浅谈大数据生态圈ppt课件
合集下载
大数据分析PPT(共 73张)
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
' LOGO '
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
浅谈大数据生态圈
隐私保护的策略与技术
匿名化处理
通过对敏感数据进行匿名化处理，隐藏个人或组 织的身份信息，以保护隐私。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处理，使数据在传输和存储 过程中无法被非法获取和使用。
安全审计机制
建立安全审计机制，对大数据系统的访问和使用 进行监控和记录，确保数据的合法使用。
大数据安全与隐私保护的未来发展
03
大数据处理与分析
数据处理的流程与技术
去除重复、错误或不完整的数据，确 保数据质量。
将数据从一种格式或结构转换为另一 种格式或结构，以满足分析需求。
数据采集
数据清洗
数据存储
数据转换
从各种来源（如数据库、社交媒体、 物联网设备等）收集和整合数据。
将处理后的数据存储在适当的数据存 储解决方案中，如关系数据库、 NoSQL数据库或数据仓库。
大数据生态圈的构成
数据采集
涉及从各种来源获取、识别、选择和转 换数据的过程，为后续的数据处理和分
析提供基础。
数据处理
包括数据清洗、整合、转换和挖掘等， 旨在提取大数据中的有用信息。
数据存储
包括分布式存储系统、数据库和数据 仓库等，用于安全、可靠地存储和管 理大数据。
数据分析和可视化
通过统计、机器学习和可视化技术对 大数据进行分析，以提供洞察和决策 支持。
强化法律法规建设
促进数据共享与合作
随着大数据技术的不断发展，需要不 断完善相关法律法规，规范大数据的 使用和保护个人隐私。
在保障数据安全和隐私的前提下，促 进数据的共享与合作，推动大数据技 术的创新和应用。
提升技术防护能力
加强大数据安全与隐私保护的技术研 究和开发，提高大数据系统的安全防 护能力。
浅谈大数据生态圈
浅谈大数据生态圈在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题。
从互联网企业到传统行业，从政府机构到个人生活，大数据的影响无处不在。
然而，要真正理解大数据的价值和潜力，我们需要深入探讨其背后的大数据生态圈。
大数据生态圈是一个复杂而又相互关联的系统，它涵盖了数据的产生、收集、存储、处理、分析和应用等多个环节，以及参与这些环节的各种技术、工具、平台、人员和组织。
这个生态圈中的每个元素都相互作用，共同推动着大数据的发展和应用。
首先，让我们来看看数据的产生。
在我们的日常生活中，几乎每一个行为都可能产生数据。
比如，我们使用手机购物、浏览网页、发送消息，我们乘坐公共交通、在超市购物使用会员卡，我们在社交媒体上分享照片和心情等等。
这些行为都会留下数字痕迹，成为大数据的一部分。
此外，企业的生产经营活动、政府的管理和服务、科研机构的研究等也会产生大量的数据。
这些数据来源广泛、类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML 或JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。
数据产生后，就需要进行收集。
数据收集的方式多种多样，常见的有传感器收集、网络爬虫抓取、系统日志记录、调查问卷收集等。
例如，智能交通系统通过道路上的传感器收集车辆的行驶速度、流量等数据；搜索引擎通过网络爬虫抓取网页内容；企业的信息系统记录员工的工作流程和业务数据。
收集到的数据需要经过清洗和预处理，去除噪声、重复和错误的数据，将其转化为可用的格式，以便后续的处理和分析。
数据存储是大数据生态圈中的重要环节。
随着数据量的不断增长，传统的数据库已经无法满足需求，于是出现了各种新型的存储技术和系统，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）、数据仓库（如 Hive）等。
这些存储技术和系统能够处理大规模的数据，并提供高可靠性和高扩展性。
数据处理是对收集和存储的数据进行加工和转换的过程。
大数据培训讲义PPT(共 75张)
+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
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IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
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。
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
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IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
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。
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合，需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
【最全】大数据ppt.优质PPT
含义：大数据(big data)：是指无法在可承
受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处 理的数据集合。从某种程度上说，大数据是数据分析 的前沿技术。
通俗含义：简言之，大数据就是从各种各样类
型的数据中，运用一定的方法快速获得有价值信息的
能力。
大数据的四个V特征
1 volume：海量化 2 Variety：多样化 3 Velocity：快速化 4 Value：价值密度低
大数据ppt
将从如下几个方面为大家介绍大 数 据 何为大数据？
1
2 技术核心？
安全威胁有哪些？ 3 4 现阶段应用？ 5 为何选址贵阳？
何为大数据？
首先来了解一下大数据到底有多大？
一组名为“互联网上一天”的数据告 诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容 可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940 亿封之多,相当于 两年的纸质信件数量;发出 的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂 志770年的文字量。一分钟内，微博推特上 新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱” 的浏览量超过600万……由此可见，大数据 不仅量大，而且更新快。
空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。 为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎事故，在货车上装有传感器、无线适配器和GPS。
大数据的核心技术： 例如实名注册一个社交网站后，用户信息将不再受用户本人支配，攻击者可通过攻击社交网站窃取用户信息。
大数据中用户无法知道数据的确切存放位置，用户对其个人数据的采集、存储、使用、分享无法有效控制。 网络服务提供商就是一朵云 如论坛、博客、微博等为黑客窃取个人信息提供了平台。 厂家可以通过产品的销售情况对产品的销售模式进行调整：如可以根据某款产品在各地的销售量情况可以适时调整供货量。 即从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出我们想要的、或者有潜在价值的信息的过程。 一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万； 这其实就涉及到了数据的积累。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
- 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)。
• 对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它 必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临 了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何 互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。
• 为了解决以上可能出现的问题，人们正式提出了MapReduce / Tez / Spark等等 框架。MapReduce是第一代计算编程模型，Tez和Spark是第二代。MapReduce 的设计，采用了极简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程，通过这 个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
• DataNode 负责处 理文件系统客户端 的文件读写请求， 并在 NameNode 的统一调度下进行 数据块的创建、删 除和复制工作。
6
存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据
• 虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机 器读取成TB或者PB量级的数据，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。
block block
block .......
DataNode block block
block block
block .......
.......
NameNode
处理数据
DataNode block block block block
block .......
• NameNode管理文 件系统的命名空间 和客户端对文件的 访问操作。
• 一个分布式存储系统 • Google GFS的开源实现 • 数据存储采用master/slave架构模式，主要由Client、 NameNode、
Secondary NameNode和DataNode组成
5
HDFS：体系结构示意图
Client
读写文件 相关操作
数据请求
DataNode block block
10
Map-Reduce 流程
MapReduce 模型首先将用户的原始数据源进行分块，然后分别交给不同的 Map 任务区处理。Map 任务从输入中解析出 Key/Value 对集合，然后对这些集合执行用户自行定义的 Map 函数得到中间 结果，并将该结果写入本地硬盘。Reduce 任务从硬盘上读取数据之后， 会根据 key 值进行排序， 将具有相同 key 值的组织在一起。最后用户自定义的 Reduce 函数会作用于11这些排好序的结果并输 出最终结果。
MapReduce的缺点
Hadoop的一个最主要缺陷： MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快 速计算的需求，因而只 适用于离线批处理的应用场景。 1、表达能力有限：计算都必须要转化为Map和Reduce两个操作，但这并不是适 合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程； 2、磁盘IO开销大：每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要 将中间结果写入磁盘，IO开销较大； 3、延迟高：一次计算可能需要分解成一系列按顺序执行的MapReduce任务，任 务之间的衔接由于涉及到IO开销，会产生较高的延迟。而且在前一任务执行完成 之前，其他任务无法开始，因此难以胜任复杂、多阶段 的计算任务。
音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 • 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得
高价值的信息。 • 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能
有用的数据仅仅只有一两秒。
3
大数据，首先你要能存的下大数据
• 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成 百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。
8
什么是MapReduce？
找出一仓库黄豆中最大的n个黄豆 如何解决？
找N个人一起筛黄豆，最后把每 个人筛出的K个黄豆放在一起 （总共N*K个黄豆），再交由一 个人筛出N*K个黄豆里最大的K 个 （分布式计算）
一仓库黄豆
一桶
一桶
黄豆
黄豆
……
一桶 黄豆
一桶 黄豆
筛子
筛子 MAP 筛子
筛子
黄
黄
豆
豆
黄
黄
7
Hadoop 概述
Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以 Hadoop 分布式文件 系统（HDFS，Hadoop Distributed File System）和 MapReduce （Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop，为用户提供了系统底 层细节透明的分布式基础架构。 HDFS 的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将 Hadoop 部署在低廉的硬件上， 形成分布式系统； MapReduce 分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统 底层细节的情况下开发并行应用程序。所以，用户可以利用 Hadoop 轻松地 组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群 的计算和存储能力，完成海量数据的处理
浅谈大数据生态体系
Talking about big data ecosystem
何为大数据
• 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、 管理和处理的数据集合。
• 大数据的特点： • 一是数据体量巨大。至少是PB级别以上量级的数据 • 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、
豆
豆
一桶 黄豆
R筛ed子uce 黄
9
豆
MapReduce模型概述
• 一个 MapReduce 作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块， 由 map 任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对 map 的输出先进 行排序，然后把结果输入给 reduce 任务。通常作业的输入和输出都会被存储在 文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
• 比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路 径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需 要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇 区一样。HDFS为你管理这些数据。
4
那什么是HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）？
• 为了解决以上可能出现的问题，人们正式提出了MapReduce / Tez / Spark等等 框架。MapReduce是第一代计算编程模型，Tez和Spark是第二代。MapReduce 的设计，采用了极简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程，通过这 个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
• DataNode 负责处 理文件系统客户端 的文件读写请求， 并在 NameNode 的统一调度下进行 数据块的创建、删 除和复制工作。
6
存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据
• 虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机 器读取成TB或者PB量级的数据，一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。
block block
block .......
DataNode block block
block block
block .......
.......
NameNode
处理数据
DataNode block block block block
block .......
• NameNode管理文 件系统的命名空间 和客户端对文件的 访问操作。
• 一个分布式存储系统 • Google GFS的开源实现 • 数据存储采用master/slave架构模式，主要由Client、 NameNode、
Secondary NameNode和DataNode组成
5
HDFS：体系结构示意图
Client
读写文件 相关操作
数据请求
DataNode block block
10
Map-Reduce 流程
MapReduce 模型首先将用户的原始数据源进行分块，然后分别交给不同的 Map 任务区处理。Map 任务从输入中解析出 Key/Value 对集合，然后对这些集合执行用户自行定义的 Map 函数得到中间 结果，并将该结果写入本地硬盘。Reduce 任务从硬盘上读取数据之后， 会根据 key 值进行排序， 将具有相同 key 值的组织在一起。最后用户自定义的 Reduce 函数会作用于11这些排好序的结果并输 出最终结果。
MapReduce的缺点
Hadoop的一个最主要缺陷： MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快 速计算的需求，因而只 适用于离线批处理的应用场景。 1、表达能力有限：计算都必须要转化为Map和Reduce两个操作，但这并不是适 合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程； 2、磁盘IO开销大：每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要 将中间结果写入磁盘，IO开销较大； 3、延迟高：一次计算可能需要分解成一系列按顺序执行的MapReduce任务，任 务之间的衔接由于涉及到IO开销，会产生较高的延迟。而且在前一任务执行完成 之前，其他任务无法开始，因此难以胜任复杂、多阶段 的计算任务。
音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 • 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得
高价值的信息。 • 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能
有用的数据仅仅只有一两秒。
3
大数据，首先你要能存的下大数据
• 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成 百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。
8
什么是MapReduce？
找出一仓库黄豆中最大的n个黄豆 如何解决？
找N个人一起筛黄豆，最后把每 个人筛出的K个黄豆放在一起 （总共N*K个黄豆），再交由一 个人筛出N*K个黄豆里最大的K 个 （分布式计算）
一仓库黄豆
一桶
一桶
黄豆
黄豆
……
一桶 黄豆
一桶 黄豆
筛子
筛子 MAP 筛子
筛子
黄
黄
豆
豆
黄
黄
7
Hadoop 概述
Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以 Hadoop 分布式文件 系统（HDFS，Hadoop Distributed File System）和 MapReduce （Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop，为用户提供了系统底 层细节透明的分布式基础架构。 HDFS 的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将 Hadoop 部署在低廉的硬件上， 形成分布式系统； MapReduce 分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统 底层细节的情况下开发并行应用程序。所以，用户可以利用 Hadoop 轻松地 组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群 的计算和存储能力，完成海量数据的处理
浅谈大数据生态体系
Talking about big data ecosystem
何为大数据
• 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、 管理和处理的数据集合。
• 大数据的特点： • 一是数据体量巨大。至少是PB级别以上量级的数据 • 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、
豆
豆
一桶 黄豆
R筛ed子uce 黄
9
豆
MapReduce模型概述
• 一个 MapReduce 作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块， 由 map 任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对 map 的输出先进 行排序，然后把结果输入给 reduce 任务。通常作业的输入和输出都会被存储在 文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
• 比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路 径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需 要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇 区一样。HDFS为你管理这些数据。
4
那什么是HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）？