大数据下的数据挖掘处理
大数据的挖掘与应用
大数据的挖掘与应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合难以用传统的数据处理工具进行管理和处理。
然而，大数据中蕴含着丰富的信息和价值，只有通过挖掘和应用，才能真正发挥其潜力。
一、大数据的挖掘大数据的挖掘是指通过各种技术手段，从庞大的数据集合中提取有用的信息和知识。
大数据的挖掘可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：大数据的挖掘首先需要收集大量的数据。
这些数据可以来自于各种渠道，如互联网、传感器、社交媒体等。
数据的收集需要注意数据的质量和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据清洗：收集到的数据往往包含噪声和冗余信息，需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作，以提高数据的质量和准确性。
3. 数据存储：大数据的存储是一个重要的环节。
由于大数据的规模庞大，传统的数据库管理系统无法满足存储和处理的需求。
因此，需要使用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，来存储和管理大数据。
4. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据变换、数据规约、数据离散化等操作，以便更好地适应挖掘算法的需求。
5. 数据挖掘算法：选择合适的数据挖掘算法对数据进行挖掘。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
根据具体的应用场景和需求，选择合适的算法进行挖掘。
6. 挖掘结果评估：对挖掘结果进行评估和验证。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等，以评估挖掘算法的性能和效果。
二、大数据的应用大数据的应用涵盖了各个领域，如金融、医疗、交通、教育等。
以下是几个典型的大数据应用案例：1. 金融领域：大数据在金融领域的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行挖掘和分析，可以预测股市走势、风险评估、信用评级等。
同时，大数据还可以用于反欺诈、反洗钱等方面，提高金融安全性。
2. 医疗领域：大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等。
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究
基于大数据的数据挖掘和分析方法研究在信息时代，数据积累迅速，对于数据处理的需求也变得越来越强烈。
数据挖掘和分析就是一种利用数学、计算机科学、统计学等方法，从大规模的数据中提取出有用的信息的技术。
而基于大数据的数据挖掘和分析方法更是为数据挖掘和分析提供了更广阔的空间和更精密的工具。
近年来，随着互联网的不断发展，产生了海量的数据，传统的数据分析方法显得无能为力。
此时，基于大数据的数据挖掘和分析方法应运而生。
大数据技术可以挖掘数据的真实价值，协助企业或个人进行更加精确地决策。
而在大数据技术的支持下，数据挖掘和分析的应用场景也在不断拓展。
一、基于大数据的数据挖掘和分析方法大数据技术一般包括数据处理和分析两个方面。
数据处理主要是指从数据源中提取数据，并进行清洗、预处理和存储。
而数据分析则是针对数据进行一系列的分析操作，提取出有用信息。
在大数据技术支持下，数据挖掘和分析的方法有以下几种类型：1.关联规则挖掘：通过发现数据集中的相互关联和依赖关系，以及研究这些关联和依赖关系，从而识别出有趣的关联规则。
2.聚类分析：聚类分析是将一组具有相似特征的数据对象划分到同一组中，同时将不同组之间具有较大差异的数据对象分开，通过研究分类结果进行对数据的理解与解释。
3.分类分析：是通过训练样本，来创建分类模型，然后通过实时数据的判断，将某个数据对象划分到分类模型中。
4.时间序列分析：是通过分析某个数据对象在时间上的变化，确定该数据对象的走势和变化规律，同时借此预测未来的发展趋势。
二、数据挖掘和分析的应用场景基于大数据的数据挖掘和分析可以应用于各种领域。
在商业领域，可以通过大数据挖掘和分析实现更加精准的营销策略，帮助企业快速发现市场机会。
在金融领域，可以通过数据挖掘和分析实现比传统方法更准确的风险控制和投资建议。
在医疗领域，可以通过数据挖掘和分析实现更加精准的疾病诊断和治疗方案。
例如，在金融领域，大数据技术已经成为了风险控制的重要工具。
大数据环境下的数据挖掘与分析技术研究
大数据环境下的数据挖掘与分析技术研究在大数据时代，数据的积累和分析成为了企业和机构的重要任务。
数据挖掘与分析技术就是在大数据环境下进行数据处理和提取有用信息的关键技术。
本文将深入探讨大数据环境下的数据挖掘与分析技术，并分析其研究进展和应用场景。
一、大数据环境下的数据挖掘技术研究1. 数据预处理技术大数据环境下的数据往往是庞大而复杂的，包含噪声和缺失值。
数据预处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗用于处理噪声和异常值，数据集成用于将多个数据源的数据进行整合，数据变换用于将数据转换为可分析的形式，数据规约用于减少数据集的大小。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据环境下进行数据分析的核心。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。
关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，分类与预测用于根据已有数据来预测未知数据的属性，聚类分析用于将数据集中的对象分成不同的群组，异常检测用于发现与其他对象不同的数据。
3. 数据可视化技术数据可视化技术用于将大数据转化为图表、图形和动画等，便于人们理解和分析数据。
在大数据环境下，数据量庞大，通过可视化技术可以直观地展示数据的模式和趋势，帮助用户发现隐藏在数据中的模式和规律。
二、大数据环境下的数据分析技术研究1. 基于模型的数据分析基于模型的数据分析通过建立数学模型来描述数据之间的关系，然后利用模型进行数据分析和预测。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
通过模型分析，可以揭示数据之间的潜在关系和规律。
2. 数据挖掘与业务智能的结合大数据环境下的数据分析不仅要关注数据本身的分析，还要与业务智能进行结合，从而为决策提供更加准确和可靠的依据。
数据挖掘和业务智能的结合可以帮助企业和机构实现更好的业绩和竞争优势。
3. 文本分析与情感分析大数据环境下的数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、语音和图像等。
大数据环境下的数据清洗与挖掘方法分析
大数据环境下的数据清洗与挖掘方法分析在大数据环境下，数据清洗和挖掘是重要的步骤，可以帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息和洞察。
数据清洗是指对原始数据进行预处理，去除噪声、异常值和重复数据等，以保证数据的质量和一致性。
而数据挖掘是指从清洗后的数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律。
在大数据环境下，数据清洗的方法和技术可以总结为以下几个方面：1. 异常值检测：通过统计方法或机器学习算法，识别出数据中的异常值。
常用的方法包括基于统计的Z-score方法、3σ方法、箱线图等。
2.缺失值处理：对于缺失值，可以选择删除或填充。
删除缺失值会导致数据的损失，而填充缺失值需要根据数据的特性和背景知识进行合理选择，如均值填充、中位数填充或使用插值法等。
3.重复值处理：检测和删除数据中的重复值，可以通过对数据进行排序、去重或使用哈希函数等方法。
4.数据格式转换：将数据转换为统一的格式，便于后续的数据处理和分析。
例如，将日期和时间数据转换为时间戳，将文本数据转换为向量表示等。
数据清洗是数据挖掘的前提，清洗后的数据可以应用于各种数据挖掘方法和技术中。
在大数据环境下，数据挖掘方法可以分为以下几类：1.分类和预测：通过对数据建立分类模型和预测模型，从而能够对新数据进行分类和预测。
常用的方法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机等。
2. 聚类分析：将数据按照其中一种相似性度量，划分为若干个类别或簇。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的群组结构和内在规律。
常用的方法包括K-means、DBSCAN和层次聚类等。
3. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现数据中的关联性。
关联规则挖掘可以帮助我们了解不同变量之间的关系和相互作用。
常用的方法包括Apriori算法和FP-growth算法等。
4. 图挖掘：通过构建和分析数据中的图结构，挖掘出节点和边的属性、关系和模式。
图挖掘可以应用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域。
大数据处理中的数据挖掘常见问题解决方案
大数据处理中的数据挖掘常见问题解决方案在大数据处理中，数据挖掘是一项非常关键的技术。
它是通过从海量数据中发现隐藏的模式和规律，为企业提供有价值的洞察和决策支持。
然而，大数据处理中的数据挖掘仍然面临一些常见问题。
本文将介绍一些常见的问题，并提供相应的解决方案。
首先，一个常见的问题是数据质量。
在大数据处理中，数据的质量对于数据挖掘的准确性和可靠性非常重要。
数据质量问题包括数据缺失、重复、错误等。
解决这个问题的一个解决方案是通过数据清洗和数据预处理来提高数据质量。
数据清洗可以通过删除重复数据、填补缺失数据、修复错误数据等方式进行。
数据预处理可以通过归一化、标准化、平滑等方式来优化数据。
其次，另一个常见的问题是特征选择。
在大数据处理中，数据往往包含大量的特征，但并非所有特征都对数据挖掘任务有用。
特征选择的目标是从所有特征中选择最具有预测能力的特征子集。
解决这个问题的一个解决方案是使用特征选择算法，如过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法通过统计方法选择最具有预测能力的特征。
包装法通过在特征子集中搜索最佳特征组合。
嵌入法通过将特征选择嵌入到学习算法中。
第三，一个常见的问题是算法选择。
在大数据处理中，有许多数据挖掘算法可供选择，如决策树、神经网络、支持向量机等。
但不同的算法适用于不同的数据挖掘任务，并且具有不同的优缺点。
解决这个问题的一个解决方案是通过实验和比较来选择最适合的算法。
可以根据数据集的特点、任务的要求和算法的性能来选择合适的算法。
此外，还可以尝试使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，将多个算法的预测结果进行组合，以提高准确性和鲁棒性。
第四，另一个常见的问题是处理大规模数据。
在大数据处理中，数据的数量往往非常庞大，超出了单个计算机的处理能力。
解决这个问题的一个解决方案是使用分布式计算和并行计算技术。
分布式计算将数据划分为多个部分，分发到多个计算节点进行并行计算。
并行计算利用多个计算机的计算资源来加速处理速度。
大数据时代下的档案数据挖掘
大数据时代下的档案数据挖掘在大数据时代，档案数据挖掘成为了一项重要的任务。
档案数据挖掘是指通过利用大数据技术和算法，从海量的档案数据中挖掘出有价值的信息和知识。
本文将介绍档案数据挖掘的标准格式，包括数据来源、数据处理、数据分析和数据应用等方面的内容。
一、数据来源档案数据挖掘的第一步是确定数据来源。
数据来源可以包括各类档案馆、图书馆、博物馆、企事业单位等。
这些机构通常会提供各种类型的档案数据，包括文字、图片、音频、视频等多种形式的数据。
在选择数据来源时，需要考虑数据的可靠性、完整性和时效性。
二、数据处理数据处理是档案数据挖掘的核心环节。
在处理档案数据时，首先需要进行数据清洗，包括去除重复数据、纠正错误数据和填充缺失数据等。
接下来，需要对数据进行标准化和格式化处理，以便于后续的数据分析和应用。
此外，还需要对数据进行分类和归档，以便于后续的数据检索和使用。
三、数据分析数据分析是档案数据挖掘的关键步骤。
在数据分析过程中，可以运用各种数据挖掘算法和技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。
通过这些分析方法，可以发现数据中隐藏的规律、趋势和关联关系，从而提取出有价值的信息和知识。
例如，在档案数据中挖掘出某个历史事件的时间线、相关人物的关系网络等。
四、数据应用数据应用是档案数据挖掘的最终目标。
通过将挖掘出的有价值信息和知识应用到实际工作中，可以为各行各业提供决策支持和业务优化。
例如，在历史研究领域，可以利用档案数据挖掘的结果进行历史事件的重构和解读；在文化遗产保护领域，可以利用档案数据挖掘的结果进行文物的保护和展示。
五、数据安全在进行档案数据挖掘的过程中，数据安全是一个重要的考虑因素。
档案数据通常包含大量的敏感信息，如个人隐私、商业机密等。
因此，在数据处理和数据应用过程中，需要采取一系列的安全措施，如数据加密、权限控制、访问审计等，以保障数据的安全和隐私。
六、数据可视化数据可视化是档案数据挖掘的重要手段之一。
大数据技术中的数据挖掘和分析方法
大数据技术中的数据挖掘和分析方法随着互联网和数字化时代的到来，大数据技术成为一个热门话题。
大数据技术包括数据收集、存储、处理和分析等多个方面。
其中，数据挖掘和分析是非常重要的组成部分。
本文将从数据挖掘和分析的方法入手，探讨大数据技术在这方面的应用。
一、数据挖掘的方法数据挖掘是通过自动或半自动的方式，挖掘数据中价值信息的过程。
数据挖掘涉及的多个方面，包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等。
下面，我们就分别来看看这几个方面在数据挖掘中的具体应用。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中至关重要的一步。
它包括对数据进行清洗、过滤、整合等处理，以达到准确、可靠的分析结果。
数据清洗是指去除噪声数据、填充缺失值、剔除异常值等操作，以保证数据质量。
数据过滤是指根据数据的特征进行筛选，保留对研究有利的数据。
数据整合是将多个数据源进行整合，达到有效利用各数据之间价值信息的目的。
2. 特征选择特征选择是指从原始数据中找出与研究问题有关的特征，去除无用数据，从而简化数据集并提高分类器性能。
特征选择的方法有很多种，包括卡方检验、相关系数、主成分分析等。
在选择特征的过程中，要分析不同特征对数据挖掘的作用，以确定哪些特征可以被保留。
3. 模型建立模型建立是指根据特定的目标和需求来选择最适合的算法，对数据进行分类、聚类、预测等任务。
常用的模型有决策树、神经网络、支持向量机等。
在选择模型时，要根据数据类型和任务性质来选择合适的算法，以提高数据挖掘的效果和准确率。
4. 模型评估模型评估是指对建立的模型进行验证和检验，评估其性能和优劣。
评估方法包括交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等。
在进行模型评估的过程中，要根据数据挖掘的目标和需求来确定评估指标，以便对模型进行优化和改进。
二、数据分析的方法数据分析是针对大量数据进行统计分析、数据显示和建模的过程。
数据分析的目的是为了从数据中发现模式和趋势，并帮助人们做出更好的商业决策。
下面，我们就从数据分析中的常用方法和技术入手，探讨数据分析在大数据技术中的应用。
大数据产业数据挖掘与分析应用解决方案
大数据产业数据挖掘与分析应用解决方案第1章大数据概述 (3)1.1 大数据概念与特征 (3)1.1.1 概念定义 (3)1.1.2 数据特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (4)第2章数据挖掘技术基础 (5)2.1 数据挖掘的定义与任务 (5)2.2 数据挖掘的主要方法与技术 (5)2.3 数据挖掘流程与模型评估 (6)第3章数据预处理技术 (6)3.1 数据清洗与数据集成 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据集成 (7)3.2 数据变换与数据规约 (7)3.2.1 数据变换 (7)3.2.2 数据规约 (7)第4章数据挖掘算法与应用 (7)4.1 分类算法与应用 (7)4.1.1 分类算法概述 (7)4.1.2 分类算法应用 (7)4.1.2.1 金融行业 (7)4.1.2.2 医疗行业 (8)4.1.2.3 电商行业 (8)4.2 聚类算法与应用 (8)4.2.1 聚类算法概述 (8)4.2.2 聚类算法应用 (8)4.2.2.1 市场细分 (8)4.2.2.2 图像处理 (8)4.2.2.3 社交网络分析 (8)4.3 关联规则挖掘算法与应用 (8)4.3.1 关联规则挖掘算法概述 (8)4.3.2 关联规则挖掘应用 (9)4.3.2.1 电商购物篮分析 (9)4.3.2.2 电信行业 (9)4.3.2.3 医疗诊断 (9)第5章大数据挖掘平台与工具 (9)5.1 Hadoop生态系统 (9)5.1.1 Hadoop概述 (9)5.1.2 Hadoop核心组件 (9)5.1.3 Hadoop生态系统中的工具与组件 (9)5.2 Spark计算框架 (10)5.2.1 Spark概述 (10)5.2.2 Spark核心特性 (10)5.2.3 Spark生态系统中的工具与库 (10)5.3 Flink实时计算框架 (10)5.3.1 Flink概述 (10)5.3.2 Flink核心特性 (10)5.3.3 Flink生态系统中的工具与组件 (10)第6章产业大数据挖掘与分析 (11)6.1 互联网行业大数据挖掘与分析 (11)6.1.1 市场趋势分析 (11)6.1.2 用户画像构建 (11)6.1.3 网络安全分析 (11)6.2 金融行业大数据挖掘与分析 (11)6.2.1 客户信用评估 (11)6.2.2 智能投顾 (11)6.2.3 反洗钱与反欺诈 (11)6.3 医疗行业大数据挖掘与分析 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据可视化技术 (12)7.1 数据可视化基础 (12)7.1.1 可视化概述 (12)7.1.2 可视化设计原则 (12)7.1.3 数据可视化类型 (12)7.2 大数据可视化工具与平台 (12)7.2.1 常用可视化工具 (12)7.2.2 可视化平台架构 (12)7.2.3 可视化技术发展趋势 (12)7.3 大数据可视化应用案例 (12)7.3.1 金融行业 (12)7.3.2 医疗行业 (13)7.3.3 电商行业 (13)7.3.4 智能交通 (13)7.3.5 能源行业 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 数据安全与隐私保护概述 (13)8.1.1 数据安全与隐私保护的重要性 (13)8.1.2 大数据环境下的安全挑战 (13)8.1.3 法律法规与伦理标准 (13)8.2 数据加密与安全存储技术 (13)8.2.1 数据加密算法 (13)8.2.2 安全存储技术 (13)8.2.3 大数据环境下的加密与存储技术应用 (13)8.3 数据脱敏与隐私保护技术 (13)8.3.1 数据脱敏技术 (14)8.3.2 隐私保护策略与模型 (14)8.3.3 大数据环境下的脱敏与隐私保护技术应用 (14)第9章大数据挖掘在营销领域的应用 (14)9.1 客户细分与客户价值分析 (14)9.1.1 客户细分方法 (14)9.1.2 客户价值分析 (14)9.1.3 客户细分与价值分析在营销策略中的应用 (14)9.2 营销策略优化与推荐系统 (14)9.2.1 数据驱动的营销策略优化 (14)9.2.2 推荐系统在营销中的应用 (14)9.2.3 营销推荐系统实践案例 (15)9.3 营销活动效果评估与监控 (15)9.3.1 营销活动效果评估指标 (15)9.3.2 营销活动效果评估方法 (15)9.3.3 营销活动实时监控与调整 (15)第10章大数据挖掘在教育领域的应用 (15)10.1 教育数据挖掘与学习分析 (15)10.1.1 教育数据挖掘基本概念与方法 (15)10.1.2 学习分析基本概念与方法 (15)10.1.3 教育数据挖掘与学习分析在教育领域的应用案例 (16)10.2 个性化学习推荐系统 (16)10.2.1 个性化学习推荐系统架构 (16)10.2.2 常用推荐算法及其在教育领域的应用 (16)10.2.3 个性化学习推荐系统在实际应用中的挑战与展望 (16)10.3 教育教学质量评估与优化 (16)10.3.1 教育教学质量评估指标体系构建 (16)10.3.2 教育教学质量评估方法 (16)10.3.3 教育教学质量优化策略 (16)10.4 大数据在教育决策支持中的应用展望 (16)10.4.1 教育决策支持系统概述 (17)10.4.2 大数据在教育决策支持中的应用场景 (17)10.4.3 大数据教育决策支持的未来发展趋势 (17)第1章大数据概述1.1 大数据概念与特征1.1.1 概念定义大数据，顾名思义，是指规模巨大、多样性、高速增长的数据集合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
目录
2020 老令书屋
目录
01
总体介绍
02
元数据及数据质量标准
03
数据预处理
04
数据仓库及建模
01 总体介绍
2020 老令书屋
总体介绍
企业数据分类 数据全景图 数据采集 数据存储 数据服务 数据处理过程
企业数据分类
2020 老令书屋
数据是存储在某种介质上的能够识别的物理符号；数据是企业最具价值的资产之一；从数据分类模型可将数据分为五类。
元数据作用
2020 老令书屋
元数据在信息资源组织方面的作用可以概括在以后六个方面：描述、检索、选择、定位、管理和评估。
资源描述 资源检索 资源选择 资源定位 资源管理 资源评估
元数据的最基本的功能就是对信息资源对象进行描述，这也就是对数据的解释和说明， 这里可以描述信息资源的主题、内容、属性、特点等。
数据存储
2020 老令书屋
数据服务
2020 老令书屋
数据处理过程
2020 老令书屋
数据源
元数据管理
数据质量标准
数据预处理
建模
数据服务
关系型数 据库
文件数据 元数据
流式数据
数据库、表、字段、索引、表空间 质量结果
元数据采集
数据质量管理
元数据
智能生成
引用标准
标准数据
数据资产
清洗处理
质量规则 满足标准
元数据可以为用户提供信息资源本身的位置方面的信息，方便准备地获取信息资源所 在的位置，方便信息资源管理。
元数据可以用于信息资源的保存和管理，包括资源的加工存储结构、使用管理等方面 的信息，也包括使用权、版权所有权、防伪方式、电子签名、电子水印等信息。
保存信息资源的使用情况、被评价等相关信息，管理者可利用这些信息对资源进行统 计分析，并反馈给资源建立和管理者，使其更好的组织资源，更好的为用户服务。
模型训练
算法
数据服务接口
数据共享
数据发布
数据模型
ES索引
大数据平 台
业务数据/数据清理
02 元数据及数据标准
2020 老令书屋
元数据 及数据标准
元数据概念及特点 元数据作用 元数据管理 常用Hive元数据表 元数据管理系统 大数据标准体系框架 数据质量标准化
元数据概念及特点
2020 老令书屋
1 元数据 例如某个字段属 性
3 主数据 元数据和引用数 据的集合
元数据
主数据
基础
引用数据
数据
2 引用数据 例如字段属性的 取值范围
业务活动
4 交易活动数据 各类信息系统、业务 过程中产生的数据
交易活动数据
交易审计数据
5 交易审计数据 记录数据的所有活
动的数据
数据全景图
2020 老令书屋
企业数据按照数据结构分类通常分为结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，而其在企业中的流转过程也通常划分为数据采集、数 据存储、数据处理、数据应用等几个部分。
产生。
02
理解数据
元数据为运行时 的系统提供了统 一的可读的系统 模型，系统运行 时可以使得实体 对象通过运行时 的元数据模型来 得知自身的结构、
自身的特征。
03
质量前提
元数据做到了 对数据结构的 描述，因此是 开展数据质量 校验的前提。
04
通用移植
元数据是独立性 强，是与平台无 关的，无论使用 什么技术平台， 元数据自身不收 到任何影响，这 就保证了元数据 的通用性和移植 性，能使它发挥
询。
数据的存储空间、读写记录、权限归属
和其它各类统计信息
02
用于数据质量管理和数据安全管理，信息包
括数据占据了多少底层存储空间，最近是否有过
最大的效用。
05
快速生成
元数据是生成其 他数据模型的基 础，有了元数据， 就可以借用相应 的代码生成器或 者相应的工具生 成可直接使用的 其他数据模型和
代码信息。
06
理解系统
元数据可以为运行 中的系统提供统一 的可读的系统模型， 使系统在运行时可 以使那些实体对象 通过元数据来了解 其本身的特征、结 构、地位以及其他 对象之间的关系等。
可以利用元数据更方便快捷地组织信息资源，并建立各资源对象之间的联系，为用户提供更 多途径、多层次的检索方式，有利于方便快速地发现自己所真正需要的资源和信息。
元数据可以帮助用户更快的进行信息的取舍。在元数据的支持下，用户可以不必浏览 信息本身对象，就可以对信息进行基本的了解和认识，并且挑选自己需要的信息
元数据
描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、 文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索 的目的。
01
集成必备
数据仓库是由外 部数据、业务数 据以及文档资料 通过某些抽取工 具而得到的，数 据集市就是数据 仓库经过元数据 的定义，约定它 的结构等信息所
分析数据
离线计 算引擎 数据
分析
MapReduce
分布式文件系统 HDFS
应用中心
统计查询 多维分析 可视化分析
个性化推荐 内容推荐 数据搜索
……
访问内容分析 用户位置分析 热点内容预测
统计分析用户 交易用户
离线分析用户
审计数据
交易数据
数据分析
日志搜索
数据采集
2020 老令书屋
数据仓库 实时数据 历史数据
用户操作等行为日志 交易订单及管理数据
数据来源
数据采集
企业经营 交易数据
交易数据
Sqoop
PC
Internet
Web
App
审计数据
Flume
外部数据 终端日志
API Kafka
数据仓库
交易数据 汇总数据
交易数据 查询
关系型 数据库
H I V E
HBase 文档音视频
查询计 算引擎
实时计 算引擎
信息检索
元数据管理
2020 老令书屋
数据的表结构Schema信
01
息
狭义的元数据通指的就是这部分内容，无
论是SQL还是NoSQL的数据存储组件，自身
基本都有管理和查询表格Schema的能力。如，
Hive自身的表结构信息本来就存储在外部DB
数据库中，Hive也提供类似 show table，
describe table之类的语法对这些信息进行查
SQL查询引擎
Sqoop 统计数据
非实时数据采集
ETL
Sqoop
实时查询（Spark）
Hadoop分布式文件系统 Hive MadReduce
HBase
实时数据采集 Spark Streaming
服务器集群 …
对外访问接口
批量处理引擎 Hive Spark
平台监控/管理 监测告警 实时监控 定时调度 资源管理 ……