大数据体系结构及关键技术
大数据技术概述
大数据技术概述在当今信息化时代，大数据技术已经成为推动社会发展的重要力量。
通过收集、存储、分析和应用大量的数据，大数据技术能够为企业、政府和个人提供更准确、更高效的决策和创新。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、结构复杂、价值密度低、无法用传统的数据处理工具和方法处理的各种数据资源。
与传统的数据处理方法相比，大数据技术具有以下几个特点：1. 规模庞大：大数据的规模巨大，以至于人类无法用传统的手段和工具来处理。
根据数据的规模不同，大数据可以分为PB级、EB级和ZB级。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指按照特定的格式组织和存储的数据，如数据库中的表格数据；半结构化数据是指具有一定结构的数据，但不符合严格的数据模型，如XML文件；非结构化数据是指没有特定结构的数据，如文本、图像和音频等。
3. 价值密度低：大数据中大部分数据以及产生的价值很低，但通过挖掘和分析这些数据，可以发现隐藏在其中的有价值信息。
4. 时效性：大数据的特征之一是快速变化。
大数据技术能够处理实时数据，帮助企业和个人迅速响应市场的变化，做出及时的决策。
二、大数据技术的应用领域大数据技术的应用范围广泛，涵盖了各个行业和领域。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：大数据技术可以帮助金融机构通过对庞大的金融数据进行分析，掌握市场动态，提高风险管理能力，预测金融市场的走向。
2. 医疗行业：通过分析大量的医疗数据，大数据技术可以帮助医生进行病例分析，提供更准确的诊断和治疗方案。
另外，大数据还可以帮助医疗机构进行资源调配和疾病预测。
3. 零售行业：通过分析顾客的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，零售商可以更好地了解顾客的需求，提供个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
4. 制造业：大数据技术可以帮助制造企业进行生产线的优化和设备的故障预测，提高生产效率和质量。
5. 城市管理：大数据技术可以帮助城市对交通拥堵、环境污染、治安等问题进行分析和预测，提供科学决策支持。
大数据关键技术有哪些
引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当前社会经济发展的重要驱动力。
而在大数据的背后，有许多关键技术支撑着它的发展。
本文将详细阐述大数据的关键技术，并分析其在实际应用中的重要性。
概述：大数据是指数据量规模巨大，类型繁多，处理速度快的数据集合。
在处理大数据时，关键技术起着至关重要的作用。
这些关键技术包括存储技术、计算技术、分析技术、挖掘技术和隐私保护技术。
下面将逐一进行详细阐述。
正文：一、存储技术1. 分布式文件系统：分布式文件系统通过将大数据分布在多个物理节点上，实现数据的存储和管理。
典型的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System （GFS）。
2. 分布式数据库：分布式数据库是指将数据分布在多个节点上进行存储和管理的数据库系统。
典型的分布式数据库包括Apache Cassandra和MongoDB等。
3. 列式存储：列式存储是一种将数据按照列进行存储的方式，相比于传统的行式存储，它能够提供更高的查询性能。
HBase和Cassandra等数据库采用了列式存储的方式。
二、计算技术1. 分布式计算：分布式计算是指将计算任务分布在多个计算节点上进行并行计算的技术。
Apache Spark和MapReduce是常用的分布式计算框架。
2. 并行计算：并行计算是指将一个大任务划分成多个子任务，并且这些子任务可以并行地进行计算。
典型的并行计算模型有共享内存模型和消息传递模型。
3. 可扩展性：可扩展性是指系统在面对大规模数据时，能够保持高性能和低延迟的能力。
具备良好可扩展性的系统能够自动根据工作负载的增加或减少来调整资源的分配。
三、分析技术1. 数据预处理：大数据分析的第一步是进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指从大数据中发现潜在模式、关联规则和异常值等有价值的信息。
大数据体系结构及技术解决方案
大数据体系结构及技术解决方案1. 引言随着互联网的不断发展，海量的数据被生成和积累，传统的存储和处理方式已经无法应对如此庞大的数据量。
为了能够高效地处理和分析大数据，大数据体系结构及技术解决方案应运而生。
本文将介绍大数据体系结构的基本概念以及常见的技术解决方案。
2. 大数据体系结构概述大数据体系结构是指一套包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分的技术体系。
其主要目的是实现对大数据的高效存储、快速处理和准确分析。
大数据体系结构的设计关注以下几个方面：•数据采集：包括数据源的选择和数据的采集方式。
常见的数据源包括传感器数据、日志文件、数据库等，数据采集方式可以通过批量采集、实时流式采集或者增量采集来实现。
•数据存储：主要包括数据的持久化存储和数据的备份。
常见的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据的备份方案通常采用数据冗余和数据复制的方式，以保证数据的可靠性和容灾能力。
•数据处理：大数据处理的关键是分布式计算。
通过将大任务拆分为多个小任务，分配给不同的计算节点进行并行计算，从而提高计算效率。
常见的大数据处理框架有Hadoop、Spark等。
•数据分析：大数据分析是大数据应用的核心。
通过对大数据进行统计、挖掘和预测分析，可以为决策提供有力的支持。
常见的大数据分析工具有Hive、Pig、R等。
3. 技术解决方案3.1 采集与存储在大数据体系结构中，采集与存储是数据处理的基础环节。
以下是常见的技术解决方案：•数据采集：常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。
Flume是Apache基金会的开源项目，用于高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据。
Kafka是由LinkedIn开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流水线。
•数据存储：在大数据存储方面，Hadoop是一种常用的解决方案。
Hadoop包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
大数据体系结构及关键技术
大数据关键技术2：并行计算能力
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的计算能力。 针对不同计算场景发展出特定分布式计算框架。
Yahoo 提出的S4 系统、Twitter 的Storm,谷歌2010 年公布的Dremel系统， MapReduce 内存化以提高实时性的Spark 框架.
大数据关键技术3：数据分析技术
大数据＋技术架构数据智能
二、大数据的系统架构
传统数据库技术架构:
Oracle数据库体系架构
大数据架构：分层架构
从数据在生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过5 个环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。
大数据的系统架构：整体系统架构
新一代编程语言
云场呈现如下图。
大数据分析 世界杯：英格兰vs意大利 1:2。数据热图
大数据关键技术5：数据挖掘算法
代
特征
数据挖掘算法
集成 分布计算 模型
数据模型
第一 代
第二 代
第三 代
第四 代
数据挖掘作为 一个独立的应 用
和数据库以及 数据仓库集成
和预言 模型系 统和集移成动 数据/ 各种计
支持一 个或者 多个算 多个算法：能够
大数据科学与工程系列
大数据体系结构
主要内容
一、大数据时代的新命题 二、大数据的体系结构 三、大数据的关键技术
四、物联网与云计算架构 五、知名企业大数据架构 六、大数据系统设计案例
总结、交流、作业
一、大数据时代的新命题
谷歌大数据中心：全求
BPaaS Business-Processas-a-Service
Saa S Sof tware-as-a-Service
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据关键技术有哪些(二)2024
大数据关键技术有哪些（二）引言概述：大数据已经成为当代社会发展和运营的重要组成部分。
为了应对全球海量数据的处理和管理需求，大数据关键技术应运而生。
本文将继续探讨大数据关键技术，包括分布式计算、数据挖掘、数据可视化、机器学习和云计算。
通过掌握这些技术，人们能够更好地处理和分析大数据，并从中获得更多有价值的信息。
正文：1. 分布式计算- 数据分片：将大数据拆分成小块，分布式存储在不同的计算节点上，提高处理效率和可扩展性。
- 并行计算：通过将计算任务分配给多个计算节点同时执行，加快处理速度。
- 负载均衡：动态均衡计算节点的负载，确保每个节点的处理能力充分利用。
2. 数据挖掘- 数据预处理：清洗和转换数据，去除噪声和冗余信息。
- 特征提取：将原始数据转换成可用于分析的特征。
- 模式发现：通过使用聚类、分类和关联规则等算法，从数据中发现隐藏的模式和规律。
- 预测分析：通过回归和时间序列等算法，预测未来数据的趋势和变化。
3. 数据可视化- 统计图表：使用直方图、折线图和饼图等传统图表，展示数据的分布和关系。
- 地理信息系统：将数据表示在地图上，以空间方式展示数据的地理特征和相互关系。
- 交互式可视化：通过用户界面的交互性，允许用户自由探索和发现数据。
- 信息可视化：将复杂数据转化为可理解的视觉图形，提供更直观的数据分析和表达。
4. 机器学习- 监督学习：通过已知输入和输出数据训练模型，用于预测未知数据的输出。
- 无监督学习：通过对输入数据的模式和结构进行学习，进行聚类和降维等任务。
- 强化学习：通过与环境的交互，寻找最优策略以最大化累积奖励。
- 深度学习：通过神经网络模型进行复杂的数据建模和特征提取。
5. 云计算- 弹性计算：根据需求自动分配和回收计算资源，提供灵活的计算能力。
- 分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和数据可靠性。
- 虚拟化技术：将物理资源抽象为虚拟资源，提供更灵活的资源管理和利用。
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！
万字长文解读最新最全的大数据技术体系图谱！正文开始大数据技术发展20年，已经形成覆盖面非常庞大的技术体系，最近信通院发布了《大数据白皮书2020》（关注本公众号后，后台回复“big2020”获得PDF），提供了一张非常全面的大数据技术体系图谱，如下图所示：从这张图谱可以看到，大数据技术体系可以归纳总结为数据分析应用技术、数据管理技术、基础技术、数据安全流通技术四大方向，每个方向大数据技术的产生都有其独特的背景。
1、基础技术：主要为应对大数据时代的多种数据特征而产生大数据时代数据量大，数据源异构、数据时效性高等特征催生了高效完成海量异构数据存储与计算的技术需求。
面对迅速而庞大的数据量，传统集中式计算架构出现难以逾越的瓶颈，传统关系型数据库单机的存储及计算性能有限，出现了规模并行化处理（MPP）的分布式计算架构，如分析型数据库GreenGreenplum。
面对分布式架构带来的海量分布式系统间信息协同的问题，出现了以Zoomkeeper为代表的分布式协调系统；为了将分布式集群中的硬件资源以一定的策略分配给不同的计算引擎和计算任务，出现了Yarn等集群管理及调度引擎；面对海量计算任务带来的管理复杂度大幅提升问题，出现了面向数据任务的灵活调度工作流平台。
面向海量网页内容及日志等非结构化数据，出现了基于Apache Hadoop和Spark生态体系的分布式批处理计算框架；面向对于时效性数据进行实时计算反馈的需求，出现了Apache Storm、Flink等分布式流处理计算框架。
面对大型社交网络、知识图谱的应用要求出现了以对象+关系存储和处理为核心的分布式图计算引擎和图数据库，如GraphX、neo4j等；面对海量网页、视频等非结构化的文件存储需求，出现了mongoDB 等分布式文档数据库；面向海量设备、系统和数据运行产生的海量日志进行高效分析的需求，出现了influxdb等时序数据库；面对海量的大数据高效开放查询的要求，出现了以Redis为代表的K-V数据库。
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2020/11/15
大数据体系结构及关键技术
主要内容
一、大数据时代的新命题 二、大数据的体系结构 三、大数据的关键技术
四、物联网与云计算架构 五、知名企业大数据架构 六、大数据系统设计案例
总结、交流、作业
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大数据体系结构及关键技术
一、大数据时代的新命题
大数据体系结构及关键技术
大数据架构：整体逻辑功能架构
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大数据体系结构及关键技术
大数据架构理解：搜索引擎
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大数据体系结构及关键技术
大数据架构理解：网页内容抓取
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大数据体系结构及关键技术
大数据系统架构Hadoop
Hadoop分布式系统组成
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n Zookeeper：分布式锁，提供类似Google Chubby的功能； n Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制； n Pig：大数据数据流分析平台，为用户提供多种接口； n Sqoop：在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。
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大数据体系结构及关键技术
信息时代，软件编程模型发展
n “面向信息处理”的智能化编程模型，编程简化为数据配置 与管理
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大数据体系结构及关键技术
大数据＋技术架构数据智能
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大数据体系结构及关键技术
二、大数据的系统架构
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大数据体系结构及关键技术
传统数据库技术架构:
n Oracle数据库体系架构
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大数据体系结构及关键技术
大数据关键技术1：大数据存储技术
数据的海量化和快增长特征、以及数据格式的多样化是大数据对
存储技术提出的首要挑战。要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传 统技术，并能够弹性扩展存储容量。
网络附着存储系统（NAS）和存储区域网络 （SAN）等体系，存储和计算的物理设备分离，
大数据体系结构及关键技术
大数据系统架构Hadoop
在图中，Hadoop主要的功能组件有： n Hadoop Common: 包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容； n HDFS：Hadoop分布式文件系统； n MapReduce：一个用于并行处理大数据集的软件框架。Map 函数接受一组数据
大数据关键技术2：并行计算能力
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的计算能力。 针对不同计算场景发展出特定分布式计算框架。
Yahoo 提出的S4 系统、Twitter 的Storm,谷歌2010 年公布的Dremel系统， MapReduce 内存化以提高实时性的Spark 框架.
大数据体系结构及社会需求：信息化-智能化-现代化
人力工具 -- 镰刀 -- 锄头
动力工具 -- 机车 -- 机床
智能工具 --推理机 --智能网
农业社会
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工业社会
信息社会
大数据体系结构及关键技术
信息时代数据大爆炸，推动智能技术发展
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大数据体系结构及关键技术
大数据架构: MapReduce工作原理2
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大数据体系结构及关键技术
三、大数据的关键技术
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大数据体系结构及关键技术
大数据关键技术到底有哪些？ 核心问题是：(计算、存储、分析)算法
大数据：恐怖的大数据(生活示例) 智能性：数据分析、自然语言理解
逻辑推理(演示) 艺术性：分形算法、视频动画(演示)
n 发数据处理能力要求提高 －大规模数据存取方式 －大数据并行技术能力
n 数据间关联性分析加强 －社交网络关系 －多业务关联性 －用户行为分析
n 网络数据的实时同步 －一切营销都线下＋线上 －多业务跨地域数据同步
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“数据结构化”本身是最具 挑战性的一个环节. 海量数据与快速处理是一 对悖论.
大数据系统架构Hadoop：功能定位
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大数据体系结构及关键技术
1.大数据系统架构Hadoop：层次对应
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大数据体系结构及关键技术
大数据：分布式计算架构
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大数据体系结构及关键技术
大数据架构: MapReduce工作原理1
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大数据体系结构及关键技术
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大数据体系结构及关键技术
大数据架构：分层架构
从数据在生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值需要经过5 个环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。
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大数据体系结构及关键技术
大数据的系统架构：整体系统架构
新一代编程语言
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大数据体系结构及关键技术
谷歌大数据中心：全球主要DC有8个
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大数据体大数据体系结构及关键技术
大数据表象概念：对系统要求
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大数据体系结构及关键技术
大数据时代的新命题:
n 数据在爆炸式增长 －互联网海量大数据 －物联网各类型数据
并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对 ）缩小键/值对列表； n HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库； n Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一 张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务 进行运行；
它们之间要通过网络接口连接，这导致在进行
数据密集型计算（Data Intensive Computing） 时I/O 容易成为瓶颈。单机文件系统不提供数据 冗余、可扩展性、容错及并发能力差
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谷歌文件系统（GFS）和Hadoop 的分布式文件 系统HDFS（Hadoop Distributed File System） 奠定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS 将计 算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在 数据密集计算中易形成的I/O 吞吐量的制约，同 时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布 式架构，能达大到数较据高体的系结并构发及访关问键能技力术。