第7章 大数据采集与预处理技术-大数据技术基础-宋旭东-清华大学出版社
- 格式:pptx
- 大小:1.12 MB
- 文档页数:40
《大数据技术》课程教学大纲课程编号:适用专业:数据科学与大数据技术及相关专业执笔:适用年级:本科四年级一、课程性质和教学目的(-)课程性质《大数据技术》是数据科学与大数据技术专业以及讣算机科学与技术、软件工程、网络工程及物联网等相关专业的专业基础课。
(二)教学目的通过本课程的学习,要求学生达到:1.掌握大数据的基本概念和相关技术。
2.掌握大数据分布式存储和并行讣算的思想,能够构建大数据Hadoop平台。
3.理解HDFS、HBase. Hive、Spark的工作原理、掌握其基本操作。
4.能够编写简单的大数据MapReduce程序。
5.培养学生大数据思维和讣算思维的能力。
二、课程教学内容1.大数据基础。
着重介绍大数据基本概念,大数据的4V特征及在其应用,大数据框架体系,大数据采集与预处理技术、数据存储和管理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化等技术;大数据并行计算框架Hadoop平台及其核心组件。
2.大数据存储与管理。
着重介绍大数据存储与管理的基本概念和技术,大数据数据类型, 大数分布式系统基础理论,NoSQL数据库,分布式存储技术、虚拟化技术和云存储技术;大数据分布式文件系统HDFS,包括HDFS的设计特点,体系结构和工作组件;大数据分布式数据库系统HBase,包括HBase列式数据库的逻辑模型和物理模型,HBase体系结构及其工作原理;大数据分布式数据仓库系统Hive,包括Hive的工作原理和执行流程、Hive的数据类型与数据模型,以及Hive 主要访问接口等。
3.大数据釆集与预处理。
着重介绍大数据采集与预处理相关技术,包括数据抽取、转换和加载技术,数据爬虫技术、数据清理、数据集成、数据变换和数据归约的方法和技术;大数据采集工具,包括Sqoop关系型大数据采集工具,Flume日志大数据采集工具和分布式大数据Nutch爬虫系统。
4.大数据分析与挖掘。
着重介绍大数据计算模式,包括大数据批处理、大数据查询分析计算、大数据流计算、大数据迭代计算、大数据图讣算;大数据MapReduce计算模型、模型框架和数据处理过程,以及MapReduce主要编程接口;大数据Spark II'算模型,包括Spark 的工作流程与运行模式;大数据MapReduce基础算法和挖掘算法(这部分内容可选讲)。
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显,而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节,其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识,帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程,它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种:(一)系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志,记录其运行过程中的各种信息,如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析,可以了解系统的运行状况和用户行为。
(二)网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时,网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页,并提取所需的信息。
(三)传感器数据采集随着物联网的发展,各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据,如温度、湿度、位置等。
(四)数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据,通过特定的接口和工具,可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时,需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性,但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时,要确保采集的数据合法合规,遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题,如缺失值、噪声、异常值等,这就需要进行数据预处理,将数据“清洗”和“整理”,为后续的分析和处理做好准备。
(一)数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值(如使用平均值、中位数或其他合理的方法)等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果,需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
(二)数据集成当数据来自多个数据源时,需要进行数据集成。
大数据采集与预处理技术研究随着互联网的不断发展,人们日常生活中产生的数据量也越来越大。
而这些数据本身具备着极高的价值,可以为各行各业带来不同的发展机遇。
因此,如何高效地采集和预处理数据已成为当前大数据研究的热点之一。
一、大数据采集技术大数据采集是指从不同数据源中收集数据,旨在获得可用于分析的有价值的信息。
目前,大数据采集技术主要通过网络爬虫来实现。
其核心是通过一定的算法和技术,自动地从互联网上的不同网站,甚至是社交媒体和邮件中提取有价值的数据。
网络爬虫技术是一种基于网络协议以及数据传输和解析算法,从指定的数据源中快速抓取大量数据的技术。
其中主要包括四个步骤:1)确定采集的目标网站;2)确定采集的网页链接;3)爬取网页,并从中提取有价值的信息;4)存储数据为结构化数据。
网络爬虫技术的特点是能够自动化地完成大量数据的采集和处理,但也存在一些挑战。
例如,一些网站对爬虫进行了访问限制,需要采用一些技术手段绕过限制。
而一些网站则采取了人工反爬虫策略,需要通过技术手段准确模拟用户行为进行访问。
二、大数据预处理技术在大数据采集的过程中,数据通常具有不确定性、冗余性和噪音问题,需要经过预处理才能用于后续的分析和应用。
数据预处理的目标是提高数据质量、减少数据量,以及把数据转化为可分析的形式。
1. 数据清洗数据清洗是指通过一系列技术手段处理数据中的错误、不完整、不一致以及多余的信息,以便使其更具有参考和研究价值。
通过数据清洗技术,可以实现数据的去重、缺失值填充、异常值检测和处理以及格式转换等操作。
例如,对于销售记录数据里出现重复的记录,可以通过去重操作把重复记录合并成一条记录。
对于缺失或错误的数据,可以采取插值或替换等技术手段,补全或修正数据;对于噪音数据,可以采用平滑处理、滤波处理等手段进行有效处理。
2. 数据转换数据转换指将数据从原始状态转换为适用于特定数据结构或模型的状态,包括数据标准化、数据规范化、数据集成等技术。
大数据采集与预处理技术
1 大数据采集与预处理技术
当今的社会随着科技的不断发展,数据已经成为重要的因素,大
数据采集和预处理技术也变得尤为重要。
大数据采集技术是从现有数据源中发掘有价值数据的一种技术,
它可以帮助用户收集分析并整理数据,并最终发现潜在的机会,提高
企业的数据分析能力。
此外,采用大数据采集技术还可以使数据的采
集和清理更加有效,更易于管理。
预处理技术,有效的预处理技术可以用来收集和对数据进行清洗、整理和汇总,从而构建用于进一步分析的完备数据集,这些都可以帮
助算法开发和分析更高效,更现实。
例如,在进行数据采集和预处理时,可以使用数据挖掘技术,进行模型分析和算法分析,以及人工智
能等技术。
大数据采集和预处理技术对企业的发展至关重要,把它们的工作
做的更好,有利于帮助企业更好的运营,发现和利用潜在的商机,建
立更好的数据分析模型,从而加快企业的发展。
从上面可以看出,大数据采集和预处理技术是企业发展所必不可
少的技术,它们可以帮助企业更完整的获取和清洗数据,并为今后的
营销和业务分析提供有益的支持。
大数据教案数据采集与预处理技术讲解一、引言随着信息时代的到来,大数据技术成为了各行各业中不可忽视的部分。
而在大数据处理过程中,数据采集与预处理技术则是至关重要的一环。
本文将对大数据教案中的数据采集与预处理技术进行讲解。
二、数据采集技术1. 传统数据采集技术传统的数据采集技术主要包括人工方式、采集软件和自动化采集系统。
人工方式则需人工进行数据输入和整理,效率低下且容易出错。
采集软件通过模拟人工操作,自动从目标网站或应用程序中采集数据,但对于复杂网站结构和动态页面的采集还存在困难。
自动化采集系统结合了人工和自动化的方式,能够实现对于复杂网站的采集,但对于非结构化数据的采集效果有限。
2. 增量采集技术增量采集技术是指对于已采集数据的更新部分进行采集,避免了对整个数据源的重复采集,提高了采集效率。
在实际应用中,可以通过一些标志字段或时间戳来确定数据的新旧程度,从而实现增量采集。
这种技术在大数据教案中尤为重要,能够保证教案数据的及时更新与完整性。
三、数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指对采集得到的原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作,从而提高数据的质量。
数据清洗过程中需要根据实际需求进行处理,保留有效数据,剔除无效数据,并处理异常值。
数据清洗的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
2. 数据集成数据集成是将多个不同来源、不同格式的数据进行整合,形成一个一致且符合要求的数据集。
在大数据教案中,数据来源可能包括教师录入数据、学生自主填写数据等,需要将这些数据进行合并,并消除冗余信息。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种结构转换为另一种结构,以适应后续分析或挖掘任务的需求。
常见的数据转换操作包括格式转换、归一化、聚合等。
4. 数据规约数据规约是通过对数据进行抽样或者压缩,减少数据的存储空间和计算复杂度,同时保持数据之间的关系。
在大数据教案中,可以通过随机抽样等方法来规约数据,以便更高效地进行后续分析。
《大数据基础教程》课程教学大纲一、课程名称:大数据基础二、课程代码:三、课程英文名称:Big data basic tutorial四、课程负责人:五、学时和学分:32学时,2学分六、适用专业:软件工程、计算机科学技术等七、先修课程:《程序设计基础》、《数据库原理》、《面向对象的程序设计》、《计算机网络》、《操作系统原理》八、使用教材:王成良、廖军著. 大数据基础教程. 北京:清华大学出版社,2020.11九、参考书目:1.宋旭东.大数据技术基础.清华大学出版社.20202.刘军. Hadoop大数据处理[M].人民邮电出版社.2013.93.Jason J. Jung,Pankoo Kim,Kwang Nam Choi. Big Data Technologys and Applications[M].Springer,Cham:2018.1.14.林子雨. 大数据技术原理与应用[M].人民邮电出版社.2017.15.王鹏,黄焱,安俊秀,张逸琴.云计算与大数据技术[M].人民邮电出版社.2014.5十、课程描述(200-300字左右):《大数据基础》是一门介绍大数据基础理论并与实践相结合的课程,本课程在注重大数据时代应用环境前提下,从初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用的各种基础工具。
本课程以Centos 7、Eclipse等作为实验开发环境和工具,搭建了包括Hadoop、HBase、ZooKeeper、Spark等Hadoop生态圈的实验集群,通过相关经典实验例子,使学生由浅入深,由点到面的逐步提高,巩固学生的大数据基础理论知识,并使之能结合具体实验熟悉大数据基础技术,提高学生综合实践能力。
十一、教学目标(需明确各教学环节对人才培养目标的贡献)知识贡献:掌握扎实的大数据基础知识和大数据开发技术方法、工具和环境。
能力贡献:具备一定的大数据处理技术开发能力,培养独立思考和判断、分析问题和解决问题以及较强的实践动手能力。
大数据采集与预处理在当今数字化的时代,数据已经成为了一种宝贵的资源,就如同石油对于工业时代的重要性一样。
大数据的应用范围日益广泛,从商业决策到科学研究,从医疗保健到社交媒体,几乎无处不在。
然而,要想从海量的数据中获取有价值的信息和洞察,首先需要进行有效的数据采集和预处理。
这两个环节是数据分析和应用的基石,如果这两步做得不好,后续的分析和决策就可能会出现偏差甚至错误。
大数据采集,简单来说,就是从各种来源获取数据的过程。
这些来源多种多样,包括但不限于网站、移动应用、传感器、社交媒体、企业内部系统等等。
不同的数据源具有不同的特点和格式,这就给数据采集带来了很大的挑战。
比如,网站上的数据可能是以 HTML 页面的形式存在,需要通过网络爬虫技术来抓取有用的信息。
网络爬虫就像是一个智能的机器人,按照一定的规则在网页上穿梭,筛选出我们需要的数据。
但在这个过程中,需要注意遵守网站的使用规则和法律法规,避免非法的数据采集行为。
移动应用产生的数据则更加复杂,可能包括用户的位置信息、操作行为、设备信息等。
获取这些数据需要与应用开发者合作,并确保用户的隐私得到充分的保护。
传感器数据,如温度传感器、压力传感器等,通常是实时产生的连续数据流。
采集这类数据需要专门的硬件设备和软件接口来接收和存储数据。
社交媒体平台上的数据量巨大且更新迅速,要从中采集有价值的信息,需要利用其提供的 API(应用程序编程接口)或者采用数据挖掘技术。
在进行数据采集时,还需要考虑数据的质量和完整性。
有时,数据源可能会出现故障或者数据缺失的情况。
为了保证采集到的数据能够准确反映真实情况,需要建立有效的监控机制和数据验证规则,及时发现和处理异常数据。
采集到原始数据后,接下来就是至关重要的数据预处理阶段。
这就好比我们从菜市场买回了各种食材,需要进行清洗、切割、分类等处理,才能将它们变成美味的菜肴。
数据预处理的目的是将原始数据转化为干净、一致、可用的格式,以便后续的分析和处理。
第5章数据采集与预处理目录❑流数据采集工具Flume ❑数据传输工具Sqoop ❑数据接入工具Kafka数据流 :数据流通常被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合,是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。
通过对流数据处理,可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断、传感器实时信号分析。
Apache Flume是一种分布式、具有高可靠和高可用性的数据采集系统,可从多个不同类型、不同来源的数据流汇集到集中式数据存储系统中。
图给出Flume的一个应用场景。
用户使用Flume可以从云端、社交网络、网站等获取数据,存储在HDFS、HBase中,供后期处理与分析。
理解Flume的工作机制,需要了解事件、代理、源、通道、接收器等关键术语。
1、Flume事件在Flume中,数据是以事件为载体进行传输的。
Flume事件被定义为具有字节有效载荷的事件体和可选的一组字符串属性事件头的数据流单元。
下图为一个事件的示意图,Header部分可以包括时间戳、源IP 地址等键值对,可以用于路由判断或传递其他结构化信息等。
事件体是一个字节数组,包含实际的负载,如果输入由日志文件组成,那么该数组就类似于一个单行文本的UTF-8编码的字符串。
2、Flume代理一个Flume代理是一个JVM进程,它是承载事件从外部源流向下一个目标的组件,主要包括事件源(Source)、事件通道(Channel)、事件槽/接收器(Sink)和其上流动的事件。
3、源Flume消费由外部源(如Web服务器)传递给它的事件。
外部源以Flume源识别的格式向Flume发送事件。
4、通道事件在每个代理程序的通道暂存,并传递到下一个代理或终端存储库(如HDFS)。
事件只有在存储到下一代理程序的通道或终端存储库中之后才被从通道中删除。
一个代理中可以有多个通道、多个接收器。
Flume支持文件通道和内存通道。
文件通道由本地文件系统支持,提供通道的可持久化解决方案;内存通道将事件简单地存储在内存中的队列中,速度快,但若由于故障,保留在内存通道中,事件将无法恢复。