大数据生态系统 完整流程图
大数据工作流程公开课获奖课件省赛课一等奖课件
三、各处理流程有关技术简析 数据呈现
聚类算法成果展示
数据源
提取 数据
转换 数据 格式
map/ reduce
存储 数据
目的数据 存储区
Chukwa数据采集原理
三、各处理流程有关技术简析 数据预处理
SQL与HBASE、HIVE之间进行内容传递时，需要一种数据转移工具，如 Sqoop。其工作过程如下：
SQL
Sqoop
Sqoop Sqoop Sqoop
Map
MapReduce是一套软件框架，涉及Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段， 能够进行海量数据分割、任务分解与成果汇总，从而完毕海量数据旳并行处理。
单词技术问题
原文本
分割文本
生成新旳文本
MapReduce工作流程
成果归拢排序
三、、挖掘旳基础，常用旳海量数据采集工具有Hadoop旳 Chukwa，Cloudera旳Flume，Facebook旳Scribe等，这些工具均采用分布式架 构，能满足每秒数百MB旳日志数据采集和传播需求。
分布式文件系统 数据相互转移 数据抽取、转换、装载过程
一、大数据处理流程简析
分布式并行处理运算MapReduce
数据采集 数据预处理 数据存储 数据分析挖掘 成果呈现
常
用 chukwa
工 具
Sqoop
HDFS HBASE
HIVE maout
PowerView
二、、分布式并行处理技术MapReduce
Map
Map
HDFS/HIVE/HBase
三、各处理流程有关技术简析 数据存储
HDFS构造
三、各处理流程有关技术简析 数据存储
三、各处理流程有关技术简析 数据分析挖掘
管理系统信息系统大数据流程图和业务流程图和E-R图
1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。
供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。
公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。
库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。
画出物资订货的业务流程图。
（共10分）2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。
如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。
根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
（共15分）3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。
主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。
“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。
顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。
画出“进书”和“售书”的数据流程图。
进书业务流程：书商采购单/新书采购员入库单退书单编目员合格新图书库管员入库单入库台帐进书数据流程：采购单审核P3.1编目处理p3.2入库单处理p3.3供应商F3.1采购单F3.2不合格采购单F3.3合格采购单F10入库单F3.4不合格入库单S2图书库存情况存档管理员F9入库够书清单F3.5合格入库清单售书业务流程：顾客新书收银员收费单销售台帐保安未收费的书收费单/书售书数据流程：收费处理P1.1审核处理P1.2E1顾客F6购书单计划F1.1收费单F1.2不合格收费单S02S01S03S04图书库存情况存档F4销售清单图书销售存档顾客需求图书情况存档顾客基本情况存档F4销售清单F5顾客需求图书清单F3顾客基本情况4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。
大数据处理流程图
大数据处理流程图在当今信息化时代，大数据已经成为了企业发展和决策的重要依据。
然而，大数据处理并不是一件容易的事情，需要经过一系列复杂的流程才能得到有效的结果。
本文将介绍大数据处理的流程图，并对其中的各个环节进行详细的解析。
首先，大数据处理的第一步是数据收集。
数据收集是整个大数据处理流程的基础，数据的质量和数量直接影响着后续分析的结果。
数据收集可以包括结构化数据和非结构化数据，可以通过各种方式获取，比如传感器、日志、社交媒体等。
在数据收集的过程中，需要考虑数据的完整性、准确性和时效性，确保收集到的数据是可靠的。
接下来，收集到的数据需要进行清洗和预处理。
数据清洗是指清除数据中的噪声和错误，比如重复数据、缺失数据、异常数据等。
数据预处理则是对数据进行格式化和转换，使其适合后续的分析和挖掘。
在数据清洗和预处理的过程中，需要使用各种数据处理工具和算法，比如数据清洗工具、数据挖掘算法等。
清洗和预处理完成后，接下来就是数据的存储和管理。
大数据通常具有海量、高速、多样的特点，因此需要使用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。
常用的大数据存储和管理系统包括Hadoop、Spark、HBase等，它们能够有效地处理大规模数据，并提供高可靠性和高性能的数据存储和管理服务。
在数据存储和管理的基础上，就可以进行数据分析和挖掘了。
数据分析和挖掘是大数据处理的核心环节，通过对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，可以发现数据中的规律和模式，为企业决策提供有力的支持。
在数据分析和挖掘的过程中，需要使用各种数据分析工具和算法，比如统计分析软件、数据挖掘算法库等。
最后，经过数据分析和挖掘，就可以得到最终的处理结果了。
处理结果可以以报表、可视化图表、模型等形式呈现，为企业决策提供直观的参考。
同时，还可以将处理结果应用到实际业务中，比如推荐系统、风控系统、预测模型等，为企业创造更大的价值。
综上所述，大数据处理流程包括数据收集、清洗和预处理、存储和管理、数据分析和挖掘、处理结果等环节。
大数据分析平台总体架构数据标准管理流程图——PPT美化模板
数据标准管理的考评
数据分类 数据结构 关键业务对象 关键代码 数据维度 代码映射客户类 来自据标准产品类 数据标准
。。。类 数据标准
定性考评 定量考评
数据标准 分析报告
数据标准执行
ODS
归档系统
……
数据标准理念推广
大数据分析平台总体架构数据标准管理流程图
提示：下载后内容可以直接编辑
消除一数多义，提升数据的唯一性、一致性，将逐步形成的数据标准纳入一个规范的管 理流程中，进行数据标准的更新、发布、使用监督等工作。
数据标准管理工作可以分为以下几个部分：数据标准建立和维护、数据标准执行、数据 标准管理的考评。
数据标准建立和维护
大数据流程图和业务流程图案例
数据流程图和业务流程图案例1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。
供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。
公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。
库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。
画出物资订货的业务流程图。
2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。
如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。
根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。
主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。
“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。
顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。
画出“进书”和“售书”的数据流程图。
进书业务流程：书商采购单/新书采购员入库单退书单编目员合格新图书库管员入库单入库台帐进书数据流程：采购单审核P3.1编目处理p3.2入库单处理p3.3供应商F3.1采购单F3.2不合格采购单F3.3合格采购单F10入库单F3.4不合格入库单S2图书库存情况存档管理员F9入库够书清单F3.5合格入库清单售书业务流程：顾客新书收银员收费单销售台帐保安未收费的书收费单/书售书数据流程：收费处理P1.1审核处理P1.2E1顾客F6购书单计划F1.1收费单F1.2不合格收费单S02S01S03S04图书库存情况存档F4销售清单图书销售存档顾客需求图书情况存档顾客基本情况存档F4销售清单F5顾客需求图书清单F3顾客基本情况4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。
大数据工作流程.ppt
1．李鸿章1872年在上海创办轮船招商局，“前10年盈和，成
为长江上重要商局，招商局和英商太古、怡和三家呈鼎立
之势”。这说明该企业的创办 A．打破了外商对中国航运业的垄断 B．阻止了外国对中国的经济侵略 C．标志着中国近代化的起步 ( )
D．使李鸿章转变为民族资本家
解析：李鸿章是地主阶级的代表，并未转化为民族资本家； 洋务运动标志着中国近代化的开端，但不是具体以某个企业 的创办为标志；洋务运动中民用企业的创办在一定程度上抵
HDFS
历史ⅱ岳麓版第13课交通与通讯 的变化资料
精品课件欢迎使用
[自读教材· 填要点] 一、铁路，更多的铁路 1．地位
铁路是
交通运输 建设的重点，便于国计民生，成为国民经济
发展的动脉。 2．出现 1881年，中国自建的第一条铁路——唐山 路建成通车。 1888年，宫廷专用铁路落成。 至胥各庄铁 开平
轮船招商局 正式成立，标志着中国新式航运业的诞生。
(2)1900年前后，民间兴办的各种轮船航运公司近百家，几乎都是
在列强排挤中艰难求生。
2．航空 (1)起步：1918年，附设在福建马尾造船厂的海军飞机工程处开始 研制 。 (2)发展： 1918年，北洋政府在交通部下设“ 水上飞机
”；此后十年间，航空事业获得较快发展。
分布式文件系统
数据预处理 数据采集
数据相互转移
数据抽取、转换、装载过程
一、大数据处理流程简析
分布式并行处理运算MapReduce
数据采集
数据预处理
数据存储
数据分析挖掘
结果展现
常 用 工 具
chukwa
Sqoop
HDFS HBASE
HIVE maout
《大数据工作流程》课件
本课程将详细介绍大数据工作流程及其作用、价值、挑战和应用场景。帮助 您了解这个前沿领域并掌握其中的关键步骤和技术。
概述
什么是大数据工作流程
大数据工作流程指的是处理大规模数据的一系列步骤，包括采集、处理、存储、分析和可视 化。
作用和价值
大数据工作流程可以帮助企业挖掘数据中潜在的商业机会、提高业务效率和创新能力，促进 企业可持续发展。
数据处理
1
数据预处理
数据预处理是数据处理的第一步，包括数
数据清洗
2
据清洗、数据转换、数据标准化等。
数据清洗是指处理数据中的错误、缺失或
不规范的部分，保证数据质量。
3
数据转换
数据转换是将原始数据转换为可用于分析、 挖掘和建模的形式，如结构化数据、半结 构化数据、非结构化数据等。
数据存储
存储方式的选择
存储方式可以分为关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等，根据数据量、访问 频率和查询需求等选择不同的存储方式。
存储环境的构建
存储环境包括硬件设备、网络架构、数据安全等，需要进行规划、设计和实施。
数据分析
大数据分析的步骤
分析模型的选择
大数据分析包括数据探索、特征 工程、模型训练、模型评估等步 骤，需要使用适当的算法和工具。
分析模型的选择涉及到模型的准 确性、适用性、速度、可解释性 等因素，需要根据具体问题进行 选择。
结果可视化
结果可视化可以将数据分析结果 以图表、地图、仪表盘等形式进 行展示，使得数据更加生动直观。
挑战和解决方案
1
数据质量问题
数据质量问题包括数据清洗、数据预处理、数据标准化等，需要使用合适的技术 和工具。
大数据的基本流程
大数据的基本流程大数据是指规模超过传统数据库处理能力的数据集合，其分析需要使用先进的技术和工具。
大数据的分析过程通常包括数据的采集、清洗、存储、处理和可视化等环节。
下面将详细介绍大数据的基本流程。
一、数据采集数据采集是大数据处理的第一步，也是最重要的一步。
数据采集可以通过多种方式实现，如爬虫、传感器、社交平台、日志等。
数据采集过程中，需要注意数据的来源、数据的质量和数据的安全性。
二、数据清洗数据采集后，需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除不合法、重复、缺失和不完整的数据，以保证数据的准确性和完整性。
数据清洗可以通过数据挖掘、机器学习等方式实现。
三、数据存储数据清洗后，需要将数据存储起来。
数据存储可以采用传统的关系型数据库，也可以采用分布式存储系统，如Hadoop、NoSQL等。
数据存储的方式应该根据数据的类型和处理方式进行选择。
四、数据处理数据存储后，需要对数据进行处理。
数据处理的方式可以是数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
数据处理的目的是发现数据中的规律、趋势和关联性。
五、数据可视化数据处理后，需要将处理结果进行可视化展示。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
数据可视化可以采用图表、地图、报表等多种方式实现。
总结大数据的处理流程包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理和数据可视化等环节。
其中，数据采集和数据清洗是大数据处理中最为关键的环节，数据存储和数据处理是大数据处理中最为复杂的环节，数据可视化是大数据处理中最为重要的环节。
在大数据处理中，需要使用先进的技术和工具，如Hadoop、NoSQL、数据挖掘、机器学习等。
同时，需要注意数据的来源、数据的质量和数据的安全性，以保证处理结果的准确性和可信度。