大数据处理架构培训课件(ppt 44张)

+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
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。

多源数据融合
将不同来源、不同格式的数据进行融合，挖掘出更多有价值的信息 。
25
企业如何抓住大数据机遇
2024/3/26
制定大数据战略
明确企业大数据发展目标、路径和重点任务，制定切实可行的大 数据战略。
培养大数据人才
加强大数据人才培养和引进，打造一支具备专业技能和创新精神的 大数据团队。
推动业务创新
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
应用场景
提供Spark Streaming编程示例，包括数据 流的创建、转换和输出等操作。
列举Spark Streaming在实时数据分析、实 时推荐系统等领域的应用场景。
2024/3/26
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03
CATALOGUE
大数据存储与处理技术
2024/3/26
12
数据存储技术
01
02
03
分布式文件系统
可信度评估
建立数据可信度评估机制，对数据来源、处理过 程、分析结果等进行全面评估。
2024/3/26
24
大数据技术发展趋势预测
2024/3/26
实时数据处理
随着物联网、5G等技术的快速发展，实时数据处理将成为大数据 领域的重要趋势。
数据智能化
利用人工智能、机器学习等技术，实现数据的自动分类、聚类、预 测等功能。
合作成果展示
展示合作所取得的成果，包括数据分析报告、可 视化图表、业务改进建议等。

大数据培训课件
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略 。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程 和业务，信息化部门的职能从软硬件日常 维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集 有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采 集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大 中型企业要着手建立数据仓库或数据集市 ；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司 信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决 策”，传统企业应当从客户端、产品端、管 理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷 阱。

应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。