•大数据概述•大数据技术体系•大数据存储与管理•大数据处理技术目录•大数据应用实践•大数据挑战与未来发展01大数据概述大数据定义及特点定义特点萌芽期成熟期爆发期030201大数据发展历程大数据在金融领域应用广泛，如信用金融企业可以利用大数据进行市场分析、用户研究、产品优化等，提高企业竞企业大数据可以帮助医疗机构实现精准医疗、个性化治疗等，提高医疗质量和效率。
医疗教育政府可以利用大数据进行社会治理、城市规划、交通管理等，提高政府决政府0201030405大数据应用领域02大数据技术体系分布式文件系统Hadoop HDFS GlusterFS Ceph分布式数据库CassandraHBase高度可扩展的分布式库，适合处理大量写入操作和数据分片。
Redis分布式计算框架Hadoop MapReduce基于Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
Spark快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理和图处理等应用场景。
Flink高性能、高吞吐量的流处理框架，支持事件时间和状态管理。
Mahout MLlib TableauPower BI数据挖掘与分析工具03大数据存储与管理数据存储方式包括块存储、文件存储和对象存储等，分别适用于不同场景和需求。
分布式存储原理利用集群中多个节点的存储和计算能力，实现数据的分布式存储和访问。
数据存储技术如Hadoop 的HDFS 、Ceph 等，提供高可用、高可扩展的数据存储服务。
数据存储原理及方式数据清洗与预处理数据清洗定义01数据预处理步骤02数据清洗技术03数据安全与隐私保护数据安全概念确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。
04大数据处理技术1 2 3MapReduce编程模型Hadoop生态系统Spark批处理框架流处理基本概念Kafka流处理平台Flink流处理框架图计算基本概念Pregel图计算模型Giraph图计算框架机器学习技术机器学习基本概念TensorFlow机器学习框架Scikit-learn机器学习库05大数据应用实践互联网行业应用案例用户行为分析个性化推荐系统网络安全监测金融行业应用案例风险控制欺诈检测客户关系管理制造业应用案例智能制造供应链管理产品创新医疗健康智慧城市农业现代化利用大数据分析技术实现疾病预测、诊断辅助、药物研发等，提高医疗水平和患者满意度。
