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bigdata精品PPT课件

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------Ma Yun
content
Cases of Big Data What’s Big Data How to Deal with Big Data More Apply on ’Big Data’ Risks of ’Big Data’
Case 1
Target(美国第二大百货商店)knows you are pregnant.
Taobao Index（淘宝指数） Function: for the seller, it’s a free market
adviser; for the customer, it helps make
decisions, grasp the current trends, the shopping tendency and characteristics of the same person.
Case 2
Beer and Diaper(尿布) Revenue had been increased by 30%through bunding sales.
What’s Big Data
Big data is a term applied to data sets whose size is beyond the ability of commonly used software tools to capture, manage, and process the data within a tolerable elapsed time.
characteristics: Volume(数据体量大)、Variety(数据类型
多)、 Velocity(价值密度低)、Variability(处理速
How to deal with Big Data

BigTable分享ppt

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改进策略
Q&A

?
root tablet 不分裂，因此保持三层结构不会变成四层、五层、六层…… metadata table 存储的也是key/value对
◦ ◦ ◦ key 是 一个tablet 的table 标石和talet的尾部标记 value是tablet的位置信息 一个meta 行大概1kb内存数据

128MB metadata tablets, is sufficient to address 2^34 tablets 客户端会cache tablet location信息，但具体没看懂

摘要
简介
数据模型
BigTable的数据模型 一个例子 Row Column Family Timestamps

数据模型
例子
例子
Row
Column Family
TimeStamps
客户端API(read的例子)



Scanner scanner(T); Scanner * stream; stream = scanner.FetchColumnFamily("anchor"); stream->SetReturnAllVersions(); scanner.Lookup("n.www"); for(; !stream->Done(); stream->next()){ printf("%s %s %lld %s\n", scanner.RowName(), stream->ColumnName(), stream->MicorTimestamp(), stream->Value() ); }

《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章

《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章

1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的发展历史
2003—2004 年，Google 公布部分GFS 、MapReduce 思想的细节， Doug Cutting 等人用两年的业余时间实现了DFS 和MapReduce 机制，使 Nutch 性能飙升。
2005 年，Hadoop 作为Lucene 的子项目Nutch的一部分正式引入 Apache 基金会。由于NDFS 和MapReduce 在Nutch 引擎中有着很好的应用。
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop 的生态体系
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，目前 Hadoop 已经发展成为包含很多项目的集合。Hadoop 的核心是HDFS 和 MapReduce，Hadoop 2. 0 还包括YARN。随着Hadoop 的兴起，其框架下的 开发工具也逐渐丰富。
11
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的由来
Apache Hadoop 项目是一款可靠、可扩展的分布式计算开源软件。 Hadoop 软件库是一个框架，该框架的两个核心模块是分布式文件系统(HDFS) 和数据计算MapReduce。
MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层知识的情况下，以可靠 、容错的方式灵活地并行处理大型计算机集群(数千个节点)上的大量数据。用 户可以轻松地搭建和使用Hadoop 分布式计算框架，并充分地利用集群的运算 和存储能力，完成海量数据的计算与存储。
(二)大数据预处理技术
大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面。由于大数据的数据类 型是多样化的，不利于快速分析处理，数据抽取过程可以将数据转化为单一的 或者便于处理的数据结构。
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(三)大数据存储及管理技术

大数据汇报(内部精华版)ppt课件

大数据汇报(内部精华版)ppt课件

完整最新ppt
17
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18
大数据系统 整体架构
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19
Data Value ： 数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其 中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别 出有效的、新颖的、潜在有用的，以及 最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD） 中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
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8
PC用户
完整最新ppt
9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系 型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有 数据 半结构化数据：先有数据，再 有结构
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10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
完整最新ppt
5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户 行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数 据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不 是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
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2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特 性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路 交通流量预测等；

云计算PPT课件

云计算PPT课件

虚拟信息 底层结构虚拟
服 务
安 全
资 源 管
理
虚拟存储 虚拟进程
- 15 -
虚拟化:
简单接入, 提高终端用户管理
& 使用最大化
自动化:
提高速度和预言性 & 减少劳动力
云计算对未来动态IT架构的支撑
商业流程
用户界面 & 接口
Cloud Applications
(“Software-as-a-Service”)
提高速度和预言性减少劳动力商业流程商业流程虚拟信息虚拟信息虚拟存储虚拟存储虚拟进程虚拟进程底层结构虚拟底层结构虚拟虚拟应用cloudapplicationssoftwareasaservice用户界面用户界面接口接口cloudplatformsplatformasaservice商业流程商业流程用户界面用户界面接口接口虚拟应用虚拟信息虚拟信息底层结构虚拟底层结构虚拟虚拟存储虚拟存储虚拟进程虚拟进程商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用虚拟信息虚拟存储虚拟进程底层结构虚拟cloudcollaboration云计算对未来动态it架构的支撑商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用虚拟信息虚拟存储cloudstoragecloudserversprocessing虚拟进程底层结构虚拟商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用virtualizedinformation底层结构虚拟虚拟进程虚拟存储虚拟信息cloudsystemsinfrastructuresoftwaresoftwareasaservice云计算在中小企业的应用用户界面接口商业流程商业流程虚拟应用virtualizedinformation底层机构虚拟虚拟进程虚拟储存virtualizedinformation云计算和下一代it应用云计算还应包含onpremisesoftwareeg

《The World Is a Big Place》Know Our World PPT教学课件

《The World Is a Big Place》Know Our World PPT教学课件

例: This company earns two billion dollars a year. 这家公司一年要赚20亿美元。 Billions of stars twinkled in the sky. 无数的星星在天空中闪烁。
(2) in total意为“总计，合计，总共”, 相当于in all。 a total of … 总数为……
例: His sister has three hundred stamps in total. 他的姐姐总共有三百张邮票。
Our class has a total of 60 students.我们班总共有60人。
4. It is increasing very quickly.
increase v．增加；增大。 例：The number of the students in our school is increasing. 我们学校学生的数量正在增长。
3. In the year 2010, the world’s population was over 7 billion in total. 4. It is increasing very quickly. 5. And by 2050, the world’s population may reach 9 billion. 6. We can’t live in water, and only about one third of our planet is land.
The earth is our home now, and it will be our home in the future. It must be treated well for our children and for our children’s children, too!

《大数据与云计算》课件——11.Hbase


HBASE数据库简介
数据库的核心目的是实现数据的高 效管理，传统关系数据库一度占据 商业 数据库应用的主流位置
完备的关系理论基础 事务管理机制的支持 高效的查询优化机制
HBASE数据库简介
随着信息化浪潮和互联网应用的兴起，传统 的关系型数据库在一些业 务上开始呈现不足：
无法满足海量数据的管理需求 无法满足数据高并发的需求 无法满足高可扩展性和高可用性的需求
HBASE数据库简介
存储模式：
关系数据库是基于行模式存储的 。我们说每一行就是一条记录。 HBase是基于存储的，每个列簇都 由几个文件保存，不同列簇的文件是 分离的。并且列簇中的列是可以动态 增加的，而关系数据库需要一开始就 设计好。除此之外，HBase可以自动 切分数据，关系型数据库则需要我们 人工切分数据。
HBASE数据库简介
数据索引：
关系数据库通常可以针对不同列 构建复杂的多个索引，以提高数据访 问性能。HBase只有一个索引——行 键，通过巧妙的设计，HBase中的所 有访问方法，或者通过行键访问，或 者通过行键扫描，从而使得整个系统 不会慢下来。
HBASE数据库简介
可伸缩性： 关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase
智能建造技术专业资源库
大数据与云计算
知识点
HBASE 数据库简介
HBASE数据库简介
引言
存储与管理贯穿大数据处 理过程的始终。
HBASE数据库简介
传统的关系型数据库难以应对大 数据挑战。
HBASE数据库简介
分布式数据库
我们知道一台普通PC机的硬盘大概可以存储 1Tb的数据，那么10Tb，100Tb，1000Tb怎么 办？再比如现在我们大多数同学都有云存储空间 ，而且还不小有50GB的空间，那么10个、100个 、10000个同学呢？我们说1万个同学就有1万个 50GB大小的空间,也就是500TB，这500TB的信 息显然不可能在一台计算机上存储。那又该如何 存储，如何查询呢？

bigPPT教学课件


散文
shop-ping
购物
• gas • golf
气体，煤气，汽油 高尔夫
• so far
迄今为止
• take place 发生
Solar Car Racing
What are the advantages of solar cars?
• use the sun’s energy
• do not use petrol, gas or any other fuel
B. I’ve only ___w_r_i_tt_e_n____ (write) the first few chapters.
现在完成时关注动作的结果，尤其 是达到什么程度。
现在完成进行时关注动作本身，即 过程，特别是解释该动作造成的显 而易见的结果时。
试理解： • A. He has run three miles.
pollution caused by fuels
True or False
• Solar cars only get power from the
sunlight.

• People are interested in solar cars
because they don’t have pollution
B. I’ve d__es_i_g_n_e_d_ (design) five or six different cars so far. 2. A. I’ve been _t_a_k_in_g__p_a_r_t_in__ (take part in) races for about four years. B. How many races have you _ta_k_e_n__p_a_r_t_i_n_ (take part in)?

英语课件最新精简版Big

Big…. Small…（小班）Big…. Small…（小班）目的:1.在知道用" big, small "表示物体大小的基础上, 学说词组" Big…. Small…. "。

2.激发幼儿参与英语游戏活动的兴趣,并能大胆地开口说。

准备:大小长毛绒玩具若干大小圣诞树各一棵; 大小玩具木偶(猫, 熊)各一对; 大小玩具(汽车, 皮球)背景图一幅过程:复习：歌曲《Riding in my car.》幼儿自由互相结伴打招呼，及数来宝《Morning. Hi. Bye.》游戏《大圈和小圈》4、歌曲《Ha y Family.》情景表演，感受并理解" Big…. Small…. "T: Who's coming?Cat: Hello!T: Hello, cat.Cat: I'm a big cat. / I'm a small cat. Let's play games. 青团社兼职详细问题了解下！三、欣赏歌曲《Big Bear, Small Bear》四、游戏《什么不见了》幼儿集体尝试讲出" Big…. Small…. "五、游戏《指指说说》:幼儿拿一大一小的玩具，尝试练习" Big…. Small…. "六、游戏《打扮圣诞树》请幼儿将玩具按大小分类摆放于圣诞树下，边摆放边用英语进行讲述。

带着诗意的香蒿，也属青蒿的一种，它是一年生草本植物，植株有浓郁的香气。

乡间黎民百姓，常称之为蒿子，蒿草。

据北宋科学家沈括在《梦溪笔谈?药议》记载：“陕西绥银之闲有青蒿，在蒿丛之闲，时有一两株，迥然青色，土人谓之‘香蒿’。

茎叶与常蒿悉同，但常蒿色绿，而此蒿色青翠，一如松桧之色；至深秋，馀蒿并黄，此蒿独青，气稍芬芳。

”气味芬芳的香蒿，药用价值很高。

青蒿素的衍生物，可以生产很多系列药品。

我国女科学家图呦呦发现了青蒿素，一种用于治疗疟疾的药物，获得了诺贝尔医学奖。

大数据分析概述PPT课件

比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
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。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
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stream->MicorTimestamp(),
stream->Value()
);
}
客户端API（write的例子）
//Open the table Table * T =
OpenOrDie("/bigtable/web/webtable");
//Write a new anchor and delete an old anchor RowMutation r1(T, "n.www"); r1.Set("anchor:", "CNN"); r1.Delete("anchor:"); Operation op; Apply(&op, &r1);
master的功能
assign tablets to table servers(负载均衡)
detecting the addition and expiration of table server (table server的动态增减)
balancing the tablet-server load
底层数据结构
上层用MapReduce进行计算 下层用GFS分布式文件系统存储日志和
文件 通常和其他分布式程序部署在同一套集
群环境中 用SSTable文件格式来存储Bigtable数据 依赖于高可用的分布式锁服务Chubby
用SSTable文件格式来存储Bigtable 数据
依赖于高可用的分布式锁服务 Chubby
BigTable学习分享
论文的主要内容
摘要 简介 数据模型 客户端API BigTable的底层数据结构 实现原理 改进策略 性能试验 设计结论 bigTable的支持 相关工作 结论
本次重点讲的几个部分
数据模型 底层数据结构 实现原理 改进策略
摘要
简介
数据模型
stream->SetReturnAllVersions();
scanner.Lookup("n.www");
for(; !stream->Done(); stream->next()){
printf("%s %s %lld %s\n",
scanner.RowName(),
stream->ColumnName(),
master系统资源消耗一般都很少
tablet location
Tablet location
用一个类似于B+树的三层结构，来存储tablet定位信息 chubby file => root tablet => meta tablet => user tablet root tablet 不分裂，因此保持三层结构不会变成四层、五层、六层…… metadata table 存储的也是key/value对
BigTable的数据模型 一个例子 Row Column Family Timestamps
数据模型
例子
例子
Row
Column Family
TimeStamps
客户端API(read的例子)
Scanner scanner(T);
Scanner * stream;
stream = scanner.FetchColumnFamily(anchor");
handle read and write requst to the tablets
splits tablets that have grown too large
client 与 Bitable的交互问题
数据读写，并不经过master(定位是在 chubby做的)
master更多承担维持Bigtable均衡负载 的角色
改进策略
写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
37
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
garbage collection of files in GFS (不知道具体指什么)
handle schema changes such as table and column faimily creations
tablet server的功能
管理一系列tablet, 10~1000个
实现原理
系统的三个部分 Master的功能 Tablet server的功能 Client与big table的交互问题 Tablet location Tablet assignment Tablet serving compactions
系统的三个部分
client library master server many tablet servers(可以动态增加)
来看一个Hbase的大的框架
Hbase上的map reduce
Hbase的详细架构图
对比定义
MapReduce => Hardoop GFS => HDFS BigTable => Hbase Chubby => ZooKeeper SSTable => Store(再回头对比
block=>StoreFile，blockIndex=> MemStore) Row ColumnFamily Timestamp的概念一 样
◦ key 是 一个tablet 的table 标石和talet的尾部标记 ◦ value是tablet的位置信息 ◦ 一个meta 行大概1kb内存数据
128MB metadata tablets, is sufficient to address 2^34 tablets 客户端会cache tablet location信息，但具体没看懂
看一个Hbase的location
Tablet =》Region Tablet Server => Region Server
tablet assignment
table serving
table serving
对一下Hbase的log部分
compactions
Hbase的分裂和收缩