大数据体系结构及关键技术
大数据方面核心技术有哪些(一)
大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。
在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。
本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。
2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。
3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。
二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。
2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。
3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。
三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。
2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。
3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。
四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。
2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。
3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。
五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。
2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。
3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。
大数据的四大方面及十五大关键技术详解
大数据的四大方面及十五大关键技术详解近年来，大数据来势汹汹，渗透到各行各业，带来了一场翻天覆地的变革。
让人们越发认识到，比掌握庞大的数据信息更重要的是掌握对含有意义的数据进行专业化处理的技术。
大数据关键技术涵盖从数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘等环节。
本文针对大数据的关键技术进行梳理，供大家参考。
Part 1.大数据采集数据采集是大数据生命周期的第一个环节，它通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
由于可能有成千上万的用户同时进行并发访问和操作，因此，必须采用专门针对大数据的采集方法，其主要包括以下三种：A.数据库采集一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。
谈到比较多的工具有Sqoop和结构化数据库间的ETL工具，当然当前对于开源的Kettle和Talend本身也集成了大数据集成内容，可以实现和hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
B.网络数据采集网络数据采集主要是借助网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取数据信息的过程。
通过这种途径可将网络上非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，并以结构化的方式将其存储为统一的本地数据文件。
C.文件采集对于文件的采集，谈的比较多的还是flume进行实时的文件采集和处理，当然对于ELK （ElasTIcsearch、Logstash、Kibana三者的组合）虽然是处理日志，但是也有基于模板配置的完整增量实时文件采集实现。
如果是仅仅是做日志的采集和分析，那么用ELK解决方案就完全够用的。
Part 2.大数据预处理数据的世界是庞大而复杂的，也会有残缺的，有虚假的，有过时的。
想要获得高质量的分析挖掘结果，就必须在数据准备阶段提高数据的质量。
大数据发展概述及关键技术
大数据发展概述及关键技术大数据是指以传统数据处理软件无法处理的庞大、复杂和多样化的数据集合。
大数据处理的目标是通过分析和挖掘这些数据集合，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和战略制定提供支持。
随着互联网的发展，大数据正变得越来越重要和普遍。
大数据的发展可以追溯到2000年左右，当时随着互联网的兴起和信息技术的快速发展，数据量剧增，传统的数据处理方法逐渐失效。
为了解决这个问题，人们开始研究和开发能够处理大数据集合的新技术和工具。
大数据的发展经历了几个阶段。
最初的阶段是数据收集阶段，人们开始利用互联网和传感器等技术收集各种各样的数据。
接下来是数据存储和处理阶段，人们建立起了各种小规模的数据库和数据仓库，用于存储和管理大量的数据。
然而，面对爆炸性的数据增长，传统的数据处理方法已无法胜任。
于是，大数据的发展进入到了当前的阶段，也就是大规模数据分析和挖掘阶段。
在这个阶段，人们提出了各种新的技术和算法，如Hadoop、Spark、深度学习等，用于处理和分析大数据集合，从中获取有价值的信息和知识。
大数据的关键技术：大数据的处理和分析需要借助各种关键技术和工具。
下面是一些重要的关键技术：1.分布式计算：由于大数据集合通常非常庞大，单台机器无法处理。
因此，分布式计算成为处理大数据的关键技术。
它利用多台机器的处理能力，将任务分割成多个子任务并行处理，从而大幅度提升处理效率和容量。
2. 数据存储和管理：大数据集合需要庞大的存储容量和高效的数据管理方式。
传统的关系型数据库已不能满足需求，所以出现了一些新的数据存储和管理技术，如分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）和分布式数据库（如NoSQL数据库）等。
3.数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着大量的信息和知识，但要从中提取出来并不容易。
因此，数据挖掘和机器学习成为处理大数据的核心技术。
它们通过各种算法和模型，可以自动地从大数据集合中发现规律、趋势和异常，为决策和预测提供支持。
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
大数据发展概述及关键技术
大数据发展概述及关键技术在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动社会发展和创新的重要力量。
从商业运营到科学研究，从医疗保健到城市规划，大数据的影响无处不在。
那么，究竟什么是大数据？它是如何发展起来的？又有哪些关键技术在支撑着它的运行呢？大数据，简单来说，就是规模非常庞大、复杂多样的数据集合，这些数据的规模之大、类型之多、生成速度之快，已经超出了传统数据处理技术的能力范围。
其特点可以用“4V”来概括，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
大数据的发展并非一蹴而就，而是经历了一个逐渐演变的过程。
早在上世纪 80 年代，数据仓库的概念就已经被提出，这为后来大数据的发展奠定了基础。
随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，数据量开始呈指数级增长。
到了 21 世纪初，社交媒体、移动设备和物联网的兴起，使得数据的生成速度和种类进一步增加。
在这个过程中，企业和组织逐渐意识到数据的价值，并开始探索如何更好地收集、存储和分析这些海量数据。
大数据发展的背后，离不开一系列关键技术的支持。
首先要提到的是数据采集技术。
这就像是获取原材料的过程，要从各种来源，如传感器、网络日志、社交媒体等，把大量的数据收集起来。
为了确保数据的准确性和完整性，需要使用各种工具和技术，例如网络爬虫、数据接口等。
数据存储技术也是至关重要的一环。
面对海量的数据，传统的关系型数据库已经难以胜任，于是出现了分布式文件系统（如 Hadoop 的HDFS）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra 等）。
这些技术能够实现大规模数据的分布式存储，提高数据的可靠性和可扩展性。
数据处理技术更是大数据的核心。
MapReduce 是一种经典的分布式计算框架，它将复杂的计算任务分解为多个小的子任务，并在多个节点上并行执行，大大提高了计算效率。
而 Spark 则是一种更先进的大数据处理框架，它在内存计算方面表现出色，能够更快地处理和分析数据。
大数据技术的技术架构与关键技术分析
2020年第9期信息与电脑China Computer & Communication计算机工程应用技术大数据技术的技术架构与关键技术分析武海龙（安徽省经济信息中心，安徽 合肥 230001）摘 要：随着大数据时代的到来，无论是政府还是企业都希望借助大数据技术解决自身发展面临的问题。
笔者介绍了大数据技术的发展背景、技术起源、技术演进，对大数据典型技术架构、大数据存储与管理、大数据处理和分析等关键技术等进行研究，旨在为政府和企业研究和开展大数据技术应用提供参考。
关键词：大数据技术；Hadoop；Spark；MPP中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2020）09-018-03The Technical Framework and Key Technology Analysis of Big Data TechnologyWu Hailong(Anhui Economic Information Center, Hefei Anhui 230001, China)Abstract: With the advent of the era of big data, both the government and the enterprises hope to solve the problems faced bytheir own development with the help of big data technology. The author introduces the development background, technology origin and technology evolution of big data technology, and studies the key technologies such as typical technology architecture, big data storageand management, big data processing and analysis, aiming to provide reference for the government and enterprises to study anddevelop the application of big data technology.Key words: big data technology; Hadoop; Spark; MPP０ 引言目前，大数据的应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构是指大数据领域的知识所构成的体系结构，包括了大数据的概念、技术、工具、应用等方面的知识。
大数据知识体系结构主要分为以下几个方面：
1.大数据概述：介绍大数据的定义、特点、发展历程等方面的知识。
2.大数据技术：包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的知识。
数据存储方面主要介绍了大数据的存储结构、存储方式、存储技术等；数据处理方面主要介绍了大数据的处理方式、处理技术等；数据分析方面主要介绍了大数据的分析方法、分析技术等。
3.大数据工具：包括数据采集工具、数据处理工具、数据分析工具等方面的知识。
数据采集工具主要用于采集海量数据，包括网络爬虫、数据抓取等；数据处理工具主要用于对海量数据进行处理，包括Hadoop、Spark等；数据分析工具主要用于对海量数据进行分析，包括R、Python等。
4.大数据应用：包括大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、交通、电商等。
大数据应用涉及到数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的知识。
5.大数据安全：包括大数据的安全问题、安全措施等方面的知识。
大数据安全问题包括数据泄露、数据篡改等；安全措施包括身份认证、数据加密等。
大数据知识体系结构是大数据领域研究和应用的基础，对于学习
和应用大数据具有重要意义。
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“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
大数据＋技术架构数据智能
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二、大数据的系统架构
传统数据库技术架构:
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大数据关键技术5：数据挖掘算法
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决策树 Decision Trees
Income>$40K • 倾向性分析
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NO
Debt<10% of Income
Debt=0%
Yes
NO
NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
大数据关键技术3：数据分析技术
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
知识
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模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
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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，能达到较高的并发访问能力。
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ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator) 、Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、DataSpider, 等。
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大数据关键技术5：数据挖掘算法
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I1
I2
factor n
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三、大数据的关键技术
大数据关键技术到底有哪些？
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HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库；
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；
Zookeeper：分布式锁，提供类似Google Chubby的功能；
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
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大数据架构理解：搜索引擎
Linking: Any Place Any Point
Computing: Anytime Any where
Internet of Things
Communication: Any route Any Net
Content: Anything Anybody
Servering: Any type
数据管理和 预言模型系 统
同质/局 部区域 的计算 机群集
intranet/e xtranet 网 络计算
有些系统支 持对象、文 本、和连续 的媒体数据
支持半结构 化数据和 web数据
第四代
和移动数据/ 各种计算数
据联合
多个算法
数据管理、 预言模型、 移动系统
移动和各 种计算设 备
普遍存在 的计算模 型
Any Business
互联网上的物联网：发展
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2009年8月7日，温家宝视察中科院嘉兴无线传感网工程中心无锡研发分 中心，提出“在传感网发展中，要早一点谋划未来，早一点攻破核心技术 ”，明确要求尽快建立中国的传感信息中心，或叫“感知中国”中心。
2010年2月25日, 中国首个传感网大学科技园在无锡成立，北京邮电大学 无锡感知技术与产业研究院是首家入驻大学科技园的高校科研机构。
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t
Add New Product
Decrease Usage
???
Time
• 客户保留 • 客户生命周期管理 • 目标市场 • 价格弹性分析
聚类分析 Clustering
• 客户细分 • 市场细分
关联分析 Association
• 市场组合分析 • 套装产品分析 • 目录设计 • 交叉销售
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， 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
大数据关键技术2：并行计算能力
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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.
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
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
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
“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.
信息时代的大数据需求
HDFS：Hadoop分布式文件系统；
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；
2010年3月9日，中国物联网标准联合工作组筹备会议在京召开。3月中旬 ，浙江省成立了物联网产业规划编制小组，浙江省经济和信息化委员会副
主任郑一方担任组长。杭州市已经联合浙江省工业经济研究所启动物联网 产业调研和发展规划编制工作，提出“感知杭州”的发展愿景。
物联网的体系架构
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大数据架构理解：网页内容抓取
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大数据系统架构Hadoop
HadoopLeabharlann 布式系统组成火龙果·整理
大数据系统架构Hadoop
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在图中，Hadoop主要的功能组件有：
Hadoop Common: 包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容；
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 ；
Pig：大数据数据流分析平台，为用户提供多种接口；
Sqoop：在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。
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大数据系统架构Hadoop：功能定位
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1.大数据系统架构Hadoop：层次对应
知识发现系统要有很好的性能
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数据挖掘的主要方法
分类（Classification） 聚类(Clustering) 相关规则(Association