大数据核心技术PPT

大数据平台核心技术随着信息技术的迅速发展，越来越多的数据被生成和收集，数据分析和处理的需求也越来越强。

在这样的背景下，大数据平台应运而生，成为支持大数据处理的关键技术之一。

大数据平台核心技术包括：数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。

本文将详细介绍大数据平台核心技术及其应用。

一、数据存储数据存储是大数据平台的核心技术之一。

一个好的数据存储方案可以提高数据处理和管理的效率，同时可以减少硬件和配置的成本。

数据存储的主要技术包括：关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。

1. 关系型数据库关系型数据库是传统的数据存储方式。

它采用SQL语言作为数据操作语言，可以实现数据的结构化存储和高效查询。

在大数据平台中，关系型数据库主要应用于数据的事务处理和分析报表等场景。

常见的关系型数据库有Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。

2. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，具有可扩展性强、数据类型灵活、高性能和高可用性等特点。

NoSQL数据库主要应用于大规模数据存储和实时数据处理等场景。

常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。

3. 分布式文件系统分布式文件系统是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以存储和处理大容量的数据。

它具有高容错性、高性能和高可用性等特点。

分布式文件系统常用于海量数据的读写和分布式计算等场景。

常见的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System（HDFS）和GlusterFS等。

二、数据处理数据处理是大数据平台的另一个核心技术。

数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据计算、数据生成和数据存储等。

数据处理的主要技术包括：MapReduce、Spark和Flink等。

1. MapReduceMapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出，可应用于大规模数据处理。

大数据平台核心技术（自主模式）第一讲作业1，蚂蚁金服的贷款业务可以做到（1）秒极速审批？无须人工干预2，单一集群规模可以达到（10000）以上服务器（保持80%线性扩展）3，ODPS Graph 可以支持100亿顶点和（1500）亿边的规模，支持节点失败自动恢复4，ODPS每秒钟创建订单数在2014年双11达到了（8）万笔第二讲作业1，13亿人口，平均每人每年产生的照片和视频存储量为500MB.如果对一年产生的数据进行存储需要什么级别的存储量（EB）2下面对分布式文件写入方式描述不正确的是（使用主从模式写入可以有效提高网络利用率，同时可以降低写入延迟）3，下面对分布式读取方式描述正确的是（如果采用基于统计的方法来避免读取的时候——进行更新）4，为保证从分布式存储系统中读取的数据正确，需要采用哪种数据处理方式（checksum数据校验）5，对数据进行checksum数据校验不需要的数据参数是（数据存储位置）第三讲作业1，分布式调度类似于PC机的什么部件（CPU）2，下面对分布式调度需要解决问题的说法正确的是（分布式调度既要解决任务调度也需要解决资源调度的问题）3，伏羲分布式调度系统中负责资源调度的角色是（Fuximaster）4，为了加快instance运行，通常在调度上采取什么策略(数据locality调度)5，伏羲通过什么封装了Mapreduce过程中的数据shuffle？（streamline）6，伏羲的backup instance 机制不需要参考的信息是（数据locality）7，下列关于伏羲资源调度优先级策略的书法错误的是（每个job——越高）8，伏羲资源调度支持抢占，下面说法错误的是（最低优先级任务被抢后，抢占过程即终止）9，阿里云伏羲分布式调度系统与社区Hadoop MR最大的区别是（不要选Hadoop与伏羲的调度策略不同）10，伏羲资源调度的目标包括（全选）11，关于伏羲资源调度quota机制的描述正确的是（不要选一个任务组成一个group）12，伏羲支持下列哪些角色的failover？（全选）13，伏羲在支持大规模方面采用哪些技术（不要选增加数据量）第四讲作业1，下面哪种语言是典型的声明式语言（SQL）2，下面那种用关系算子实现的MapReduce模型是正确的（Foreach->GroupBy->sort->foreach）3，下面那个阶段的BSP模型中可以独立并发执行的？（本地计算阶段）4，下面哪些是BSP模型的缺点（栅栏同步开销比较大）5，在ODPS Graph编程模型里，是以什么为核心来编程的（顶点）6，下面哪些是函数式编程语言有特点（不要选函数可以改变外部变量的状态）7，下面对MapReduce编程模型的描述哪些是错误的（1，Map或Reduce任务重启可能会影响最终的输出结果；2，多个Map任务之间有关联）8，下面哪些是关系型编程模型中的典型算子？（全选）9，下面哪种工具或软件可以作为关系型计算中的执行引擎？（Tez，Spark）第五讲作业1，用MergeJOIN的方式在分布式系统上完成2TB订单表和100K的省份表ID上的链接，改成IO量（包括跨网络读写和本地外排开销），大约是多少（10TB）2，聚合一般需要分成两个阶段进行，第一个阶段中增加Hash-semi aggregate有机会——数据量会是未优化前的多少？（三分之一）3，Hash join的使用场景是有限制的，他不能支持所有类型的连接，它的限制包括（不要选点击编辑答案内容只有INNER JOIN才可以使用Hash join算法）4，下面的SQL那些有可能经过的两个阶段（只经过一次shuff）就计算出结果（全选）5，在集群计算的过程总、中，如果发现集群带宽已经打满，但是cpu平均负载30%，下面那些措施可能会有帮助？（1，shuff数据时，开启压缩来减少读写数据量；2，写分布式文件系统时，开启压缩来减少写数据量）第六讲作业1，分布式文件系统中最常见的距离计算法则是什么？（步长计算法则）2，分布式计算过程中，以下那种计算调度方式代价更小？（将计算发送到数据所在机器进行）3全局数据管理调度主要为了解决哪方面的问题?(不要选人力成本)第七讲作业1，下列哪几个系统属于流式计算（piccolor，s4）2，下面对流式描述正确的是（temporal SQL是适合流式计算的SQL语言）3，以下哪种说法正确？（批量计算可以转化为流计算运行）4，下面对系统雪崩准确地描述有（1，系统雪崩是由于系统设计问题——直至系统当机的现象，；2，系统雪崩最初原因与。

大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。

在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。

本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。

正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。

2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。

3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。

二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。

2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。

3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。

三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。

2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。

3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。

四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。

2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。

3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。

五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。

2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。

3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。