大数据技术基础介绍
大数据基础技术概述
大数据基础技术概述
随着新一代信息技术的发展和发展，大数据技术迅速深入改变着企业
管理和行业发展的方式，被越来越多的企业和行业应用到自身的系统中，
大数据的崛起以及大数据技术的发展已经给企业和行业带来了巨大的变革。
简而言之，大数据技术是指将有效管理结构化数据和非结构化数据以
及实现对数据的分析和可视化等功能，以实现数据的可视性、多维度的分
析和决策支持。
大数据技术涉及多个技术领域，包括网络技术、存储技术、数据建模技术、可视化技术、媒体技术、数据挖掘技术、数据库技术、决
策分析技术等等。
大数据技术的核心技术包括数据采集、数据获取、数据存储和数据分析。
数据采集对大数据技术而言至关重要，而数据采集的有效性则是大数
据技术的关键因素，因此数据采集技术的改进和发展对数据采集的准确性
具有重要意义。
此外，数据获取技术广泛应用于收集结构化数据和非结构
化数据，而其中数据获取技术的改进也是影响大数据技术效果的重要因素。
大数据的基础技术和应用常识
大数据的基础技术和应用常识随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了一个热门的话题，越来越多的企业和政府机构开始重视大数据的应用。
在这个过程中，大数据的基础技术和应用常识成为了很多人感兴趣的问题。
本文将介绍大数据的基础技术和应用常识。
一、大数据的概念大数据是指规模巨大、类型多样、数据处理能力有限的数据集。
它通常具有三个特点：数据量大、数据种类多、数据处理速度快。
大数据产生的主要原因是互联网的普及和移动设备的广泛使用，导致数据的产生速度和数量急剧增加。
二、大数据的基础技术大数据的基础技术有数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
其中，数据采集是指从多个数据源中获取数据；数据存储是指将数据存储到适当的数据仓库或数据中心；数据处理是指对数据进行清洗、转换和计算等操作；数据分析是指利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析。
1. 数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它决定了后续数据处理的可行性和效率。
常用的数据采集方式包括爬虫、API、传感器等。
其中，爬虫是指通过模仿人类浏览器行为来抓取网页数据，API是指通过调用第三方接口获取数据，传感器是指感测环境中不同物体或自然现象的变化，从而获得数据。
数据采集的质量直接影响了后续的数据分析和建模。
2. 数据存储数据存储是指将采集的数据存储到适当的数据仓库或数据中心。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和云存储等。
其中，关系型数据库基于表格存储数据，其具有事务处理、数据一致性和数据完整性等特点；非关系型数据库则基于键值存储数据，其具有高速存储和读取、数据自由性和数据扩展性等特点；数据仓库则是一种专业存储和管理企业数据的系统，其可以将数据从多个数据源中汇聚到一个地方进行分析；云存储则是指将数据存储在云平台上，其具有高可用性、高可扩展性和低成本等特点。
3. 数据处理数据处理是指对采集的数据进行清洗、转换和计算等操作。
常用的数据处理技术包括ETL、Hadoop和Spark。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
大数据技术基础
在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job， 每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。这 两个阶段分别用两个函数表示，即map函数和reduce函数。 map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生 一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop函数接收一个 如<key,(list of values)>形式的输入，然后对这个value集合 进行处理，每个reduce产生0或1个输出，reduce的输出也 是<key,value>形式的。
2.4.2 数据存储方式
针对大数据的存储，主要采用以下两种存储方式。 1.开放系统的直连式存储(Direct Attached Storage， DAS)，外部存储设备都是直接挂接在服务器内部总线上， 数据存储设备是整个服务器结构的一部分。直连存储无 法共享，因此经常出现的情况是某台服务器的存储空间 不足，而其他一些服务器却有大量的存储空间处于闲置 状态却无法利用。 2.网络附加存储(Network Attached Storage,NAS)，它 采用独立于服务器，单独为网络数据存储而开发的一种 文件服务器来连接所存储设备。这样数据存储就不再是 服务器的附属，而是作为独立网络节点而存在于网络之 中，可由所有的网络用户共享。
5.高可靠性和安全性：在使用“云”的服务的过程中， 服务器使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措 施在保障服务的高可靠性。
2.2.2 云计算与大数据
云计算与大数据之间是相辅相成，相得益彰的关系。云 计算就是硬件资源的虚拟化；大数据分析就是海量数据的 高效处理。大数据挖掘处理需要云计算作为平台，而大数 据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结 合并发挥更大的作用。云计算将计算资源作为服务支撑大 数据的挖掘，而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数 据查询、分析提供了各自需要的价值信息。
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用
大数据技术基础：了解大数据技术的原理和应用第一章：引言随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，越来越多的数据被生成、存储和处理。
这些海量的数据对传统的数据处理和分析方法提出了巨大的挑战，因此大数据技术应运而生。
大数据技术通过利用先进的计算机技术和算法，能够高效地存储、管理和处理大规模的数据集。
本文将介绍大数据技术的基本原理和应用。
第二章：大数据技术的基本原理2.1 数据的特点大数据技术的核心是处理海量的数据。
大数据的特点主要包括以下几个方面：1. 体量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过传统数据库能够处理的数据量。
2. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种数据类型。
3. 高速性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
4. 真实性：大数据的数据源广泛，数据的真实性和准确性需要得到保证。
2.2 大数据技术的核心技术大数据技术包括了多个核心技术，主要包括以下几个方面：1. 分布式存储：大数据的存储需要使用分布式存储技术，将数据存储在多个服务器上，以提高存储的容量和性能。
2. 并行计算：大数据的处理需要使用并行计算技术，将任务分解成多个子任务并行处理，以提高计算的速度和效率。
3. 数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过数据挖掘和机器学习技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。
4. 实时流处理：大数据的生成速度非常快，需要实时地对数据进行处理和分析，实时流处理技术能够满足这一需求。
第三章：大数据技术的应用场景3.1 金融行业在金融行业，大数据技术被广泛应用于风险控制、欺诈检测、交易监控等方面。
通过对大量的交易数据进行分析，可以及时发现异常交易和欺诈行为。
3.2 零售行业零售行业也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过对顾客的购物行为和偏好进行分析，可以为商家提供个性化的推荐和营销策略，提高销售额和顾客满意度。
3.3 健康医疗行业在健康医疗行业，大数据技术可以帮助医疗机构分析和管理大量的病例数据和医疗设备数据，提高医疗服务的质量和效率。
大数据的基本技术
大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。
第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。
5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。
7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。
8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。
这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。
大数据基础介绍课件
智能化发展
人工智能与大数据的结合：AI技术在大数据分析中 的应用，提高数据分析效率
自动化决策：利用大数据进行自动化决策，提高决 策效率和准确性
物联网与大数据的融合：物联网设备产生的大量数 据，为智能化发展提供数据支持
隐私保护与数据安全：智能化发展过程中，需要关 注数据安全和隐私保护问题，确保数据安全可靠。
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
析技术，如机器学
习、深度学习等。
大数据的应用领域
01
医疗保健：疾病预测、 诊断和治疗
02
金融：风险评估、投 资决策和客户服务
04
交通：交通流量预测、 路线规划和自动驾驶
05
教育：个性化教学、学 生成绩预测和资源优化
03
零售：商品推荐、库 存管理和供应链优化
06
政府：公共安全、城 市规划和政策制定
06
区块链技术：如Hyperledger、 Ethereum等，适用于数据安全 和去中心化存储
数包括互 联网、传感器、数据 库等
数据分析：利用各种数 据分析方法和工具，如 统计分析、数据挖掘、 机器学习等，对数据进 行深入分析和挖掘，以 发现数据背后的规律和 价值
02
非关系型数据库：如MongoDB、 Cassandra等，适用于半结构化 和非结构化数据存储
03
分布式文件系统：如HDFS、 GFS等，适用于大规模数据存储
04
数据仓库技术：如Hive、Spark 等，适用于数据分析和处理
05
云计算技术：如AWS、Azure等， 适用于数据存储和计算资源的弹 性扩展
数据清洗：对数据进行 清洗、去噪、缺失值处 理等，以保证数据的质 量和可用性
大数据基础知识
大数据基础知识在当今数字时代，数据变得异常庞大和复杂，为了应对这样的挑战，大数据技术应运而生。
大数据指的是规模之大以至于传统的数据处理工具无法处理的数据集合。
对于许多人来说，大数据可能是一个陌生的概念，因此本文将介绍一些大数据的基础知识，希望能为读者提供一个全面的了解。
一、大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度进行解释。
从技术层面来看，大数据是指具有极大体积、复杂性和多样性的数据集合，这些数据需要进行高效的处理和分析以从中发现有价值的信息。
此外，大数据还具有高速性和实时性，即数据的快速产生和处理。
从应用层面来看，大数据可用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为并作出相应决策，从而提高效率和竞争力。
二、大数据的特点大数据有以下几个典型的特点：1. 体积大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
2. 多样性：大数据来自不同的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等），并且以不同的格式呈现。
3. 速度快：大数据的产生速度极快，企业需要实时处理和分析数据以及做出快速决策。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据必须准确无误，并且具有可靠性和可信度。
三、大数据的处理和分析针对大数据的处理和分析，一般有以下几个步骤：1. 数据采集：大数据的采集可以通过传感器、网络爬虫、日志文件等方式进行。
为了确保数据的质量和准确性，采集过程需要遵循一定的规范和标准。
2. 数据存储：大数据的存储一般采用分布式文件系统，如Hadoop 和HDFS。
这些系统能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 数据清洗：由于大数据的多样性和来源的不同，其中可能会包含一些无效或冗余的数据。
因此，为了减少误差和提高分析的准确性，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理。
4. 数据分析：数据分析是对大数据进行挖掘和发现有价值信息的过程。
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Spark迭代计算框架：重构M-R, 优于Hadoop
15
• Spark是U C Berkeley A M P 实验室基于map reduce算法实现的 分布式计算框架， 输出和结果保存在内存中，不需要频繁 读写H D F S ， 数据处理效率更高
• Spark适用于近线或准实时、数据挖掘与机器学习应用场景
大数据技术基础介绍
技术创新，变革未来
提纲
1
2
大数据背景 大数据行业应用 大数据基础技术
2
3
大数据（Big Data）时代来临 新量级、新处理模式、新企业智能
移动互联网 Mobile Internet
3
物联网 Internet ofThings
大数据的性质– 4V
4
Velocity 快速的数据流转
• Hadoop是Apache基金会的一个项目总称，主要由H D F S 、 MapReduce和HBase等组成。 • H D F S 是对Google G F S 的开源实现， MapReduce是对Google MapReduce的开源实现， • HBase是Google BigTable的开源实现。 • •Hadoop 来源于其创始人Doug Cutting的儿子给一头黄色大象 取的名字。 • •Hadoop最初只与网页索引有关，迅速发展成为分析大数据的 领先平台。
Value
Variety 多样的数据类型
Volume 海量的数据规模
巨大的 大数据行业应用 大数据基础技术
2
3
大数据应用的行业分类
6
“在大数据领域，不能充分形成大数据使用能力的
竞争者将被淘汰” – McKinsey Global Institute
提纲
1
7
大数据背景 大数据行业应用 大数据基础技术
Storm处理原理
流式数据处理框架，实时的Hadoop
16
• Storm广泛应用于实时分析，在线机器学习， 持续计算、分布式远程调用等领域。
ZooKeeper
•
17
提供分布式锁的服务。 例如，多个Master进程竞争主Master角色时， 怎么样保证仅有一个Active角色存在？这就 需要一个分布式的锁机制来保证。多个 M a st er进程都尝试着去Z ooK eeper中写入一个 对应的节点，该节点只能被一个Master进程 创建成功，创建成功的Master进程就是Active 角色。 提供了事件侦听机制。 例如，主Master进程宕掉之后，其它的备 Master如何能够快速的接管？这个过程中， 备M a st er在侦听那个对应的Z ooK eeper节点。 主Master进程宕掉之后，该节点会被删除， 那么，其它的备Master就可以收到相应的消 息。 个别场景，可充当一个微型数据库角色。 例如，在ZooKeeper中存放了Root Region的地 址（ Root Region原来是存在ZooKeeper中 的！），此时，可以将它理解成一个微型数 据库。
2
3
大数据的系统需求
8
• High performance –高并发读写的需求
– 高并发、实时动态获取和更新数据
• Huge Storage –海量数据的高效率存储和访问的需求
– 类似SNS 网站，海量用户信息的高效率实时存储和查询
• High Scalability & & High Availability –高可扩展性和高可用性的需求
11
HDFS- 分布式文件系统
• H D F S 主要特点：
– – – – – 存储大文件 将大文件分割成很多小块存储 流式数据读取，“ write one read many” 本身是分布式的，具备良好的可扩展性 通过放开POSIX 要求，极大改善数据读写性能
12
• H D F S 不适用于：
– 存储大量小文件（ < 1 M B ） – 实时数据读取 – 需经常修改数据的场景
•
•
– 需要拥有快速横向扩展能力、提供7*24小时不间断服务
MPP- Massively Parallel Processing
• • • • • • 任务并行执行 数据分布式存储( 本地化) 分布式计算 私有资源 横向扩展 Shared Nothing架构
9
MPP数据库与Hadoop对比
10
Hadoop
HBase- 分布式数据库
13
MapReduce- 分布式计算架构
14
Apache MapReduce是google MapReduce的开源实现。是对并行计算的封 装，使用户通过一些简单的逻辑即可完成复杂的并行计算。 其核心理念是将一个大的运算任务分解到集群每个节点上，充分运用集 群资源，缩短运行时间。