大数据安全方案
大数据时代的信息安全问题与解决方案
大数据时代的信息安全问题与解决方案随着数字化时代的到来，大数据已经为人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多信息安全的问题。
个人、企业和政府等各种机构都在不断探索如何提高信息安全水平，以保护自己的数字资产不受侵袭。
一、大数据产生的信息安全问题1.数据泄漏在大数据时代，各类信息都被数字化，并存储在不同的服务器中，因此，数据泄漏也成为了一个存在于任何时候的威胁。
黑客、病毒等恶意软件的攻击，以及企业信息的内部泄漏、失窃等情况都会导致数据泄露。
2.数据篡改与数据泄露相对应的是数据篡改，也就是别人在未获得许可的情况下修改或更改你的数据。
一旦数据被篡改，就会产生重大的影响。
以证券交易为例，如果黑客修改了投资信息，就会导致资金的大量流失。
3.隐私泄露大量个人信息被数字化后，隐私泄漏也成为了一个大问题。
像我们的姓名、地址、电话号码、生日以及社交账号等个人信息都可能被恶意程序攻击者获取，从而导致隐私泄露。
二、大数据时代的信息安全方案1.数据加密技术数据加密是目前最常用的信息安全技术之一，数据加密可以帮助用户在授权使用时保持数据的完整性和机密性，防止数据被篡改。
对于企业来说，这种技术可以防止黑客窃听和窃取知识产权等违法行为。
2.身份识别技术身份识别技术可以帮助保护隐私，防止身份被窃取，也可以帮助快速辨别非法访问和行为，并实时响应。
通过这种技术，企业可以提供更加安全、可靠的信息服务。
3.网络安全设备许多企业都会依靠防火墙、入侵检测软件、反病毒软件等网络安全设备来保护其数据不受攻击。
不仅如此，企业还需要实施防范措施来打击网络攻击者，以确保其信息系统的稳定性和安全性。
4.合规性标准每个行业都制定了一些标准来保护其数字资产的安全，如银行、电子商务行业等。
根据行业的不同，企业需要制定相关的安全和隐私政策，并严格按照标准进行实施，以防止数据泄露、身份盗窃等问题的发生。
随着大数据时代的到来，我们需要不断学习、提高和更新技术，以更好地保护自己和企业的数据。
大数据安全管理体系建设方案
大数据安全管理体系建设方案XXX科技有限公司20XX年XX月XX日目录一系统与数据安全概述 (3)二软件安全需求 (3)三安全技术体系 (3)3.1 物理安全 (4)3.2 网络安全 (5)3.3 主机安全 (6)3.4 应用安全 (7)3.5 数据安全和备份恢复 (7)四安全管理体系 (8)4.1 安全管理制度 (8)4.2 最高方针 (8)4.3 技术标准和规范 (9)4.4 管理制度和规定 (9)4.5 组织机构和人员职责 (10)4.6 安全操作流程 (10)4.7 用户协议 (10)4.8 安全管理机构 (10)4.9 系统建设管理 (13)4.10 信息安全标准、规范及制度 (14)五安全防护体系 (16)5.1 安全策略设计 (17)5.2 建立操作日志 (17)5.3 身份鉴别 (18)5.4 访问控制 (18)5.5 安全审计 (18)5.6 入侵检测 (19)5.7 恶意代码防范 (19)5.8 软件容错 (19)5.9 备份恢复 (19)5.10 系统运维 (20)一系统与数据安全概述通过系统与数据安全建设，既保证系统具有用户身份鉴别，防止非法用户访问；全方位的防病毒体系，防止病毒破坏；利用入侵检测等安全措施，防止黑客入侵、恶意更改破坏数据等功能；又双机容错、双机热备和数据备份等数据安全保护机制，使系统建成高可用性、高可靠性和高安全的信息系统。
根据现有系统和环境的需求，安全解决方案重点包括以下几个方面：（1）利用用户身份鉴别正确分辨出用户的身份，防止假冒；（2）通过防火墙技术阻止黑客访问网络，阻挡外部网络的侵入；（3）建立一个多层次、全方位的防病毒体系，降低计算机病毒的危害；（4）利用当今一种非常重要的动态安全技术--- 入侵检测技术，与“传统”的静态防火墙技术共同使用，提高系统的安全防护水平；（5）利用双机容错、双机热备系统解决方案保证信息管理系统不间断运行；（6）建立一个高稳定性、高可靠性和高安全性的高速存储解决方案；（7）利用数据备份系统对整个网络中的关键数据进行日常的备份和管理，在此基础上形成一个切实可行的灾难恢复计划，将可能出现的数据灾难控制在预先设定的范围内。
大数据的安全问题与解决方案
大数据的安全问题与解决方案随着互联网技术的不断发展和进步，大数据已经成为一种无所不在的趋势。
在这种趋势下，各种各样的应用场景和应用方式正在涌现，并且越来越多的企业开始关注和投入到大数据领域中。
然而，随着大数据的增长，大数据安全问题日益凸显，亟待解决。
一、大数据安全问题1.数据泄露大数据的好处是可以让我们收集更多的数据，并从中提取有用的信息。
然而，这些数据也会涉及到个人隐私，如果数据被泄露，会对个人隐私造成极大的损害。
尤其是在医疗领域的数据泄露更为严重，因为涉及到个人身体健康问题，一旦泄露将无法挽回。
除此之外，商业数据的泄露也会造成企业的商业机密被曝光，给企业带来巨大的经济损失。
2.数据质量问题大数据产生的数据量巨大且复杂，数据中可能存在错误的信息、重复的信息和不一致的信息，这种数据质量问题将导致数据分析的结果失真或无法发现真正的趋势和规律。
因此，在大数据分析过程中，必须要解决数据质量问题。
3.访问控制问题大数据通常需要多个人参与数据分析，因此需要针对不同的用户进行访问控制，但是，访问控制问题也可能导致数据泄露问题，同时也可能导致数据被篡改或删除的情况。
针对此类问题，需要实现完善的访问控制机制来保证数据安全。
4.高可靠性问题大数据通常分布在多个系统和多个存储介质中，如果某个系统或存储介质出现故障，将导致数据丢失或数据不可用，从而影响数据的分析和应用。
因此，在大数据存储和分析过程中，应该建立高可靠性的系统和存储介质，来保证数据的安全性和可用性。
二、大数据安全的解决方案1.数据加密数据加密是一种有效的大数据安全解决方案。
在数据加密的过程中，对于敏感数据，可以采用加密算法，使数据在传输和存储过程中得到了保护。
而对于特别重要的数据，可以采用端到端的加密策略，确保数据只能被授权的用户所访问。
2.访问控制机制访问控制机制是确保大数据安全的根本手段。
企业需要实现完善的访问控制机制，以确保只有经过授权的人员才能够访问和操作数据。
大数据安全问题及解决方案
大数据安全问题及解决方案大数据安全问题及解决方案随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始采用大数据技术来处理和存储数据。
然而，大数据的安全问题也变得越来越重要。
本文将探讨大数据安全问题及解决方案。
1.大数据安全问题1.1数据泄露大数据的存储和处理需要使用网络，这就会为黑客攻击提供入口。
一旦黑客入侵并盗取数据，将会导致企业经济损失和信誉受损。
1.2数据篡改数据篡改是指黑客通过修改数据的方式，来获取并伪造企业的财务报表、客户信息或其他敏感信息。
这种攻击会导致企业失去客户信任和商誉。
1.3服务拒绝攻击服务拒绝攻击是指黑客通过冲击网络使系统崩溃，这样企业就无法对数据进行处理和存储。
这种攻击会导致企业的运行被迫停止，并给企业带来巨大的经济损失。
1.4人为失误人为失误是指企业员工无意或有意泄露数据。
有些员工可能不小心泄露数据，在其他情况下，员工有意将机密信息泄露给竞争对手，这会导致企业的经济损失和信誉受损。
2.大数据安全解决方案2.1数据加密数据加密是指将数据隐藏在一个密钥系统下，只有授权的人才能访问数据。
企业可以采用不同的加密技术来保护数据，如对称加密、非对称加密和混合加密等。
2.2数据备份企业需要实现数据备份，以便在数据丢失或被盗时，能够快速恢复数据。
企业可以通过使用云备份服务或磁带备份等方式实现数据备份。
2.3访问控制访问控制是指根据用户的身份和权限来限制对数据的访问。
企业可以使用身份验证和访问控制服务来授予或拒绝用户对数据的访问权限。
2.4安全培训企业应为员工提供安全培训，使他们了解数据安全的基本知识和数据安全政策。
这样他们就能更好地保护企业的数据，并减少人为失误的风险。
结论大数据的使用带来了很多好处，但是对数据安全的要求也变得越来越高。
企业需要采取以数据加密、数据备份、访问控制和安全培训等方式来保护数据安全。
只有这样，企业才能更好地利用大数据，并在竞争中获胜。
大数据安全问题与解决方案
大数据安全问题与解决方案一、引言随着互联网的快速发展和信息技术的飞速进步，大数据已成为各行各业的核心资源之一。
大数据的使用不仅可以帮助企业做出更准确的决策，还可以提高工作效率，优化服务质量，甚至创造全新的商业模式。
然而，随之而来的是大数据安全问题的日益凸显。
面对大数据的海量、多样和高速特点，传统的数据安全技术和管理模式显然难以满足需求。
本文将探讨大数据安全面临的问题，分析现状，提出解决方案，以期为相关人员提供一些有益的参考。
二、大数据安全问题1.数据泄露大数据中蕴含着各种敏感信息，包括个人隐私、商业机密、国家机密等，一旦这些信息泄露，可能给相关方带来严重的损失。
而由于大数据的规模庞大和多样化，一旦数据泄露就会影响范围广泛，难以挽回。
2.数据篡改大数据中的数据如遭到篡改，将导致企业或政府的决策出现偏差，甚至是灾难性的后果。
这种情况不仅会损害相关方的利益，还会严重影响社会稳定。
3.数据丢失由于大数据的规模庞大，传统的备份技术难以满足其需求。
一旦数据丢失，很可能会造成无法弥补的损失。
4.数据安全管理困难大数据涉及的数据源多、分散、无序，使得数据安全管理变得复杂且困难。
如何有效地识别和分类数据，对数据进行安全可控的存储和管理，是当前亟需解决的问题。
5.数据隐私保护大数据中包含了大量的个人和敏感信息，如何保护这些隐私数据成为了一大挑战。
一方面，需要确保数据在传输、存储和处理过程中不被泄露；另一方面，还需要保证数据被合法使用和不被滥用。
6.数据安全意识薄弱虽然大数据安全问题日益凸显，但是在很多企业和机构中，对于大数据安全意识的培养还不够，相关的安全措施也较为滞后，这给大数据安全带来了不小的隐患。
三、大数据安全解决方案1.强化数据加密在大数据安全中，数据加密是最基础、最关键的一环。
数据加密可以有效地防止数据在传输和存储过程中被窃取和篡改，保护数据的完整性和机密性。
对于大数据中的敏感信息，可以采用技术手段进行加密，确保数据的安全传输和存储。
大数据安全风险评估与防范方案
大数据安全风险评估与防范方案随着大数据时代的到来，大数据的应用已经渗透到了各个领域，给我们的生活和工作带来了很大的便利。
然而，与此同时，也伴随着大数据安全风险的增加。
本文将从大数据安全风险评估和防范方案两个方面，详细探讨如何保障大数据的安全。
一、大数据安全风险评估在进行大数据安全风险评估时，我们需要充分考虑以下几个方面：1. 数据泄露风险评估：评估大数据中可能存在的数据泄露风险，包括内部员工泄露、黑客攻击、物理设备丢失等情况，并对可能造成的影响进行量化评估。
2. 数据完整性风险评估：评估大数据在采集、存储和传输等环节中可能面临的数据完整性风险，包括数据篡改、不完整数据、恶意软件攻击等，并确定数据完整性风险对业务的潜在影响。
3. 数据隐私风险评估：评估大数据中存在的隐私泄露风险，包括个人身份信息、交易记录等敏感数据的泄露，并评估泄露对个人隐私的潜在影响。
4. 数据可用性风险评估：评估大数据中可能存在的数据可用性风险，包括系统故障、网络中断、自然灾害等情况，并确定这些风险对业务连续性的潜在影响。
二、大数据安全防范方案为了有效防范大数据安全风险，我们可以采取以下几种方案：1. 数据分类与加密：根据数据的重要性和敏感性对数据进行分类，并对敏感数据进行加密处理，以保障数据在存储和传输过程中的安全。
2. 访问控制与权限管理：建立严格的访问控制机制，为不同的用户分配不同的权限，并定期审查和更新权限设置，以确保只有授权人员可以访问敏感数据。
3. 网络安全防护：加强网络安全防护措施，包括防火墙的安装与配置、入侵检测系统的部署、加密通信等，以防范黑客攻击和未授权访问。
4. 数据备份与恢复：建立定期备份和灾备方案，确保数据可以在系统故障或灾难事件发生时进行及时恢复，以保障数据的可用性和业务的连续性。
5. 员工教育与培训：加强员工的安全意识教育和技能培训，提高员工对大数据安全风险的认识和防范能力，降低因员工操作失误导致的安全风险。
大数据安全方案
3.定期检查和维护物理设备，保障设备正常运行。
（3）身份认证与权限管理
1.实施多因素认证，确保用户身份真实可信；
2.基于角色和业务需求，合理分配数据访问权限；
3.定期审计权限使用情况，防止权限滥用。
（4）安全监控与响应
1.建立安全监控体系，实时监控数据安全状态；
（3）根据业务发展，不断调整和完善数据安全策略。
五、总结
本方案从组织架构、安全策略、技术与措施、培训与宣传、审计与评估等方面，全面保障大数据安全。通过实施本方案，将有助于提升企业数据安全防护能力，降低数据安全风险，确保数据在全生命周期的合法合规。在未来的实践中，需根据业务发展和安全形势，不断调整和完善数据安全策略，以应对新的安全挑战。
（4）数据处理安全策略
1.对数据进行脱敏、加密等处理，保护敏感信息；
2.确保数据处理过程符合法律法规要求；
3.加强数据处理平台的权限管理，防止数据滥用。
（5）数据分析安全策略
1.明确数据分析目的，遵循合法合规原则；
2.加强数据分析平台的访问控制，防止数据泄露；
3.对分析结果进行脱敏处理，保护个人隐私。
第2篇
大数据安全方案
一、引言
大数据时代，数据安全成为企业面临的重要挑战。为确保数据在采集、存储、处理、分析和共享等环节的完整性、保密性和可用性，本方案旨在制定一套全面、详细的大数据安全方案，以保障企业数据资产的安全。
二、目标
1.建立健全的大数据安全管理体系，确保数据安全合规；
2.降低数据泄露、滥用和非法访问的风险；
2.遵循国家相关法律法规，确保数据安全合规；
3.提升企业数据安全意识，降低数据安全风险；
大数据安全问题与解决方案
大数据安全问题与解决方案随着信息时代的到来，大数据已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。
在人们获取和利用大数据的同时，也要面对着大数据安全问题。
因为大数据的范围比较广泛，它所涵盖的信息更为复杂和丰富，存在被黑客侵入和窃取，数据泄露等安全问题。
本文将从大数据的安全问题和解决方案两部分展开论述。
一、大数据安全问题1.大数据隐私泄露在大数据的运营中，很多公司或个人都涉及到大量的个人敏感信息，如姓名、身份证号、银行卡信息等，如果这些信息被泄露，将会对用户造成不可挽回的损失。
2.恶意攻击恶意攻击是大数据系统遭受的一种攻击方式，黑客可以通过病毒、木马等方式攻击系统，造成系统严重崩溃甚至瘫痪。
3.骗术欺诈骗术欺诈是利用虚假信息或伪造信息欺骗大众的一种方式，如假冒银行、政府部门发送诈骗信息等。
4.数据篡改数据篡改是指通过网络或系统漏洞篡改大数据中的信息或数据，会导致严重后果，比如百度搜索结果被篡改，用户用户查询的信息与实际情况不符。
二、大数据的解决方案大数据的安全问题是很严峻的，需要有多方面的解决方案来保障大数据安全。
1.技术措施大数据的安全问题中最明显的措施无非就是技术措施, 比如数据加密、数据备份、火墙防护等技术手段。
2.管理系统管理系统包括对大数据运营的严格管理，如访问控制、权限控制等。
通过这样的系统管理，可以有效防止未经授权访问，从而避免乱用信息的风险。
3.保险合作保险是个非常重要的选择，它可以为企业提供经济补偿，抵御各种风险带来的损失。
4.法律法规法律法规在大数据安全保护方面不可或缺，因为大数据涉及到很多敏感信息和隐私，必须有法律和政策来规范。
三、总结：总之，大数据安全问题是个长期和复杂的问题，需要社会各界的共同努力，通过技术手段、管理系统、保险合作和法律法规等方面综合解决。
对于个人和企业来说，一定要做好安全意识，增强风险防范意识，切勿获得的便利而不顾安全。
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GridFS
MongoDB是一种知名的NoSql数据库，GridFS是MongoDB的一个内置功能，它提供 一组文件操作的API以利用MongoDB存储文件，GridFS的基本原理是将文件保存在两
个Collection中.
25
大数据使用的关键技术—非关系型数据库 NoSQL
26
大数据使用的关键技术—云计算与云存储
4
大数据基本概念
14:00,吃过午饭，你想去附近的公园玩玩，但你不知道应该去世纪公园还是去中山公园。你又打 开“XX预测”，希望它帮你分析一下，哪个公园相对不太拥挤。根据结果，你去了中山公园。
16：00，你正在公园里休息，收到了催缴电话费的短信。你很好奇自己过去三年每个月的消费记 录。但过去运营商只能让你查到六个月以内的消费信息。因为中国电信至少有5亿用户，每天至 少能产生10次计费记录。每天50亿的计费记录，一年下来就是1800亿条记录。这是一个大数据的 存储和归纳技术难题。但在大数据时代，过去几年的电话通讯信息都可以查到了。
9：00，今天你要带朋友到上海的南京路步行街逛逛，你打开某互联网公司的大数据产品“XX预测 ”，看看步行街今天预计会有多少人，再看看上海今天的交通预测。 “XX预测” 根据以往用户定 位请求信息建议你乘地铁前往步行街。
12：00，逛了一圈，你和朋友都累了，想找个地方吃饭。你打开大数据软件，寻找附近的餐馆。通 过该软件，你可以提前看到餐馆的视频环境，看看是否人多。大数据还可以把你脸的部分打成马赛 克，你不用担心个人信息泄露。
23
大数据使用的关键技术—分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定 直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
24
大数据使用的关键技术—分布式文件系统
GFS（Google File System）
mooseFS
Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系 统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该 系统的软件部分作为开源软件发布。
传统技术手段的ROI已经达到无法接收水平
快
追求时效性
时效性要求高，长的 时效性一般T+n（离 线），实时计算的化 ，则要求秒级
16
大数据应用要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数 据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
大数据产品 大数据管理 大数据终端使用
相对比较轻量级，对master服务器有单点依 赖，用perl编写，性能相对较差.
HDFS
Hadoop 实现了一个分布式文件系统（ Hadoop Distributed File System），简称HDFS
FastDFS
一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文 件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不能 像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信息； 而应该要拿到与领域相关的全数据
大 数 据
大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门， 用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据（或
新
严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是大多数
思
数据群共同指出的结论（相关性关系）；
Scribe
• Scribe是Facebook开发的数据（日 志）收集系统.
Scribe
Chukwa
Chukwa
• Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建，提供扩展性和 可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。
22
大数据使用的关键技术—数据存储与管理
数据采集
“大数据：或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数
据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处
理、并整理成为人类所能解读的信息。”
——维基百科
7
大数据基本概念
仅仅是 “大”
？
比“大”更重要 的是数据的复杂 性，有时甚至大 数据中的小数据 如一条微博就具 有颠覆性的价值
8
大数据基本概念
大 杂Biblioteka 价值密度Value大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析
低
深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）
速度Velocity
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
快
10
大数据基本概念 大
海量沙漠
杂
充满杂质
低
只为粒金
快
争分夺秒
11
大数据基本概念
•更好地对外提供公共服务 •舆情分析 •准确预判安全威胁
•创造更多联合、交叉销售商机 •准确评估广告效用
•促进客户购买热情 •顺应客户购买行为习惯
15
大数据应用要解决的问题
大
杂
低
体量大
非结构化数据的超大 规模和增长
多样性
数据多形态：音频、 视频、文本、图片、 文件等
价值
价值密度
大量不相关信息
ROI（投资回报率）
大数据安全方案
目录
1、大数据基本概念
4、应用举例
2、大数据应用介绍
3、大数据安全现状
2
大数据基本概念
大数据基本概念
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一 款大数据的APP，你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果， 它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
水平扩展
NoSQL
水平扩展
数据库
大部分垂直扩展，少数水 平扩展
数据类型
文件存储，没有数据类型
简单数据类型
丰富的数据类型
数据仓库
大部分水平扩展
丰富的数据类型
数据模型
数据关系 数据一致 数据安全 计算类型
适用场景
11
常见用例
非常简陋的数据模型
简单灵活数据模型
丰富的数据模型
没有数据关系描述
非常简单的数据关系描 述
Enterprise Search
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
描述 分布式文件系统
流计算引擎
服务器/存储间高速通信
文本检索、智能搜索、实时搜 索 自然语言处理、文本情感分析、 机器学习、聚类关联、数据模 型
19
大数据涉及的关键技术
部署架构
大数据（Hadoop）
维
大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加得
快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为关键
。
12
大数据基本概念
对比
传统方法
数据采集手段
采样数据
数据源
单数据源
判断方法
基于主观因果假设
演绎方法
孤立的推算方法
分析方法
描述性分析
对产出的预期
绝对的精确性更重要
大数据方法 全局数据
多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
RDBMS Analytical DB NoSQL DB ERP/CRM SaaS Social Media Web Analytics Log Files RFID Call Data Records Sensors Machine-Generated
存储 处理 过滤
挖掘 分析 搜索 扩充
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多类 别（variety）的数据中提 取价值（value），将是I T 领域新一代的技术与架 构。
海 量
劣 质
异 构
高 维
9
大数据基本概念
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
多样性Variety
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
17
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数 据的驱动力.
• 软件改变世界!
18
大数据涉及的关键技术
需求
技术
海量数据存储技术
Hadoop，x86/MPP Map Reduce
实时数据处理技术
Streaming Data
数据高速传输技术 搜索技术 数据分析技术
Infini Band
Splunk Forwarder Splunk Forwarder
• 在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采集，数 据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。.
采集
Logstash
Logstash
• Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖 JVM。支持丰富的输入、过滤和输出.
•收视率统计、热点信息统计、分析
•基于用户位置信息的精确促销 •社交网络购买行为分析
价值
•增加市场份额 •提升客户忠诚度 •提高整体收入 •降低金融风险