大数据处理技术

实践方法・Ｐｒａｃｔ　ｉ　ｃａｌ　Ｍｅｔｈｏｄ　

基于云计算的大数据处理技术　

孙海军　

（天津商业大学信息工程学院　天津３００１３４）　

【摘要】为解决大数据处理的瓶颈，分析了大数据及云计算的关键技术，论述了大数据和云计算之间的关系，利用　

云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势，构建了基于云计算的大数据管理和处理模式，为大数据　

的研究及应用提供了新的思路和技术基础。　

【关键词】大数据；云计算；数据处理　

【中图分类号】ＴＰ３９１．１　【文献标识码】Ａ　

Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｌｏｕｄ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　

Ｓｕｎ　Ｈａｉ－ｊｕｎ　（Ｄｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｉａｎｊｉａｎ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ　Ｔｉａｎｊｉｎ　３００１３４）　

【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ　ｏｆ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｆ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ｔｈｅ　

ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｕｓｅｄ　ｔｈｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｓｐｅｃｔ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｓｔｏｒａｇｅ，ｄａｔａ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓ，ｃｏｎｓｔｒｕｅｄ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｎｄ　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ｎｅｗ　ｉｄｅａｓ　ａｎｄ　ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　ｂａｓｉｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｌａｒｇｅ　ｄａｔａ．　

这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？

本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

作者：佚名来源：大数据杂谈|2016-11-30 13:37

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本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

下文将介绍这些框架：

仅批处理框架：

Apache Hadoop

仅流处理框架： Apache Storm Apache Samza

混合框架：

Apache Spark

Apache Flink

大数据处理框架是什么?

处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。

例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。

虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。

为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。

龙源期刊网

《大数据处理技术》课程规划

作者：严驰

来源：《科教导刊·电子版》2017年第32期

摘 要 大数据时代已经到来，为适应这场大数据变革，各高校都纷纷开设相关的大数据专业。《大数据处理技术》是该专业的一门重要专业课，但相关的课程建设还处于起步阶段，因此本文主要从教学内容、教学条件、考核方式方面对本门课程进行课程规划。

关键词 大数据处理技术 课程规划 教学内容

中图分类号：G434 文献标识码：A

0引言

大数据被誉为“21世纪的新石油”，已经渗透到社会的方方面面。大数据时代的到来，给数据访问、数据存储、数据管理和利用都带来了极大的挑战。为适应大数据领域的发展，国外相当一部分大学都开设大数据专业。而国内开设大数据相关专业的高校却不多，当前大数据专业的相关课程仍然属于一个新兴事物，还未形成一个成熟的体系。

《大数据处理技术》课程是大数据相关专业的一门专业必修课。由于当前国内开设大数据方向专业的高校较少，因此对大数据方向相关课程的建设还未形成一个成熟的体系，仍然处于摸索阶段。业内先驱当属北航软件学院大数据技术与应用专业，该专业的大数据处理技术与实践课程主要整合企业资源，聘请企业专家授课，让学生能在真实的大数据环境中直接参与项目实践，取得了一定的成效。

本文主要研究对于《大数据处理技术》这门课程的课程建设，主要从教学内容，教学方法，教学条件这几个方面进行设计。

1课程规划

1.1培养对象

大数据分析涉及到众多学科内容。本课程可以作为计算机科学与技术方向高年级学生的专业选修课和研究生的专业课。在这个阶段的学生有了一定的知识储备，对学科方向也有了一定的认识，有更多学习上的主动性和进取心。

1.2教学内容

本课程将系统讲授大数据的基本概念、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、分布式并行编程模型及大数据在互联网、生物龙源期刊网

大数据技术在文化产业中的应用及其研究进展

近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据技术也逐渐成为了各个领域的新宠。在文化产业这个领域中，大数据技术的应用无疑是火热的话题。

一、大数据技术在文化产业中的应用

1.1 数据分析与消费者行为预测

随着大数据技术的不断发展，文化产业中的数据分析和消费者行为预测也变得越来越精准。通过对海量数据的收集和分析，我们可以更好地了解消费者的需求和偏好，进而进行产品设计和策划。比如，某音乐平台通过收集用户的歌单列表和播放记录等数据，可以为用户推送更符合其喜好的曲目，提高用户的粘性和满意度。

1.2 营销推广与品牌塑造

大数据技术还可以用于文化产业的营销推广和品牌塑造。比如，通过对某个明星的粉丝关注度和观众反馈等数据进行分析，我们可以了解到该明星在哪些方面有较高的优势和潜力，并在此基础上制定相应的营销策略和品牌定位。

1.3 创新设计与内容开发

大数据技术还可以为文化产业的创新设计和内容开发提供有力的支持。通过对文化产业数据进行分析和挖掘，我们可以了解到哪些元素和主题在市场上具有热度，并在此基础上进行创新设计和内容开发。比如，某个动画片的主题曲在社交媒体上获得了大量的点赞和分享，而该动画的其他内容则鲜有人关注，这时我们就可以考虑制作类似风格的动画片，以吸引更多的受众。

二、大数据技术在文化产业中的研究进展

随着大数据技术在文化产业中的应用不断深入，研究者也在不断探索其更深层次的应用和研究方法。

2.1 数据挖掘与情感分析

数据挖掘和情感分析是大数据技术在文化产业中的两个重要研究方向。数据挖掘可以帮助我们从海量的文化产业数据中发掘出有价值的信息和趋势，而情感分析则可以帮助我们了解消费者对文化产品的情感反应和评价，以及分析这些反应和评价的原因和影响因素。

2.2 社交网络分析与影响力研究

社交网络分析和影响力研究也是大数据技术在文化产业中的重要研究方向。社交网络分析可以帮助我们了解文化产业的信息传播和影响力扩散机制，以及找到最优的传播途径和渠道。而影响力研究则可以帮助我们深入了解文化产品的价值和影响力，以及其对消费者的态度和行为的影响。