基于Hadoop的大数据应用分析(PPT45张)
Hadoop - 介绍
Clint
NameNode
Second NameNode
Namespace backup
Heartbeats,balancing,replication etc
DataNode
Data serving
DataNode
DataNode
DataNode
DataNode
Google 云计算
MapReduce BigTable Chubby
GFS
Hadoop可以做什么？
案例1：我想知道过去100年中每年的最高温 度分别是多少？
这是一个非常典型的代表，该问题里边包含了大量的信息数据。
针对于气象数据来说，全球会有非常多的数据采集点，每个采 集点在24小时中会以不同的频率进行采样，并且以每年持续365 天这样的过程，一直要收集 100年的数据信息。然后在这 100年 的所有数据中，抽取出每年最高的温度值，最终生成结果。该 过程会伴随着大量的数据分析工作，并且会有大量的半结构化 数据作为基础研究对象。如果使用高配大型主机（ Unix环境） 计算，完成时间是以几十分钟或小时为单位的数量级，而通过 Hadoop完成，在合理的节点和架构下，只需要“秒”级。
HIVE
ODBC Command Line JDBC Thrift Server Metastore Driver （Compiler,Optimizer,Executor ） Hive 包括
元数据存储（Metastore） 驱动（Driver）
查询编译器（Query Compiler）
1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）
HDFS：源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月， HDFS是GFS克隆版。是Hadoop体系中数据存储管理的 基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件 故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化 了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞 吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的 应用程序。 Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互， 获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数 据。 NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个， 管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本 策略，处理客户端请求。 DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信 息给NameNode。 Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作 量；定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧 急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。
基于Hadoop的大数据分析应用开发平台的设计与实现的开题报告
基于Hadoop的大数据分析应用开发平台的设计与实现的开题报告一、选题背景随着时代的发展和技术的进步，数据量呈现爆发式增长。
如何高效地存储、处理和分析这些海量数据，已成为当前互联网领域的重要问题。
Hadoop是一个开源的分布式框架，可以以低成本和高效率处理大规模的数据集，具有高可扩展性、高可靠性、高可用性等优点。
与此同时，Hadoop已成为大数据分析的重要工具，广泛应用于Web搜索、社交网络、金融服务、医疗保健和政府等领域。
然而，Hadoop的学习和使用周期较长，缺乏相关开发平台的支持，导致用户难以快速上手和应用。
因此，本文旨在设计和实现一种基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，以便于用户快速上手和应用。
二、研究内容和方法1.研究内容：（1）介绍Hadoop技术及其应用领域，剖析Hadoop的特点、优势和发展趋势；（2）分析Hadoop应用开发中的一些关键问题，如数据读取、数据处理、数据分析、数据可视化等；（3）设计和实现基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，包括平台架构设计、应用开发模块、应用测试与优化模块等。
2.研究方法：（1）文献阅读法：对于Hadoop相关技术和应用领域的文献进行系统阅读和分析，了解Hadoop的发展历程、应用场景等方面的信息。
（2）案例分析法：通过对Hadoop应用开发项目的案例分析，掌握其中的关键问题和技术难点，对研究具有指导性和借鉴意义。
（3）实验验证法：基于实验室的数据集，开展Hadoop应用开发的实践操作，对平台进行测试和优化，确保其有效性和可用性。
三、预期研究成果（1）提出基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，实现Hadoop 技术的快速上手和应用；（2）设计和实现平台的多个应用开发模块，包括数据读取、数据处理、数据分析、数据可视化等；（3）开展实验验证，验证平台的有效性和可用性。
四、论文结构本文拟分为五个章节：第一章为绪论，介绍研究背景、内容和方法，及预期的研究成果。
Hadoop与Spark简介 课件
JobTracker
JobTracker负责资源监控和作业调度 JobTracker 监控所有TaskTracker与Job的状况，
一旦失败，就将任务转移到其他节点 JobTracker 跟踪任务执行进度、资源使用量等，
CONTENTS
03 HDFS简介 Introduction of HDFS
04 Spark概述 Overview of Spark
2 MapReduce简介
2.1 分布式并行编程
摩尔定律
CPU性能大约每隔18个月翻一番 从2005年开始摩尔定律逐渐失效 ，需要处理的数据量快速增加，人们开始借助于分布式
Kafka Spark
一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系 统，可以处理消费者规模的网站中的所
有动作流数据
类似于Hadoop MapReduce的通用并 行框架
01 Hadoop概述 Overview of Hadoop
Hadoop与Spark简介
02 MapReduce简介 Introduction of MapReduce
多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件 中的键值对是排序的
当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓 存中归并，然后输出给Reduce
2 MapReduce简介
2.4 实例1 -- WordCount
算法思想
程序 输入
输出
WordCount
一个包含大量单词的文本文件
文件中每个单词及其出现次数（频数 ），并按照单词字母顺序排序，每个 单词和其频数占一行，单词和频数之
周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情 况和任务进度汇报给JobTracker，同时接收 JobTracker 命令并执行相应操作
大数据时代(PPT2)
金融科技
金融机构运用大数据技术，进行风险 评估、信用评级、投资决策等，提高 金融服务的智能化水平。
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02
CATALOGUE
大数据技术基础
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分布式计算原理
分布式计算概述
分布式计算是一种计算方法，和集中 式计算是相对的。随着计算技术的发 展，有些应用需要非常巨大的计算能 力才能完成，如果采用集中式计算， 需要耗费相当长的时间来完成。因此 ，将问题进行拆分，分配给多个计算 机进行处理，可以节约整体计算时间 ，大大提高计算效率。
大数据时代(PPT2)
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contents
目术基础 • 大数据在各行各业应用案例 • 大数据挑战与机遇 • 大数据未来发展趋势
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CATALOGUE
大数据概述
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大数据定义与特点
定义
大数据是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，是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的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点
大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数 据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
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大数据发展历程
01
02
03
萌芽期
20世纪90年代至2008年 ，大数据概念开始提出， 但仅局限于互联网公司内 部使用。
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• NoSQL数据库：NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以 克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了 解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
基于Hadoop的大数据存储与处理系统设计与实现
基于Hadoop的大数据存储与处理系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据时代已经到来。
海量数据的产生和应用给传统的数据存储和处理方式带来了挑战，传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求。
因此，基于分布式计算框架的大数据存储与处理系统成为了当前解决大数据问题的主流方案之一。
Hadoop作为开源的分布式计算框架，在大数据领域得到了广泛应用。
二、Hadoop概述Hadoop是Apache基金会下的一个开源项目，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统平台，用于存储和处理大规模数据。
Hadoop主要包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个核心模块。
HDFS用于存储大规模数据集，而MapReduce则用于对存储在HDFS上的数据进行并行处理。
三、Hadoop架构1. HDFS架构HDFS采用主从架构，包括一个NameNode（主节点）和多个DataNode（从节点）。
NameNode负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问操作，而DataNode负责实际存储数据块。
通过这种架构，HDFS实现了高可靠性和高扩展性。
2. MapReduce架构MapReduce是一种编程模型，用于并行计算大规模数据集。
它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，将输入数据集映射成键值对；在Reduce阶段，对中间结果进行合并和计算得出最终结果。
MapReduce通过将计算任务分解成多个小任务，并在集群中并行执行这些任务来实现高效的数据处理。
四、大数据存储与处理系统设计1. 数据采集与清洗在设计大数据存储与处理系统时，首先需要考虑如何进行数据采集与清洗。
原始数据往往存在格式不统一、含有噪声等问题，需要经过清洗和转换才能被系统有效处理。
2. 数据存储Hadoop提供了高可靠性的分布式文件系统HDFS，可以满足大规模数据存储的需求。
大数据技术与应用实践-最新课件PPT
不适用非KV问题 不适用实时数据处理
大数据技术与应用.
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目录
1. 大数据基础 2. 大数据关键技术 – Spark 3. 大数据与云 4. 大数据应用
大数据技术与应用.
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交互式处理技术：Spark
内存计算
内存高速的数据传输速率 某些数据集已经能全部放在
内存 内存容量持续增长
Clojure，Java，Python，Ruby
支持本地模式
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
示例
需求
实时计算10万多条路段的实时平均速度，并用不同颜色表示不同拥 堵程度，实现路况实时播报
秒级响应
数据量
6万多GPS定位仪，每15s发送一条位置信息 每天产生3.5亿条数据，空间300G左右
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流式处理技术：Storm
流计算框架要求
高性能：每秒处理几十万条数据 海量数据处理 实时性：秒级、毫秒级 可伸缩性
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
编程模型简单
降低实时处理复杂性 提供Spout、Bolt操作原语
可扩展性
节点、工作进程、线程和任务多级并行
高可靠性
保证每个消息至少得到一次完整处理
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
高容错性
消息处理过程出现异常，Storm重新部署出现问题的处理单元 处理单元存储的中间状态被清除，应用负责管理
支持多种编程语言
大数据应用场景
非结构化、半结构化数据居多 要求系统能线性伸缩，即要处理更大规模数据，增加机器数量即
大数据技术原理与应用完整版ppt课件
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前 后
互联网
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前 后
物联网、云 计算和大数 据
《大数据技术原理与应用》
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
第二阶段：成 熟期
第三阶段：大 规模应用期
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生
，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术
本世纪前十年
的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，
谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追
捧，Hadoop平台开始大行其道
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决 策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业 的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应 用的不断涌现
03674_《大数据时代》PPT课件
智慧城市
利用大数据分析和预测城市交通、能源、环境等方面的问题，提 高城市管理的效率和智能化水平。
物联网与智能制造
结合大数据和物联网技术，实现生产过程的智能化管理和优化， 提高生产效率和产品质量。
社交媒体与市场营销
通过分析社交媒体上的用户行为和数据，为企业提供更精准的市 场营销策略和客户服务。
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04
深入学习大数据相关技术 和应用
对未来学习的展望与计划
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2024/1/24
03 02
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拓展思考
个人层面应用大数据思维
利用大数据了解自身行为模式与偏好
基于数据分析，优化个人决策与生活方式
2024/1/24
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拓展思考
2024/1/24
01
企业层面应用大数据思维
02
构建企业数据仓库，整合内外部数据资源
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技术挑战与解决方案
数据处理速度
大数据处理需要高速的计算和存储能力，传 统技术可能无法满足需求。
分布式计算与存储技术
采用分布式计算和存储技术，提高数据处理 速度和效率。
2024/1/24
数据质量问题
大数据中可能存在大量不准确、不完整或重 复的数据，影响分析结果的准确性。
数据清洗与整合技术
运用数据清洗和整合技术，提高数2024/1/24
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数据安全与隐私问题
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数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大 数据存储和处理过程中可 能发生数据泄露事件，导 致个人隐私受损。
2024/1/24
数据滥用问题
未经授权的数据访问和使 用可能导致数据滥用，侵 犯个人隐私和商业秘密。
加密与匿名化技术
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
大数据全套教学课件
THANKS
感谢观看
隐私保护法规及实践
隐私保护法规概述
介绍国内外关于隐私保护的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 、中国的《网络安全法》等。这些法规对数据处理者的责任和义务进行了规定。
隐私保护实践方法
探讨在实际应用中如何遵守隐私保护法规，包括建立合规的数据处理流程、采用 匿名化或伪匿名化技术处理数据、征得用户同意等实践方法。
数据挖掘算法及应用
数据挖掘基本概念
介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
经典数据挖掘算法
详细讲解经典的数据挖掘算法，如K-means、决策树、支持向 量机等。
数据挖掘应用案例
通过案例演示数据挖掘在实际问题中的应用，如推荐系统、信用 评分等。
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大数据可视化与报表
数据可视化基本概念
数据可视化的定义
介绍HDFS的常用命令行工具及其使 用方法，如hadoop fs命令等。
HDFS API编程
介绍如何使用Java API进行HDFS文 件的读写操作，包括创建文件、写入 数据、读取数据等。
NoSQL数据库简介
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NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的基本概念、 分类和特点，以及与传统关系型 数据库的比较。
金融领域大数据应用
信贷风险评估
通过收集和分析借款人的多维度数据（如征信记录、社交网络、消费行为等），评估其 信贷风险，为金融机构提供贷款决策支持。
金融市场分析
运用大数据技术对金融市场数据进行实时监测和分析，发现市场趋势和交易机会，为投 资者提供决策依据。
反欺诈与合规监管
利用大数据挖掘和机器学习技术，识别潜在的金融欺诈行为和违规交易，保障金融市场 的健康运行。