满足企业各个层次的需求，从事务处理到高层管理的决策。企业真正把IT同管理过 程结合起来，将组织内部、外部的资源充分整合和利用，提升了企业的竞争力和发展潜力
轻：Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop 1.0为9万行，2.0为22万行。一方面，感谢Scala语言的简 洁和丰富表达力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos的基础设施。虽然很轻，但在容错 设计上不打折扣 快：Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟，这对于Hadoop MapReduce是无法想象的。就大数据集 而言，对典型的迭代机器学习、即席查询、图计算等应用，Spark版本比基于MapReduce、Hive和 Pregel的实现快上十倍到百倍 灵：Spark提供了不同层面的灵活性。在实现层，完美演绎了Scala trait动态混入策略；在原语层，它 允许扩展新的数据算子 、新的数据源、新的language bindings；在范式层，Spark支持内存计算、 多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种 范式 巧：Spark借Hadoop之势，与Hadoop无缝结合；无论是语法还是API，在实现上又能灵巧借力。