F940-大数据导论-(3.3.1)--2.3《大数据相关技术基础(3)》PPT
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结
1.大数据概述：大数据是指数据量超过传统数据处理能力的数据集合。
大数据的特点有三个方面：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
3.大数据的挑战：大数据处理面临着几个挑战，包括存储和计算能力
的不足、数据质量的问题、隐私和安全的问题等。
4.大数据的技术基础：大数据的处理离不开一些基础技术，包括分布
式计算、并行处理、集群管理、数据库技术等。
5. 大数据的处理流程：大数据处理通常包括数据收集、数据存储、
数据处理和数据分析等步骤。
数据收集可以使用传感器、爬虫等方式获取
数据；数据存储可以使用分布式文件系统、数据库等方式进行存储；数据
处理可以使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）进行处理；数据分
析可以使用机器学习、数据挖掘等技术进行分析。
6.大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括但不
限于金融、医疗、交通、电商、社交媒体等。
大数据可以帮助企业进行精
准营销、优化生产流程、提高运营效率等。
7.大数据的伦理和隐私问题：大数据处理涉及到个人隐私和伦理问题。
在使用大数据进行分析时，需要注意遵守相关法律法规、保护用户隐私，
以及进行数据伦理审查。
8.大数据的发展趋势：随着技术的进步和应用需求的增加，大数据领
域正在不断发展。
未来的发展趋势包括更快的数据处理速度、更智能的数
据分析、更好的数据隐私保护等。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题，并且在各个领域都发挥着重要的作用。
大数据不仅仅是数据量大，还包括数据的多样性、高速性和价值性等特点。
接下来，让我们深入了解一下大数据导论中的一些关键知识点。
一、大数据的定义与特点大数据并没有一个精确的定义，但通常来说，它指的是规模极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理软件和技术难以在合理的时间内进行存储、管理和分析的数据集合。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量大（Volume）：这是大数据最直观的特点，数据的规模可以达到 PB（Petabyte，1PB ＝ 1024TB）甚至 EB（Exabyte，1EB ＝1024PB）级别。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度极快，需要能够实时或近实时地处理和分析数据，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低（Value）：在海量的数据中，有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘和提取。
二、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个主要步骤：1、数据采集：这是获取数据的第一步，通过各种传感器、网络爬虫、日志文件等方式收集数据。
2、数据存储：由于数据量巨大，需要选择合适的存储技术，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）等。
3、数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，去除噪声和异常值，将数据转换为适合分析的格式。
4、数据分析：运用数据分析方法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，挖掘数据中的潜在模式和关系。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，帮助人们更好地理解和解读数据。
三、大数据的存储技术1、分布式文件系统：Hadoop 的 HDFS 是一种广泛使用的分布式文件系统，它将数据分布存储在多个节点上，实现了高可靠性和可扩展性。
大数据导论教案(附加条款版)
大数据导论教案一、课程概述本课程旨在为大学生提供大数据的基本概念、技术和应用方面的导论性知识。
通过本课程的学习，学生将能够了解大数据的基本概念、特点和应用领域，掌握大数据处理的基本技术和方法，培养运用大数据分析解决问题的能力。
二、教学目标1.了解大数据的基本概念、特点和应用领域。
2.掌握大数据处理的基本技术和方法。
3.培养运用大数据分析解决问题的能力。
三、教学内容1.大数据的基本概念数据、信息、知识、智慧的关系大数据的定义、特点和价值2.大数据的来源与类型结构化数据、半结构化数据和非结构化数据数据来源：互联网、物联网、社交媒体等3.大数据处理技术数据采集、存储与管理数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换数据分析：统计分析、机器学习、深度学习数据可视化4.大数据应用领域搜索引擎、推荐系统、广告投放金融、医疗、教育、智慧城市社交网络分析、舆情监控5.大数据安全与隐私保护数据安全：加密、安全存储、访问控制隐私保护：数据脱敏、差分隐私、匿名化6.大数据产业发展与政策法规全球大数据产业发展现状与趋势我国大数据产业发展现状与政策法规四、教学方法1.讲授：讲解基本概念、技术和应用领域。
2.案例分析：分析典型大数据应用案例，了解实际应用场景。
3.课堂讨论：针对热点问题进行讨论，培养学生的思辨能力。
4.实践操作：安排实验课程，让学生动手实践大数据处理技术。
5.小组合作：分组完成课程项目，培养学生的团队协作能力。
五、教学安排1.课时安排：共计32学时，每周2学时，连续16周。
2.教学进度：根据教学内容，合理分配学时，确保教学质量。
六、考核方式1.平时成绩：出勤、课堂表现、作业等（30%）2.实验报告：实验课程完成情况（30%）3.课程项目：小组合作完成的大数据项目（40%）七、教学资源1.教材：《大数据导论》（待定）2.参考文献与网络资源：提供相关论文、研究报告、在线课程等八、教学效果评估1.课堂互动：观察学生参与度、提问和回答问题情况。
2024版年度大数据导论配套教材课件完整版电子教案
MapReduce。HDFS提供了高可靠性的数据存储能力，而MapReduce
则提供了强大的分布式计算能力。
03
Hadoop应用场景
Hadoop适用于各种需要处理大规模数据集的场景，如日志分析、数据
挖掘、机器学习等。同时，Hadoop还可以与其他大数据工具和技术进
行集成，以提供更强大的功能。
13
Spark平台介绍
拓展课程内容
随着大数据技术的不断发展，将不断更 新和拓展课程内容，引入更多的新技术 和新应用，以适应行业需求和学生发展 需要。同时，加强与其他相关课程的衔 接和配合，形成更加完善的大数据课程 体系。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
展方向。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理、分析和挖掘方面发挥着越来越重要的作用，未 来将与大数据技术更加紧密地结合。
2024/2/2
可视化技术与工具
大数据可视化技术和工具的发展使得人们能够更直观地理解和分析大数据，提高了大数 据的利用价值。
24
大数据对未来社会的影响
改变决策方式
供应链管理
实时监测和分析供应链数据，了解供应链状态和趋势，为供应链优化 和决策提供支持。
2024/2/2
21
05 大数据挑战与未 来趋势
2024/2/2
22
大数据面临的挑战
2024/2/2
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据泄露、黑客攻击等安全风险不断增加， 如何保障数据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。
2024/2/2
15
大数据挖掘工具
2024/2/2
2024年度《大数据技术导论》课程教学大纲
NoSQL数据库概述
阐述NoSQL数据库的概念、特点及其与关系型数据库的区别。
主要NoSQL数据库类型
介绍键值存储、列式存储、文档存储和图形存储等主要的NoSQL 数据库类型及其代表产品。
NoSQL数据库应用案例
展示NoSQL数据库在不同领域的应用实例，如MongoDB在Web 开发中的应用、Cassandra在分布式系统中的应用等。
及其在大数据存储中的角色。
HDFS架构与原理
02
详细解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Block
等核心概念，以及其高可的基本操作指南，如文件的上传、下载、查看等，并
通过实例演示其用法。
12
NoSQL数据库简介
2024/3/23
数据加密技术
采用先进的数据加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性 。
隐私保护法规
制定和完善隐私保护法规，规范大数据的收集、存储和使用行为，保 护个人隐私不受侵犯。
2024/3/23
24
数据质量与治理问题
数据质量问题
大数据中存在着大量重 复、错误和不完整的数 据，严重影响数据分析 结果的准确性和可信度 。
2024/3/23
智能能源管理
利用大数据和物联网技术 ，实现能源的智能分配和 优化。
公共安全监控
通过大数据分析，提高城 市公共安全监控和应急响 应能力。
22
06 大数据挑战与未来发展
2024/3/23
23
数据安全与隐私保护问题
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频繁发生，对企业和个 人隐私造成严重威胁。
10
讲解数据可视化的基本 原理和常用工具，如 Tableau、D3.js等，以 及如何将分析结果以直 观的方式呈现出来。
大数据技术课件第3章PPT内容
“大数据技术课件第3章PPT内容“
1、大数据技术与应用第三章Hado。P分布式系统提纲。3.1Hadoop概述03.2Hadoop相关技术及生态系统o3.3 操作实践:Hadc)。P安装与配置。习题。小结23.1Hado。P概述。3.1.1HadooP简介Hadoop是一个能够让用户轻松 架构和使用的分布式计算平台。它主要有以下几个优点。U⑴高牢靠性U⑵高扩展性U⑶高效性U⑷容错性 33.1Hadoop概述3.1.2Hadoop的进展历程hadoop的进展历程，如下所示LHadoop最初是由APaCheLUCene项目的 创始人DoUgCUtting开发的文本搜寻库。2.在2022
9、。而DataN。de周期性地向NameNode回报其存储的数据块信息。I2.MapReduce组件MapReduce也采纳 了Master/Slave(M/S)架构。它主要由以下几个组件组成：JobClient›JobTracker›TaskTracker和Tasko下面分别对这 几个组件进行介绍：ul)JobClient用户编写的MapReduce程序通过JobCIient提交到JobTraCker端；同时，用户可通 过Ciient供应的一些接口查看作业运行状态。在HadooP内部用"作业"(Job)表示MaPRedUCe程序。一个 MaPRedUCe程序可对应若干个作业，而每个作
13、doop安装与配置p3.3.1
JDK安装1.下载jdk-8ul31-linux-x64.tar.gz2.解压包到∕opt3.设置环境变量4.使配置环境变量生效5.验证Java安装 是否胜利IGHadoop开源技术生态系统3.3操作实践:Hado。P安装与配置P3.3.2Hadoop安装1.下载hadoop2.7.3.tar.gz2.解压3.修改hadoopenv.sh文件4.修改coresite.×ml文件5.修改hdfssite.xml文件6.修改hdfssite.×ml文件7. 修改hdfssite.xml文件8.修改Slaves文件9.修改文件属性10.复制Hadoop到其他
F938-大数据导论-(4.2.1)--3.2《大数据采集》课件PPT
大数据采集福建师大数信学院严宣辉02大数据采集数据采集数据采集：是指从真实世界中获得原始数据的过程。
它是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。
大数据采集与预处理是获取有效数据的重要途径，也是大数据应用的重要支撑。
（1）用于采集物理世界信息的传感器无线传感器网络有线传感器网络（2）用于采集数字设备运行状态的日志文件（3）用于采集互联网信息的网络爬虫（4）外包和众包最成功的应用: Wikipedia•Outsourcing –外包•已知的雇员•Crowdsourcing –众包•一群不固定，通常数量很大的参与者•将“开源”的思想应用于软件之外2.常用的数据采集工具Flume ChukwaScribleKafka大数据采集工具Apache KafkaApache Kafka起源于LinkedIn（领英），2011年成为的开源Apache项目，在2012年成为Apache的一流项目。
目前Apache Kafka已发展成为功能完善的基于分布式的消息发布-订阅系统。
Topics（话题）：消息的分类名。
Producers（消息发布者）：能够发布消息到Topics的进程。
Consumers（消息接收者）：可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
Broker（代理）：组成Kafka集群的单个节点。
基本Kafka 集群的工作流程Apache KafkaKafa架构示意图Apache FlumeFlume架构示意图Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
flume的核心是把数据从数据源(source)收集过来，经过传送通道(Channel）将收集到的数据送到指定的目的地(sink)，event是flume 传输数据的基本单元。
谢谢聆听。
《大数据导论》—教学大纲
本课程旨在实现以下几个培养目标：
（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；
（2）了解大数据概念，熟悉大数据应用，培养大数据思维，养成数据安全意识；
（3）了解大数据专业知识体系，形成对大数据专业的整体认知；
（4）熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础；
（1）平时成绩：包括上课考勤和作业；
（2）期末考试：采用笔试，闭卷；
（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按5:5比例加权求和。
六、选用教材
七、参考书目与文献
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：
（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法
本课程以课程理论教学为主，并提供大量补充学习资料，以深化学生对知识的理解。在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，简单易懂，适合各个年级学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
4
第7章 数据处理与分析
数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品
6
第8章数据可视化
可视化概述、可视化图表、可视化工具、可视化典型术选择、系统实现、案例所需知识和技能
2
合计
32
五、考核方式与要求
四、主要内容及学时安排
章（或节）
主要内容
学时安排
第1章 大数据概述
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据导论
大数据导论在当今时代，数据的重要性日益凸显，大数据作为一种新兴的技术和理念，正逐渐渗透到各个领域，改变着我们的工作和生活方式。
大数据导论旨在为读者提供一个全面的视角，以理解大数据的基本概念、技术、应用以及它所带来的挑战和机遇。
大数据，简而言之，指的是在传统数据处理应用软件难以处理的大规模、多样化、快速变化的数据集合。
它不仅仅是数据量的增加，更包含了数据类型和处理速度的多样性。
大数据的核心价值在于其能够揭示出隐藏在海量数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据技术的发展，主要得益于以下几个方面的进步：1. 数据存储技术：随着数据量的激增，传统的数据库系统已经无法满足存储和处理大规模数据的需求。
因此，分布式存储系统如Hadoop应运而生，它通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性和处理效率。
2. 数据处理技术：为了从大数据中提取有价值的信息，需要强大的数据处理能力。
MapReduce、Spark等大数据处理框架提供了高效的数据处理算法，使得对大数据的分析成为可能。
3. 数据分析技术：数据分析是大数据应用的核心。
机器学习、数据挖掘等技术的发展，使得我们能够从复杂的数据中发现规律，预测未来趋势。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于：- 金融行业：通过分析交易数据，金融机构能够更好地进行风险评估和信用评分。
- 医疗健康：大数据帮助医生进行疾病诊断、药物研发和个性化治疗。
- 零售业：通过分析消费者行为，零售商能够优化库存管理，提供个性化推荐。
- 政府治理：大数据助力政府进行城市规划、交通管理和社会安全监控。
然而，大数据也带来了一系列挑战：1. 数据隐私和安全：随着数据的收集和分析，个人隐私保护成为一个重要议题。
如何确保数据的安全，防止数据泄露和滥用，是大数据应用中必须面对的问题。
2. 数据质量：大数据的准确性和完整性对于分析结果至关重要。
数据清洗、数据整合等步骤对于保证数据质量非常关键。
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- 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)。
大数据技术基础（3）
福建师大数信学院严宣辉
04大数据计算目录C o n t e n t s
06数据可视化
05大数据分析
04
大数据计算
大数据计算框架
面向大数据处理的数据查询、统计、分析、挖掘等需求，促生了大数据计算的不同计算模式，常用的大数据计算框架有两种：
离线批处理计算
实时流式处理计算
离线批处理框架
离线批处理适用于数据在计算之前已经完全到位，不会
发生变化，数据量巨大且保存时间长，在大量数据上进
行复杂的批量运算。
Hadoop的MapReduce编程模型是最常见的一种批处理框架。
MapReduce 分为Map 阶段和Reduce 阶段，能够很好的解决离线处理中需要进行大量计算的要求。
实时流式计算框架
在很多实时应用场景中，比如实时交易系统、实时诈骗分析、实时广告推送、实时监控、社交网络实时分析等，实时性要求高，而且数据源是实时不间断的。
新到的数据必须马上处理完，不然后续的数据就会堆积起来，永远也处理不完。
反应时间经常要求在秒级以下，甚至是毫秒级，这就需要一个高度可扩展的流式计算解决方案。
大数据流式计算三种框架：Spark 、Storm 和Samza。
两种算框架的对比
05
大数据分析
大数据分析
（1）数据描述性分析
数据描述性分析关注于描述一组数据的统计特征，帮助我们了解数据分布特征、以及分散性和关联性等
数字特征。
典型的统计指标：均值、方差、中位数、分位数等。
大数据分析
（2）数据挖掘和机器学习算法
分类算法、聚类算法、关联规则算法、PageRank算法、人工神经网络和深度学习方法、统计机器学习方法等……。
（3）预测分析
预测分析法是根据客观对象的已知信息而对事物在将来的某些特征、发展状况的一种估计、测算活动。
典型的算法：回归分析、时间序列预测法和因果关系预测。
（4）推荐系统
推荐系统根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐感兴趣的信息和商品。
典型的算法：协同过滤算法、基于内容的过滤算法和基于关联规则推荐算法。
（5）社会网络分析（Social Network Analysis）
社会网络分析被用来建立社会关系的模型，发现群体内行动者之间的社会关系，描述社会关系的结构，研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响。
典型的应用：社会舆情分析、网络社区发现、情感分析等。
06
数据可视化
数据可视化
数据可视化(Visualization)
利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成
图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
可视化是理解、探索、分析大数据的重要手段。
数据可视化图例
数据可视化实例
《让子弹飞》人物关系复杂，情节跌宕，相当的纠缠。
上图展示了人物之间的互动和情节的发展。
横向表示时间，每条线代表了一个人物，线的长短根据人物出现的长度。
纵向表示地点，线的走向根据故事发生的地点，在同一地点出现的人物，他们的线也聚集在一块，比如进城的时候，除了黄四郎和胡千在远远窥视，其他主要人物都集中在城门。
这个可视化通过人物之间的互动把故事情节都串在了一起。
数据可视化的工具和实例
数据可视化工具的类型包括图表生成工具、可视化报表、商业智能分析、地图类和数据挖掘编程语言等。
常用的数据可视化工具
•纯可视化图表生成工具（适合开发，工程师）：Echart和AntV。
•可视化报表类（适合报表开发、BI工程师）：FineReport。
•商业智能分析（适合BI工程师、数据分析师）：Tableau、FineBI和PowerBI。
•数据地图类：Power Map、Modest Maps和地图慧。
•数据挖掘编程语言（适合技术性数据分析师、数据科学家）：R和Python。
谢谢聆听。