云计算和大数据技术-概念应用与实战PPT第8章
（③元数据Metadata存储：通常是存储在关系数据库如MySQL，Derby中的系统。
（4）底层驱动：包括HiveQL解释器、编译器、优化器、执行器（引擎）。
（5）Hadoop：用HDFS进行存储，利用MapReduce进行计算。
8.1.2 Hive的体系结构 用户接口
第 8 章 数据仓库平台— Hive
因此，Hive的查询也不能保证低延迟。
8.1.1 Hive简介
第 8 章 数据仓库平台— Hive
4
Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可
以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据，它依赖于HDFS和
MapReduce。 Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架，其系统目标与Pig 有相似之处，但它有一些Pig目前还不支持的机制，比如更丰富的类型系统、更 类似SQL的查询语言、Table/Partition元数据的持久化等。
第 8 章 数据仓库平台— Hive
17
内容导航
8.1 8.2
Hive 任务 Hive的搭建与使用
CONTENTS
8.2 任务二 Hive的搭建与使用
第 8 章 数据仓库平台— Hive
18
在物理服务器上安装XenServer主机软件、在Windows工作站上安装 XenCenter，以及最终如何将两者连接起来，以构成用来创建和运行虚拟机 （VM）的基础结构。
6、登录node2节点机，修改hadoop 用户宿主目录的配置文件 7、把hive目录下的新版jline拷贝到 hadoop目录下
4、编辑配置文件hive-site.xml
8、以hadoop用户登录node2节点机，
执行hive
8.2.4 子任务4 Hive的基本操作 任务内容
第 8 章 数据仓库平台— Hive
表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
8.1.4 Hive的数据存储
②：。 ③：。
第 8 章 数据仓库平台— Hive
16
Hive所有的数据都存储在HDFS中，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需
要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。
COLUM Hive表字段信息（字段注释，字段名，字段类型，字段 SD_ID NS 序号）
字段类型，字段序号）
8.1.3 Hive元数据存储
第 8 章 数据仓库平台— Hive
13
续表 表名 说明 关联键
SDS
SERDE_PAR AM
所有Hive表、表分区所对应的 hdfs 数据目录 SD_ID,SERDE_ID 和数据格式
Hive包含的数据模型有：Table，External Table，Partition和Bucket。
表table
一个表就是 hdfs中的一个 目录
区 Partitio n
表内的一个 区就是表的 目录下的一 个子目录
桶 Bucket
如果有分区，那么桶 就是区下的一个单位， 如果表内没有区，那 么桶直接就是表下的 单位，桶一般是文件 的形式
XenServer 通常部署在服务器级的硬件上，XenServer 主机是 64 位 x86 服
务器级计算机，专用于托管 VM。此计算机应运行经过优化及增强的Linux分区， 并具有支持Xen的内核，可控制对VM可见的虚拟化设备与物理硬件之间的交互。
8.2.1 子任务1 MySQL的搭建 任务内容
第 8 章 数据仓库平台— Hive
14
（③Remote Server Mode
用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 Meta Store Server，
客户端Server访问元数据库。
8.1.3 Hive元数据存储
第 8 章 数据仓库平台— Hive
第 8 章 数据仓库平台— Hive
22
Hive是一种强大的数据仓库查询语言，类似SQL。本子任务完成Hive基本环
境的搭建和配置。
8.2.2 子任务2 Hive环境的搭建 实施步骤1~6
第 8 章 数据仓库平台— Hive
23
1、搭建Hadoop和HBase运行环境，搭建过程参照第6章和第7章内容。
第 8 章 数据仓库平台— Hive
24
7、修改Hive配置文件
Hive配置文件主要有：hive-env.sh、 hive-site.xml，配置文件在/home/ hive/conf /目录下。 8、上传mysql-connector-java-
9、修改/home/hive下的文件属性
10、把hive目录下的新版jline拷 贝到hadoop目录下 11、以hadoop用户登录node1节 点机，执行hive
8.2.3 子任务3 Hive Client的搭建 实施步骤
第 8 章 数据仓库平台— Hive
26
1、以hadoop用户登录node1节
点机，启动hive metastore服务 2、查看后台hive进程 3、登录node2或其他节点机， 拷贝hive软件到node2节点机
5、修改/home/hive下的文件属性
比如 select * from tbl 不会生成MapRedcue任务）。
Hive与Hadoop 之间的关系
8.1.3 Hive元数据存储
第 8 章 数据仓库平台— Hive
10
MetaStore类似于Hive的目录。它存放了表、区、列、类型、规则模型的所 有信息；并且它可以通过Thrift接口进行修改和查询。它为编译器提供高效的服 务，所以它会存放在一个传统的RDBMS中，利用关系模型进行管理。这个信息
6、登录MySQL系统，给hive用户授权 7、登录MySQL系统，刷新MySQL的系 统权限 8、登录MySQL系统，修改用户密码
9、删除空用户 10、测试用户，使用hive用户登录 MySQL系统
4、设置管理员密码
5、登录MySQL系统
8.2.1 子任务1 MySQL的搭建 实施步骤 11、MySQL常用操作
第 8 章 数据仓库平台— Hive
1
第8章
数据仓库平台 — Hive
《云计算和大数据技术：概念应用与实战》
21世纪高等院校云计算和大数据人才培养规划教材
人民邮电出版社
第 8 章 数据仓库平台— Hive
2
内容导航
8.1 8.2
Hive 任务 Hive的搭建与使用
CONTENTS
8.1.1 Hive简介
8.1.2 Hive的体系结构 元数据Metadata存储
第 8 章 数据仓库平台— Hive
8
底层驱动
Hive将元数据存储在数据库中，如
MySQL、Derby。Hive中的元数据包 括表的名字，表的列和分区及其属性， 表的属性（是否为外部表等），表的 数据所在目录等。
解释器、编译器、优化器完成HQL
5.1.34-bin.jar到node1节点机的
/home/hive/lib目录下。
12、报错处理
8.2.3 子任务3 Hive Client的搭建 任务内容
第 8 章 数据仓库平台— Hive
25
通过CLI、Client、Web UI等Hive提供的用户接口来和Hive通信，但这三种 方式最常用的是CLI；Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server；在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server；WUI是通过浏览器访问Hive。本子任务完成Hive Client搭建和配置。
查询语句从词法分析、语法分析、编 译、优化以及查询计划的生成。生成 的查询计划存储在HDFS中，并在随后 由MapReduce调用执行。
8.1.2 Hive的体系结构 Hadoop
第 8 章 数据仓库平台— Hive
9
Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完成（包含 * 的查询，
第 8 章 数据仓库平台— Hive
3
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可 以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为QL， 它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发 者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的 复杂的分析工作。Hive基于Hadoop，Hadoop是批处理系统，不能保证低延迟，
8.1.3 Hive元数据存储
第 8 章 数据仓库平台— Hive
12
用MySQL作为Hive Meta Store的存储数据库，主要涉及的元数据表如下： 表名 TBLS 说明 关联键
所有Hive表的基本信息（表名，创建时间，所属者等） TBL_ID,SD_ID
TABLE_P 表级属性（如是否外部表，表注释，最后修改时间等） TBL_ID ARAM
第 8 章 数据仓库平台— Hive
19
本任务完成MySQL数据库的安装和配置，启动MySQL服务器，完成一些数
据库基本操作。
8.2.1 子任务1 MySQL的搭建 实施步骤1~10
第 8 章 数据仓库平台— Hive
20
1、登录node1节点机，安装
MySQL 2、修改配置文件f，修 改默认字符集 3、启动MySQL服务
8.1.2 Hive的体系结构 Hive体系机构
第 8 章 数据仓库平台— Hive
5
8.1.2 Hive的体系结构
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大数据与云计算PPT课件
• 当某虚拟机用户需求变化时，物理服务器的资源可以自动扩展。
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
• 水平扩展
• 向外扩展 Scale out—增加资源 • 向内收缩 Scale in—减少资源
Windows Azure Google App Engine MapReduce
计算服务
存储服务
Computing Service
Storage Service
虚拟化
物理资源
. 2021/1/22
20 20
云服务应用的部署模型
• 公有云 Public cloud • 私有云 Private cloud • 社区云 Community cloud • 混合云 Hybrid cloud
• 垂直扩展
• 向上扩展 Scale up—提升CPU和内存 • 向下收缩 Scale down –降低CPU和内存
. 2021/1/22
云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
• 云计算的独特特征是服务导向或面向服务，就是将 计算和存储资源作为服务供用户使用
• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
21 21
大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
.
22
22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
. 2021/1/22
16 16
弹性化和可扩展性
• 弹性化是云计算的重要特征，计算资源弹性化可以使云环境的计 算能力随着用户需求变化而增加或减少。
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云服务器
17 17
面向服务 Service Orientation
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• 服务的收费方式是谁使用谁付钱，例如： • 付使用存储服务的费用 • 付使用CPU的费用 • 付使用数据库软件的费用 • 用户不拥有这些资源，因此不需维护它们
. 2021/1/22
21 21
大纲
大数据与云计算 云计算大数据平台与技术创新 大数据平台产业化与应用案例
.
22
22
挑战性的技术问题
病人健康 1. Patient 医疗数据 Information
云计算与大数据分析的实践与培训ppt
2023-2026
ONE
KEEP VIEW
云计算与大数据分析 的实践与培训
汇报人：可编辑
REPORTING
2023-12-22
• 云计算概述
• 大数据分析基础
CATALOGUE
• 云计算与大数据的结合
目
• 实践操作与培训课程
• 培训效果评估与总结
录
PART 01
云计算概述
云计算的定义与特点
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化技术将计 算资源（如服务器、存储设备、数据库等）汇聚到一个虚拟 的云中，然后通过网络对外提供服务。
随着技术的进步，云计算和大数 据将更加注重安全和隐私保护，
确保数据的安全性和可靠性。
云计算和大数据将进一步推动各 行业的数字化转型，成为数字经
济时代的重要支撑。
Байду номын сангаас
PART
04
实践操作与培训课程
云计算平台的搭建与使用
云计算平台概述
介绍云计算平台的概念、分类和 特点，以及云计算平台的搭建流
程和关键技术。
在此添加您的文本16字
在智慧城市方面，云计算可以提供城市管理平台，支持城 市各部门的数据共享、业务协同和智能化决策。
PART 02
大数据分析基础
大数据的定义与特性
总结词
大数据的定义和特性
详细描述
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。它具有4V（体量、 速度、多样性和价值）的特性，即数据量庞大、处理速度快、数据类型多样和 数据价值密度低。
PART 03
云计算与大数据的结合
云计算为大数据提供基础设施
云计算为大数据提供了弹性的 基础设施资源，使得数据存储 和处理能力得到大幅提升。
ONE
KEEP VIEW
云计算与大数据分析 的实践与培训
汇报人：可编辑
REPORTING
2023-12-22
• 云计算概述
• 大数据分析基础
CATALOGUE
• 云计算与大数据的结合
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PART 01
云计算概述
云计算的定义与特点
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化技术将计 算资源（如服务器、存储设备、数据库等）汇聚到一个虚拟 的云中，然后通过网络对外提供服务。
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云计算和大数据将进一步推动各 行业的数字化转型，成为数字经
济时代的重要支撑。
Байду номын сангаас
PART
04
实践操作与培训课程
云计算平台的搭建与使用
云计算平台概述
介绍云计算平台的概念、分类和 特点，以及云计算平台的搭建流
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在智慧城市方面，云计算可以提供城市管理平台，支持城 市各部门的数据共享、业务协同和智能化决策。
PART 02
大数据分析基础
大数据的定义与特性
总结词
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大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。它具有4V（体量、 速度、多样性和价值）的特性，即数据量庞大、处理速度快、数据类型多样和 数据价值密度低。
PART 03
云计算与大数据的结合
云计算为大数据提供基础设施
云计算为大数据提供了弹性的 基础设施资源，使得数据存储 和处理能力得到大幅提升。
云计算与大数据精品PPT课件
阿里云
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
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云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算概念与应用PPT课件
上云计算ERP正是继承了开源ERP免许可费用只收服务费用的最重要特征，
2/25/2020
18
云計算的概念
云计算的使用方式
(2)平台即服务(PaaS) 把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，厂商提供
开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，用户在其平台基础上定制 开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。PaaS能够给 企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务 器、试验、托管及应用服务。
2/25/2020
1313
云計算的概念
云計算關鍵技術--數據管理
BigTable的设计理念
面向网页数据的发布、搜索和浏览等特定处理的需要，简化数据管 理系统的设计，并提高性能 不支持关联 不支持SQL查询 简化数据的一致性管理
网页数据的管理对一致性要求不高
简化事务管理
网页数据的处理（搜索、发布）对事务管理要求不高
21
云計算應用實例
IMB“藍云”平臺
1.IBM“蓝云”计算平台 “蓝云”解决方案是由IBM云计算中心开发的企业级云计算解决方
案。该解决方案可以对企业现有的基础架构进行整合，通过虚拟化技 术和自动化技术，构建企业自己拥有的云计算中心，实现企业硬件资 源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备 份，打破应用对资源的独占，从而帮助企业实现云计算理念。
IaaS的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力 ，大大降低了用户在硬件上的开销。
目前，以Google云应用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、 Googlesites，云计算应用平台GoogleApp Engine。
Chapter8-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第八章-流计算
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
8.1.3 流计算概念
• 流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时 分析处理，获得有价值的信息
数据采集
实时分析处理
结果反馈
《大数据技术原理与应用》
流计算示意图
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
8.1.1 静态数据和流数据
• 近年来，在Web应用、网络监控、传感监测等领域，兴起了一种新 的数据密集型应用——流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式 持续到达
• 流数据具有如下特征： – 数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的 – 数据来源众多，格式复杂 – 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃， 要么被归档存储 – 注重数据的整体价值，不过分关注个别数据 – 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理据，包括用户的 搜索内容、用户的浏览记录等数据。采用流计算进行实时数据分析， 可以了解每个时刻的流量变化情况，甚至可以分析用户的实时浏览轨 迹，从而进行实时个性化内容推荐
• 但是，并不是每个应用场景都需要用到流计算的。流计算适合于需要 处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景
传统的数据处理流程示意图
• 传统的数据处理流程隐含了两个前提：
– 存储的数据是旧的。存储的静态数据是过去某一时刻的快照，这 些数据在查询时可能已不具备时效性了
– 需要用户主动发出查询来获取结果
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
云计算和大数据技术-概念应用与实战第一章ppt课件
缺点：跨节点的资源整合代 价较大。KVM、VMware都 是这类技术的代表。
1.1.3 云计算技术分类
2、按服务对象分类 公有云：指服务对象是面向公众 的云计算服务，公有云对云计算 系统的稳定性、安全性和并发服 务能力有更高的要求。
第 1 章 云计算基础
11
ห้องสมุดไป่ตู้
私有云：指主要服务于某一组织 内部的云计算服务，其服务并不 向公众开放，如企业、政府内部 的云服务。
1.1.3 云计算技术分类 3、按资源封装的层次分类
第 1 章 云计算基础
13
（ 1 ）基础设施即服务：把单 纯的计算和存储资源不经封装 地直接通过网络以服务的形式 提供的用户使用。
（ 2 ）平台即服务：计算和存储资 源经封装后，以某种接口和协议的 形式提供给用户调用，资源的使用 者不再直接面对底层资源。
1.1.3 云计算技术分类
2、按服务对象分类 混合云：是把公有云和私有云结合 在一起的方式。在这个模式中，用 户通常将非企业关键信息外包，并 在公有云上处理，而掌握企业关键 服务及数据的内容则放在私有云上 处理。
第 1 章 云计算基础
12
社区云：是公有云范畴内的一个组 成部分。它由众多利益相仿的组织 掌控及使用，其目的是实现云计算 的一些优势，例如特定安全要求、 共同宗旨等。社区成员共同使用云 数据及应用程序。
1.1.3 云计算技术分类
第 1 章 云计算基础
10
资源切分型云计算
这种类型最为典型的就是虚拟化系统，这类云计算系统通过系 统虚拟化实现对单个服务器资源的弹性化切分，从而有效地利 用服务器资源，其核心技术为虚拟化技术。
优点：用户的系统可以不做任 何改变接入采用虚拟化技术的 云系统，是目前应用较为广泛 的技术，特别是在桌面云计算 技术上应用得较为成功。
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)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，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)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，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
云计算与大数据技术 配套课件
第3节 云计算的发展历史
年份
1983 2006 2007 2008 2010
2013
2015 …
云计算的发展
网络是电脑 Amazon：弹性计算云服务（EC2） Google：云计算的概念 Google与 IBM：高校推广，提供技术支持 IBM：第一个云计算中心 戴尔：申请云计算商标 Novell与 CSA：可信任云计算计划 中国IaaS：市场规模约为10.5亿元 中国PaaS：市场规模增长近20% 全球SaaS：云计算领域最为成熟的细分市场 云计算方面的相关政策不断更新
5、技术比较
第3节 系统虚拟化
系统虚拟化的核心思想是使用虚拟化软件在一台物理机上，虚拟出一 台或多台虚拟机。步骤如下。 一．利用虚拟化评估工具进行容量规划，实现同平台应用的资源整合； 二．在服务器虚拟化的基础上，虚拟化I/O和存储； 三．实现虚拟资源池的统一管理； 四．从虚拟化迈向云计算，通过云计算实现跨系统的资源动态调整。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对 “云计算”能力的要求。
第8节 云计算与大数据
“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基 础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。” 云计算与大数据的关系？ 云计算能为大数据带来了哪些变化？
第3章 虚拟化
第1节 虚拟化简介
云计算平台的主要特点是用户不必关心云平台底层的实现。
4、并行编程技术
数据并行 消息传递
5、数据管理技术
如何高效地管理大数据集？ 如何在规模巨大的数据中找到特定的数据？ Google的BigTable数据管理技术
第4节 云交付模型
软件即服务（SaaS） 平台即服务（PaaS） 基础设施即服务（IaaS） 容器即服务（ CaaS ）
云计算与大数据分析的实际实践与培训ppt
数据和流数据等，大数据的处理和分析也需要采用不同的技术和方法。
大数据的来源与价值
总结词
大数据的来源广泛，包括社交媒体、企业数据库、物 联网设备等。通过对大数据的分析，可以挖掘出许多 有价值的信息和洞见，为企业和社会带来巨大的商业 价值和社会效益。
详细描述
大数据的来源非常广泛，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。这些数据来源提供了大量的信息和洞见 ，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为企业和社会带 来巨大的商业价值和社会效益。例如，企业可以通过分 析大数据来了解市场需求、优化产品设计和营销策略， 提高生产效率和降低成本。政府和公共机构则可以通过 分析大数据来提高公共服务和治理水平，例如预测疾病 爆发、优化城市规划等。
04
实际实践案例分享
案例一：电商用户行为分析
总结词
通过大数据分析，深入挖掘用户行为，优化电商平台的用户体验。
详细描述
利用云计算平台，收集并分析电商平台上的用户行为数据，包括浏览、搜索、购 买等行为，以识别用户的购物习惯、偏好和需求。通过分析这些数据，可以优化 商品推荐、页面布局和营销策略，提高用户满意度和转化率。
提供应用程序开发和部署所需的工具和资源。
3
基础设施即服务（IaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
云计算的部署方式
公有云
社区云
通过Web浏览器可以使用的应用程序 。
几个私有云共同享用一个公众云的所 有基础架构。
私有云
公有云的所有基础架构技术并将其存 储在本地。
02
大数据分析基础
大数据的定义与特点
03
云计算与大数据的结合应用
云计算为大数据分析提供基础设施
弹性可扩展的计算资源
大数据的来源与价值
总结词
大数据的来源广泛，包括社交媒体、企业数据库、物 联网设备等。通过对大数据的分析，可以挖掘出许多 有价值的信息和洞见，为企业和社会带来巨大的商业 价值和社会效益。
详细描述
大数据的来源非常广泛，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。这些数据来源提供了大量的信息和洞见 ，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为企业和社会带 来巨大的商业价值和社会效益。例如，企业可以通过分 析大数据来了解市场需求、优化产品设计和营销策略， 提高生产效率和降低成本。政府和公共机构则可以通过 分析大数据来提高公共服务和治理水平，例如预测疾病 爆发、优化城市规划等。
04
实际实践案例分享
案例一：电商用户行为分析
总结词
通过大数据分析，深入挖掘用户行为，优化电商平台的用户体验。
详细描述
利用云计算平台，收集并分析电商平台上的用户行为数据，包括浏览、搜索、购 买等行为，以识别用户的购物习惯、偏好和需求。通过分析这些数据，可以优化 商品推荐、页面布局和营销策略，提高用户满意度和转化率。
提供应用程序开发和部署所需的工具和资源。
3
基础设施即服务（IaaS）
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
云计算的部署方式
公有云
社区云
通过Web浏览器可以使用的应用程序 。
几个私有云共同享用一个公众云的所 有基础架构。
私有云
公有云的所有基础架构技术并将其存 储在本地。
02
大数据分析基础
大数据的定义与特点
03
云计算与大数据的结合应用
云计算为大数据分析提供基础设施
弹性可扩展的计算资源
云计算与大数据的相关技术(微软雅黑)PPT课件
2.4 非关系型数据库
— 2.4.1 从关系型数据库到非关系型数据库 — 2.4.2 非关系型数据库的定义 — 2.4.3 非关系型数据库的分类
2.5 集群高速通信标准InfiniBand 2.6 云计算大数据集群的自组织特性
并行计算实验室
20.10.2020
20.10.2020
第2章 云计算与大数据的相关技术
《云计算与大数据技术》
第2章 云计算与大数据的相关技术
2.1 云计算与大数据 2.2 云计算与物联网 2.3 一致性哈希算法
— 2.3.1 一致性哈希算法的基本原理 — 2.3.2 一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性
2002
2005
变化趋势: (1)从面向计算到面向数据; (2)从硬件为核心到以网络为核心; (3)从集中到分散再到集中
图2.1 计算机技术向云计算的演进
———
在据家了1动息成是相突发规从科向家关到据感的数大须研以云面数信2的法90技的为随学计只了之知生据数面究计，据息数。系使云计 的 或 研 对 出 展 模6097交 全 时 研 算 处 以 间 、 产 的 据 向 成 算 云 时 技 据 科是术系计算产军究而。，集年 年非流 球 随 究 的 理 网 存 微 者 产 概 数 为 和 计 代 术 可 学发统算机生事能言这这成A著方 人 地 的 时 物 络 在 关 ， 生 念 据 需 大 算 由 领 以 研常展能之R名技还部力由时个电P简式 的 都 第 代 理 为 大 系 人 目 正 ， 要 数 侧 于 域 为 究的更父的A术是门和于网时路， 共 在 四 实 核 量 等 们 前 是 数 重 据 重 提 科 的单一高JN数o的“，一这络期。和特 同 产 范 那 验 心 的 应 之 呈 在 据 点 这 于 出 学 四个效Eh据Tn早个他个时还是别 活 生 式 时 数 的 隐 用 间 现 这 是 关 两 描 量 的 研 个直重地的库M期别们国数没硬接是 动 数 ， 数 据 时 含 将 的 出 样 架 注 个 述 巨 面 究 范要完出专c，高，据时据代关数社了的构的名资大向和式力成由”更家据有件C现家a这速人。间的生数联据会：一整核词源所数知的量海于人关军量出的改rGt个移们微已构物据性和关大个个心也和带据识发，量r变h硬的注事很现高ay时动生博经成学的，复系众背系技可应来的发展数1y了件工计能小，速提9提期通产、跨非家构这杂和化景统术看用的概现历据8整出设作算力，推变出9研信数博越常只成时的结、下，作的技念提程的个年云备。机的数动革了究网据客了简处变计人构自出核计是网术同供也处计T计科体这的高据计时计络不、半单理得算类就动现心算描络挑时除同理i算m算学积个计低在算期算技再社个，生非所社被化的要能述化战也经样和机的B研和术是交世数物常面会隐、。素有了交。开验反分庞时算。整技，技e概究r存的在网纪据学复对运含连这，效面付始、映析大期能个术硬术n念的e储发固、。之数杂的行到续一这找向方深理了。的，的力计发件r到第s的展定视以间据，数相了化时就到计法刻论从发-价数，算展从大四L协和时频硬基，数据关所、期使自算，地、面展e数格据计系的电范e作成间共件本计据变联产复的计己时大改计向历发据昂生算统主子式机熟 和 享 为 没 算 来 得 ， 生 杂 典 算 需 代 数 变 算 计史明之。贵产能中要管制使 固 网 核 有 和 源 非 由 的 化 型 和 要 信 据 了 外 算，的父他，者力的动迅并现 定 站 心 关 数 多 常 于 特 存 处 息 侧 科 的 走网G万认没在 地 、 的 联 据 样 复 人 趋 征 储 理 技 重 学 第 向这主的重力速络r维a为有数 点 即 时 性 之 化 杂 人 势 就 的 的 术 于 研 四 面一要高要是发逐y网利等太据 进 时 代 ， 间 ， ， 都 中 。 是 协 数 的 描 究 种 向步阶是低性硬展改用人大的 行 通 也 物 的 不 如 是 。 云 计 作 据 两 述 的 重 数成段科决并件到变海提的生 ， 信 是 理 对 同 社 数 计 算 机 个 面 模 要 据为数学定不的大了量出实产 而 等 面 学 应 数 会 据 算 必 制 可 方 向 式 方 的推信、 ，
— 2.4.1 从关系型数据库到非关系型数据库 — 2.4.2 非关系型数据库的定义 — 2.4.3 非关系型数据库的分类
2.5 集群高速通信标准InfiniBand 2.6 云计算大数据集群的自组织特性
并行计算实验室
20.10.2020
20.10.2020
第2章 云计算与大数据的相关技术
《云计算与大数据技术》
第2章 云计算与大数据的相关技术
2.1 云计算与大数据 2.2 云计算与物联网 2.3 一致性哈希算法
— 2.3.1 一致性哈希算法的基本原理 — 2.3.2 一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性
2002
2005
变化趋势: (1)从面向计算到面向数据; (2)从硬件为核心到以网络为核心; (3)从集中到分散再到集中
图2.1 计算机技术向云计算的演进
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在据家了1动息成是相突发规从科向家关到据感的数大须研以云面数信2的法90技的为随学计只了之知生据数面究计，据息数。系使云计 的 或 研 对 出 展 模6097交 全 时 研 算 处 以 间 、 产 的 据 向 成 算 云 时 技 据 科是术系计算产军究而。，集年 年非流 球 随 究 的 理 网 存 微 者 产 概 数 为 和 计 代 术 可 学发统算机生事能言这这成A著方 人 地 的 时 物 络 在 关 ， 生 念 据 需 大 算 由 领 以 研常展能之R名技还部力由时个电P简式 的 都 第 代 理 为 大 系 人 目 正 ， 要 数 侧 于 域 为 究的更父的A术是门和于网时路， 共 在 四 实 核 量 等 们 前 是 数 重 据 重 提 科 的单一高JN数o的“，一这络期。和特 同 产 范 那 验 心 的 应 之 呈 在 据 点 这 于 出 学 四个效Eh据Tn早个他个时还是别 活 生 式 时 数 的 隐 用 间 现 这 是 关 两 描 量 的 研 个直重地的库M期别们国数没硬接是 动 数 ， 数 据 时 含 将 的 出 样 架 注 个 述 巨 面 究 范要完出专c，高，据时据代关数社了的构的名资大向和式力成由”更家据有件C现家a这速人。间的生数联据会：一整核词源所数知的量海于人关军量出的改rGt个移们微已构物据性和关大个个心也和带据识发，量r变h硬的注事很现高ay时动生博经成学的，复系众背系技可应来的发展数1y了件工计能小，速提9提期通产、跨非家构这杂和化景统术看用的概现历据8整出设作算力，推变出9研信数博越常只成时的结、下，作的技念提程的个年云备。机的数动革了究网据客了简处变计人构自出核计是网术同供也处计T计科体这的高据计时计络不、半单理得算类就动现心算描络挑时除同理i算m算学积个计低在算期算技再社个，生非所社被化的要能述化战也经样和机的B研和术是交世数物常面会隐、。素有了交。开验反分庞时算。整技，技e概究r存的在网纪据学复对运含连这，效面付始、映析大期能个术硬术n念的e储发固、。之数杂的行到续一这找向方深理了。的，的力计发件r到第s的展定视以间据，数相了化时就到计法刻论从发-价数，算展从大四L协和时频硬基，数据关所、期使自算，地、面展e数格据计系的电范e作成间共件本计据变联产复的计己时大改计向历发据昂生算统主子式机熟 和 享 为 没 算 来 得 ， 生 杂 典 算 需 代 数 变 算 计史明之。贵产能中要管制使 固 网 核 有 和 源 非 由 的 化 型 和 要 信 据 了 外 算，的父他，者力的动迅并现 定 站 心 关 数 多 常 于 特 存 处 息 侧 科 的 走网G万认没在 地 、 的 联 据 样 复 人 趋 征 储 理 技 重 学 第 向这主的重力速络r维a为有数 点 即 时 性 之 化 杂 人 势 就 的 的 术 于 研 四 面一要高要是发逐y网利等太据 进 时 代 ， 间 ， ， 都 中 。 是 协 数 的 描 究 种 向步阶是低性硬展改用人大的 行 通 也 物 的 不 如 是 。 云 计 作 据 两 述 的 重 数成段科决并件到变海提的生 ， 信 是 理 对 同 社 数 计 算 机 个 面 模 要 据为数学定不的大了量出实产 而 等 面 学 应 数 会 据 算 必 制 可 方 向 式 方 的推信、 ，