大数据技术基础
大数据技术和数据分析
大数据技术和数据分析随着信息技术的不断进步，大数据已成为当今全球最流行的技术热词之一。
大数据技术提供了一种从大量、复杂、多变的数据中提取有用信息的方法，可以促进智能决策、智慧城市、智能家庭、智能医疗等各个领域的发展。
而数据分析作为大数据的核心，也是我们实现大数据价值的重要手段之一。
一、大数据技术1.定义：大数据是指集中成型、规模庞大、多种类型、处理速度快、价值密度低的数据集，需要用高级的处理手段来获取有用信息和知识。
2.大数据技术基础：大数据技术包含多种技术和工具，其中涉及到数据库、云计算、高速网络、数据仓库、数据挖掘等领域的技术。
例如，Apache Hadoop、Apache Spark、NoSQL数据库、MapReduce等都是常用的大数据技术。
3.大数据技术应用：大数据技术可以被广泛应用于各个行业，如金融、医疗、交通、农业、教育等领域。
它可以帮助企业做客户分析、市场预测、风险评估等工作，也可以为政府提供智慧城市建设、公共服务等方面的支持。
二、数据分析1.定义：数据分析是利用数学、统计、计算机科学等方法对数据进行处理和解读，以揭示数据背后的模式、关系和趋势，为决策提供指导性信息和建议。
2.数据分析分类：数据分析可以分为多种类型：描述性分析、预测性分析、诊断性分析、实验性分析等。
每种类型的数据分析都有不同的目的和应用范围，可以为企业和组织提供有用的信息。
3.数据分析价值：数据分析可以使企业和组织了解客户需求、市场趋势、产品质量、运营成本等方面的信息，进而制定相关的业务策略和决策。
数据分析还可以优化企业的业务流程、提高生产效率和工作效率、减少风险和成本等。
三、大数据与数据分析的结合1.大数据与数据分析结合的意义：大数据为数据分析提供了更多的原始数据，更丰富的维度和更高的数据精度，也为数据分析提供了更高效、更实时的数据处理能力。
因此，将大数据和数据分析结合起来可以让企业更好地理解业务环境、洞察市场趋势、更好地满足客户需求。
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。
大数据技术基础
2.3.1 数据采集的意义
数据采集：其实就是大数据抽取、转换和加载的过程
数据采集的工具：摄像头、麦克风等都是数据采集的工具。
数据采集的意义：足够的数据量是企业大数据战略建设的基础，数据采集成为大数据分析的前奏。数 据采集是大数据价值挖掘中重要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需
求。
Facebook的Scribe
Facebook的Scribe •Scribe是Facebook开源的日志手机
系统，它能够从各种日志源上收
Hadoop的Chukwa
•chukwa 是一个开源的用于监控 大型分布式系统的数据收集系 统。这是构建在 hadoop 的
商业模式驱动
应用需求驱动
• 云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。 • 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。 • 当前云计算更偏重海量存储和计算，以及提供的云服务，运行云应用，但是缺乏盘活数据资产的能力
，挖掘价值性信息和预测性分析，为国家、企业、个人提供决策和服务，是大数据核心议题，也是云
Hadoop技术架构图
2.1.1 Hadoop
项目架构
1：日志采集； 2：传输日志； 3：将日志写入HDFS； 4：从HDFS中将日志装载入数据仓库中 ； 5：对装载的数据进行分析； 6：调用Hadoop集群的M/R执行并行计算 ，并返回结果； 7：将结果中有价值的数据写入HBASE数 据库；
大数据技术基础教程
大数据技术基础教程随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量呈指数级增长。
如何高效地处理和利用这些海量数据成为了亟待解决的问题。
大数据技术应运而生，成为了解决海量数据处理的利器。
本文将为您介绍大数据技术的基础知识和应用。
一、大数据技术简介1. 什么是大数据？大数据指的是规模庞大、快速增长、多样化的结构化和非结构化数据集合。
这些数据通过特定的技术和算法能够被获取、管理、分析和存储。
2. 大数据技术的重要性大数据技术可以帮助我们从庞大的数据集中挖掘有用的信息和洞察，帮助企业做出更精确的决策、提升产品和服务的质量、提高效率和竞争力。
3. 大数据技术的特点- 高容量：大数据技术可以处理海量的数据，不受数据规模的限制。
- 高速度：大数据技术能够高效地处理数据，实时性强。
- 多样性：大数据技术能够处理结构化和非结构化的多样类型数据。
- 多源性：大数据技术可以从多种来源获取数据。
- 高价值：大数据技术能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
二、大数据技术应用场景1. 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛，例如风险管理、欺诈检测、个性化推荐、精准营销等。
2. 零售行业大数据技术使零售行业能够更好地了解消费者需求、优化供应链，提高商品销售和客户满意度。
3. 交通运输行业大数据技术可以帮助交通运输行业优化路线规划、减少交通拥堵、提高物流效率。
4. 医疗保健行业大数据技术可以帮助医疗保健行业实现个性化医疗、提高医疗服务质量、加强疾病监测和预测。
5. 其他行业大数据技术还被广泛应用于能源领域、教育、电信、制造业等各行各业。
三、大数据技术的基础知识1. 数据采集大数据技术的第一步是数据采集，包括数据的获取、清洗和转换。
常用的数据采集方式有爬虫技术、传感器技术等。
2. 数据存储大数据技术需要用到大规模的分布式存储系统，常见的数据存储技术有Hadoop、HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据处理大数据技术的核心是数据处理，包括数据的分析、挖掘和建模。
大数据 第2章 大数据技术基础
大数据第2章大数据技术基础在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动各行各业创新和发展的重要力量。
而要深入理解和应用大数据，掌握其相关的技术基础是至关重要的。
大数据技术的核心在于能够高效地收集、存储、处理和分析海量的数据。
首先，让我们来谈谈数据的收集。
数据的来源极其广泛，包括社交媒体、物联网设备、在线交易平台等等。
这些来源产生的数据量巨大且类型多样，有结构化的数据，如表格中的数字和文本；也有非结构化的数据，如图片、音频和视频。
为了有效地收集这些数据，我们需要使用各种工具和技术，如网络爬虫、传感器网络和数据接口等。
数据收集完成后，接下来就是存储的问题。
传统的数据库在面对大数据时往往显得力不从心，因此出现了一系列专门用于大数据存储的技术，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 NoSQL 数据库。
HDFS能够将数据分布存储在多个节点上，实现了大规模数据的可靠存储和高效访问。
NoSQL 数据库则打破了传统关系型数据库的模式，更加灵活地适应了各种非结构化和半结构化数据的存储需求。
有了数据的存储基础，数据处理就成为了关键的环节。
MapReduce是大数据处理中的一种经典框架，它将复杂的任务分解为 Map 阶段和Reduce 阶段。
在 Map 阶段，数据被分割并进行初步处理；在 Reduce阶段，对 Map 阶段的结果进行汇总和整合。
这种分布式计算模式使得大规模数据的处理变得高效可行。
除了 MapReduce，还有一些实时处理框架也在大数据领域发挥着重要作用，比如 Spark Streaming 和 Flink。
Spark Streaming 能够以微批处理的方式实现近实时的数据处理，而 Flink 则真正实现了流处理，能够对数据进行实时的分析和计算。
数据分析是大数据技术的核心目标之一。
数据分析可以帮助我们从海量的数据中发现有价值的信息和模式。
常见的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习和统计分析。
数据挖掘旨在从数据中发现潜在的模式和关系，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等。
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SAS，一个功能强大的数据库整合平台，可进行数据库集成、序 列查询、序列处理等工作。
是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，在设计上坚持了 清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被 大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
大数据之数据分析现代篇
➢ 2008年，美国自然杂志推出《大数据》专刊，全方面介绍大数据问题
➢ 2010年2月，《经济学家》（The Economist） The data deluge
➢ 2011年5月，Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity 大数 据未来创新竞争生产力的指向标
大数据之数据采集与ETL
采集方法与工具 ➢ 人工采集——费时费力但是不可获取的手段 ➢ OCR——pdf解析 ➢ Excel——数据、自网站 ➢ 八爪鱼——八爪鱼数据采集系统 ➢ 网络爬虫——输入关键字，抓取全网与关键
字匹配的所有内容。
L工具 ➢ Kettle ➢ sqoop
大数据之数据采集与ETL——国泰安八爪鱼
大数据之重要言论
数据是与物质、能源一样重要的战略资源 中国工程院李国杰院士 Data is the new oil. “大数据、大影响” 大数据是资产，不是包袱 要拿数据说话 缺少数据资源就无以谈产业 缺少数据思维就无以谈未来
大数据之错误观点
大数据主要与大型数据集相关 在大数据的新世界中，我们必须更换所有陈旧系统 大数据就是 Hadoop 较为陈旧的事务数据已经不再重要 数据仓库已是昨日黄花 大数据适合熟知互联网的企业。传统业务与大数据毫无关系 我们不具备相应的需求、预算或者技能，因此我们不必为此担心
大数据技术基础探讨
数据科学家定义与技能
所谓的数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大 量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出 新的数据运用服务的人才。
——《大数据的冲击》
所需技能： ✓ 计算机科学与技术 ✓ 数学、统计、数据挖掘等 ✓ 数据可视化
在速度和规模上实现新产品创新 捕获所有来源的反馈，分析庞大的市场环境，研究大量的数据，从而推动创新。
即时的欺诈和风险意识 通过分析所有可用数据来打造更好的欺诈/风险模型，用流数据交易分析来实 时监测欺诈
利用仪表化资产 监控资产通过实时数据反馈来预测和预防维修问题，并且开发新产品和新服务。
大数据入门指引 大数据技术探索 大数据案例分享
Matlab是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵 实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可 视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
SPSS是一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决 策支持任务的软件产品及相关服务的总称。
SAS Python
大数据技术架构国泰安一站式大数据解决方案
大数据之数据源
没有软数据件! 名巧称妇难为无米之炊!
简介
CSMAR数据库是专门针对中国金融、经济领域的研究型
CSMAR数据库
精准数据库，包括股票市场、公司研究、基金市场、债券 市场、衍生市场、经济研究、行业研究、海外研究和专题
研究等14大系列，92个数据库。
大数据之数据存储现代篇
➢ NoSql ➢ mongoDB ➢ Cassandra ➢ HBASE ➢ Mysql ➢ HDFS
大数据之数据分析传统篇
软件名称
简介
➢R ➢ MATLAB ➢ SPSS ➢ SAS ➢ Python
R Matlab SPSS
R，一种自由软件编程语言与操作环境，具有统计分析功能。
量化舆情数据 库
量化舆情数据库是为了支持新闻传媒、品牌管理和量化 投资等研究，通过接收新闻站点、论坛、博客和微博等海 量舆情数据而建设的数据存储系统。
高频数据库是包含股票、基金、债券、权证、股指期货、
高频数据库 商品期货，港交所证券在内各类高频数据，及基于高频数
据传输、更新、应用软件在内的一套整体的系统解决方案。
大数据之前世今生
➢ 1980年，阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中提出“数据就是财富”，“数据” 的价值首次被提出
➢ 1998年，SGI的首席科学家John R. Masey 在USENIX大会首次提出了“大数据”的 概念
➢ 2001年，Gartner提出，数据增长有三个方向的挑战和机遇：量大（Volume）；速度快 （Velocity）；多样性（Variety）。
➢
——麦肯锡咨询公司
➢ 2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”
为什么现在要谈大数据？
➢ 大数据民主化 ➢ 硬件性价比的提高以及软件技术的进步
计算机性价比的提高 磁盘价格的下降 大规模分布式处理基础hadoop的诞生 ➢ 云计算的普及
大数据的特征
大数据的来源
大数据入门指引 大数据技术探索 大数据案例分享
大数据之趣味故事
谷歌 预测流感病毒爆发 让数据发声：跟林彪学习数据分析 二手车质量检测：橙色的车有质量问题的可能性只有其他颜色 车的一半！？ 奥巴马靠大数据赢得总统连任 沃尔玛：请把蛋挞和飓风用品放在一起 亚马逊推荐系统：数据能自己讲话？亚马逊1/3的收入来自于它 的个性化推荐系统
➢八爪鱼数据采集系统：以完全自主研发的分布式云计算平台为核心，可以在很 短的时间内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任 何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人 工搜索及收集数据的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。
大数据之数据存储传统篇
➢ Sql ➢ Oracle ➢ Sybase ➢ DB2
➢ 社交网络 ➢ B2C和零售行业 ➢ 门户网站 ➢ 搜索引擎 ➢ 金融、电信行业 ➢ 军事、科学研究 ➢ 交通、物流运营数
据
大数据的冲击
了解关于您客户的一切 从渠道交互到社交媒体，通过分析所有数据来源帮助您了解您的每位客户
零延迟操作 分析所有可用的操作数据并且实时做出反应，从而优化流程。通过成本效益技 术降低IT成本。