大数据处理技术研究101523

大数据处理技术研究
企业信息化部 2012年10月

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? 概述 ? 大数据技术介绍 ? 讨论交流
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引言
2011年，在美国举行的益智大赛“Jeopardy!”（危险边缘）上演人机对决，超级计算机“WATSON”技高一筹，战胜了该节目的两名 “常胜将军”，笑纳100万美元奖金
?Watson使用的是IBM Power 750服务器集群，整个系统由90台服务器构成，总共2880个CPU核， 15TB内存 ?Watson的领域知识库包括百科全书、字典、地理类、娱乐类的专题数据库、新闻报道、经典著作等 ?比赛的问题都是自然语言表述的，Watson问答系统中用到的技术主要包括搜索、自然语言处理、机器学习等等 ?在相关技术的帮助下，Watson能够回答那些以人类说话方式提出的不可预测的问题，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，它在数秒内提供一个最有可能正确的答案
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数据爆发性增长
近几年来，随着移动通信终端、互联网、电子商务、社交网络等领域技术的迅猛发展，数据量出现持续高速增长，出现了从未有过的大规模数据爆炸.2013年新浪微博每日内容更新量超过1亿，注册用户超过3亿；全球最大的视频网站YouTube日访问量已经超过10亿次； Facebook一天新增评论32亿条，分享3亿张照片，淘宝网站每天交易量和访问量更是千万级别
1.8ZB 数据=？
?根据IDC的一份名为“数字宇宙”的报告，未来10年里，数据和内容将持续高速增长，预计到2020年全球数据使用量将会达到 35.2ZB，而且80%的数据是非结构化的
?注：
?1ZB=1024EB
?1EB=1024PB
?1PB=1024TB
?1TB=1024GB
?1GB=1024MB
每位美国人每分钟写3条微博，而且还是不停地写2.69万年
几百亿个满载的16GB iPAD
福克斯电视台热门电视连续剧《24小时》连续播放1亿多年
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几百万个美国国会图书馆藏书信息量（藏书1亿+册， 250TB+）
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大数据发展动态
?2011年5月，EMC World 2011大会主题，EMC抛出了“大数据”（BigData）概念 ?2011年6月底，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，予以积极跟进 ?2011年10月，Gartner认为2012年十大战略技术将包括“大数据” ?2011年11月底，IDC将“大数据”放入2012年信息通信产业十大预测之一 ?2011年11月底，由CSDN举办的中国大数据技术大会在北京成功举行 ?2011年12月，中国券商大量推出“大数据”主题研究报告，大数据在中国证券市场正成燎原之势 ?2012年1月，瑞士达沃斯论坛上，一份题为《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact)的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样 ?2012年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，把“大数据”上升到了国家战略的层面
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IT厂商动态
各大IT厂商纷纷针对大数据进行布局，推出各自的解决方案和产品
IBM ORACLE EMC
- 2011年5月，发布专门针对大数据分析的平台产品InfoSphere Biginsights 和 InfoSphere Streams - 2012年2月，推出一体机分析工具IBM Netezza Customer Intelligence Appliance，该工具可以进行快速复杂的实时分析 - 2012年4月，收购分布式计算环境集群和网格管理软件公司Platform Computing
- 2010年12月，第二版Oracle Exadata数据库机更名为“Oracle Exadata数据库云服务器” - 2011年10月，宣布推出Oracle Exalytics商务智能云服务器（Oracle Exalytics Business Intelligence Machine） - 2012年1月，发布Oracle大数据机（Big Data Appliance），包含Oracle NoSQL数据库、 Cloudera的分布式Hadoop及开源R编程语言
- 2010年7月，宣布收购分布式数据仓储技术提供商Greenplum公司 - 2011年12月，推出支持大数据分析的平台EMC Greenplum统一分析平台（UAP），包括EMC Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus
TERADATA HP
- 2011年3月，宣布收购非结构化数据处理工具软件厂商Aster Data System公司
- 2011年2月，宣布收购数据管理和数据分析公司Vertica - 2011年11月，推出基于X86硬件的HP Vertica
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大数据的概念
“大数据”这一术语的内涵远远超越了“大”或是“数据”的含义。大数据不简单等同于海量数据，其基本特征包括：数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、时效性强（Velocity）、价值密度低（Value），使用传统数据库工具难以有效进行处理
?维基百科
——大数据是指一个数据集，它尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见拙，这些困难包括数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化
?麦肯锡
——大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合
——该定义可以从两个角度来分析：一方面是数据容量的不断扩大，数据集合的范围已经从MB-》GB-》TB-》PB-》EB-》ZB。另一方面，日益增长的集成式大数据已不再适宜于用当前管理数据库的工具来进行分析处理。其难点包括：数据的抓取，存储，检索，共享，分析以及可视化等
?IDC
——满足4V（Variety、Velocity、Volume、Value，即种类多、流量大、容量大、价值高）指标的数据称为大数据
?FORRESTER
——大数据的4项典型特征：海量（Volume）、多样性（Variety）、高速（Velocity）和易变性（Variability）。海量是指大数据的规模特点在于数量庞大，未来企业将不可避免地迎接数据浪潮的冲击；多样性是指多种结构数据，包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型；高速是指数据被创建和移动的速度越来越快；易变性是指大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析
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大数据技术产生的原因
随着互联网的不断发展，各种类型的应用层出不穷，对技术提出了更多的需求，虽然关系型数据库已经在业界的数据存储方面占据了不可动摇的地位，但是由于其天生的几个限制，使其很难满足以上需求
新需求
- 低延迟的读写速度：应用快速反应能极大地提升用户的满意度 - 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量 - 大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理 - 庞大运营成本的考量：在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低
新机会
RDBMS的问题
- 读写慢：这种情况主要发生在数据量达到一定规模时由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂，使得其非常容易发生死锁等并发问题，所以导致其读写速度下滑非常严重 - 有限的支撑容量：现有关系型解决方案还无法支撑Google这样海量的数据存储 - 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很困难 - 成本高：企业级数据库的License价格很惊人，并且随着系统规模的扩大而不断上升
为了以上的需求，业界推出了新兴的数据库或者说数据管理技术，主要有NOSQL和NEWSQL两大类
?NOSQL：从构建分布式系统的视角出发，首先解决量的问题
?NEWSQL：从继承SQL/ACID处理能力的视角出发，构建分布式系统
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CAP理论
在2000年的PODC（Principles of Distributed Computing）会议上，美国著名科学家，同时也是著名互联网企业Inktomi的创始人Eric Brewer提出了著名的CAP理论。2002年，Seth Gilbert和Nancy Lynch证明了CAP理论的正确性。CAP理论指的是：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Tolerance to network Partitions(分区容错性），任何分布式系统只可能同时满足二点，没法三者兼顾
?ACID模型：关系型（SQL）分布式数据库的理论基础
ORACLE、 DB2
Availability
CouchDB、 KAI
?ACID是Atomicity（原子性）, Consistency（一致性）, Isolation（隔离性）, and Durability（持久性）的缩写。 Atomicity（原子性）：事务的原子性是指事务中包含的所有操作要么全做，要么全不做（all or none）。 Consistency（一致性）：在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务
结束后，数据库也必须处于一致性状态。 Isolation（隔离性）：事务隔离性
要求系统必须保证事务不受其他并发执行的事务的影响，也即要达到这样一
CA
AP
种效果：对于任何一对事务T1 和 T2，在事务 T1 看来，T2 要么在 T1 开始之前已经结束，要么在 T1 完成之后才开始执行。这样，每个事务都感觉不到
系统中有其他事务在并发地执行。 Durability（持久性）：一个事务一旦成
功完成，它对数据库的改变必须是永久的，即便是在系统遇到故障的情况下
Consistency CP Partition
也不会丢失。数据的重要性决定了事务持久性的重要性
?BASE模型：非关系型（NoSQL）分布式数据库的理论基础
Hbase、Google BigTable
?BASE来自于互联网的电子商务领域的实践，它是基于CAP理论逐步演化而来，核心思想是即便不能达到强一致性(Strong consistency)，但可以根据应用特点采用适当的方式来达到最终一致性(Eventual consistency)的效果。 2002年来自ebay的Dan Pritchett 在《BASE: An Acid Alternative》文章中正式提出了BASE概念。BASE是Basically Available、Soft state、 Eventually consistent三个词组的简写，是对CAP中C & A的延伸。BASE的含义：（1）Basically Available：基本可用；（2）Soft-state：软状态/柔性事务，即状态可以有一段时间的不同步；（3）Eventual consistency：最终一致性； BASE是反ACID的，它完全不同于ACID模型，牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性并要求达到最终一致性
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NOSQL的数据模型
传统的数据库在数据模型方面，主要是关系型，它的特色是对Join类操作和ACID事务的支持。在NoSQL领域，其主要特征是数据分片、动态分区、高可用性以及宽松的一致性保证，有三种主流的数据模型：列式、键值对、文档
?Column-oriented（列式） ?列式也主要使用Table这样的模型，但是它并不支持类似Join这样多表的操作，它的主要特点是在存储数据时，主要围绕着“列(Column)”，而不是像传统的关系型数据库那样根据“行(Row)”进行存储，也就是说，属于同一列的数据会尽可能地存储在硬盘同一个页(Page)中，而不是将属于同一个行的数据存放在一起，这样做的好处是，对于很多类似数据仓库(Data Warehouse)的应用，虽然每次查询都会处理很多数据，但是每次所涉及的列并没有很多，这样如果使用列式数据库的话，将会节省大量I/O，并且大多数列式数据库都支持Column Family这个特性，通过这个特性能将多个 Column并为一个小组，这样做好处是能将相似Column放在一起存储，这样能提高这些Column的存储和查询效率。总体而言，这种数据模型的优点是比较适合汇总(Aggregation)和数据仓库这类应用
?Key-value（键值对） ?虽然Key-value这种模型和传统的关系型相比较简单，有点类似常见的HashTable，一个Key对应一个Value，但是其能提供非常快的查询速度、大的数据存放量和高并发操作，并非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作，虽然不支持复杂的操作，但是可以通过上层的开发来弥补这个缺陷。
?Document（文档） ?在结构上，Document和Key-value是非常相似的，也是一个Key对应一个Value，但是这个Value主要以JSON或者 XML等格式的文档来进行存储，是有语义的，并且Document DB一般可以对Value来创建Secondary Index来方便上层的应用，而这点是普通Key-Value DB所无法支持的
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NOSQL的优缺点
NOSQL有典型的优势，但也存在明显的不足
优点
- 1. 简单的扩展：典型例子是Cassandra ，由于其架构是类似于经典的P2P，所以能通过轻松地添加新的节点来扩展这个集群 - 2. 快速的读写：主要例子有Redis，由于其逻辑简单，而且纯内存操作，使得其性能非常出色，单节点每秒可以处理超过 10万次读写操作 - 3. 低廉的成本：这是大多数分布式数据库共有的特点，因为主要都是开源软件，没有昂贵的License成本
优劣势
缺点
- 1. 不提供对SQL的支持：如果不支持 SQL这样的工业标准，将会对用户产生一定的学习和应用迁移成本 - 2. 支持的特性不够丰富：现有产品所提供的功能都比较有限，大多数NoSQL数据库都不支持事务，也不像MS SQL Server 和Oracle那样能提供各种附加功能，比如 BI和报表等 - 3. 现有产品的不够成熟：大多数产品都还处于初创期，和关系型数据库几十年的完善不可同日而语
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NEWSQL简介
NEWSQL是对各种新的可扩展/高性能的SQL数据库的简称，通过把关系模型的优势发挥到分布式体系结构中，NEWSQL的技术优势在于几乎可以无缝的完整的替换原有系统的RDBMS，原则上来说，MPP RDB要归于NEWSQL一类
优势
数据库一体机
整体性能较高产品稳定成熟度高，实施部署较快
独立数据库软件
采用通用X86服务器，对硬件厂商依赖性不强系统扩容时较灵活性价比较高
劣势
采用专有硬件（TERADATA的BYTENET、IBM NETEZZA 的FPGA，ORACLE的INFIBAND）
系统扩容严重依赖厂商价格昂贵
对系统集成商要求较高在系统配置、调优、设计上须均衡考虑
稳定性有待检验
代表厂商/产品
TERADATA、ORACLE EXADATA、 IBM NETEZZA
VoltDB、Xeround、 EMC GREENPLUM、HP VERTICA
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开源的分布式数据处理架构HADOOP
Hadoop是开源Apache 项目，灵感来源于Google的MapReduce白皮书和Google文件系(GFS)，Yahoo完成了绝大部分初始设计和开发。 Hadoop 核心组件包括：分布式文件系统、Map/Reduce分布式计算
1、HADOOP不是单一产品，由多个开源产品的组合，主要产品集合如右图所示 2、虽然HADOOP属于开源技术，但由于HADOOP在管理工具与支持服务方面的不足，没有优化程序，导致软件的安装、部署、使用有一定的门槛，应用成本并不低 3、部分厂商如Cloudera、HortonWorks、MAPR、Intel、 EMC 等厂商都推出各自的HADOOP特别发行版本，以提升该产品的稳定性、性能、可管理性，更适合企业应用 4、HADOOP的意义不仅仅提供了海量数据处理能力，还在于提供了处理数据的多样化，比如针对半结构化与完全非结构化的数据，作为数据仓库的补充 5、HADOOP技术发展较快，与LINUX开源系统类似，随着逐步商用化进程，也逐步产生新的分支独立发展
HDFS：向应用数据提供高吞吐量访问的分布式文件系统 MAPREDUCE：用于对计算群集上的大型数据集合进行分布式处理的软件框架 HBASE：支持大型表格结构化数据存储的可伸缩、分布式数据库 HIVE：提供数据汇总和随机查询的数据仓库基础设施 PIG：用于并行计算的高级数据流语言和执行框架 ZOOKEEPER：用于分布式应用的高性能协调服务
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RDBMS 与MapReduce 的特点比较
MapReduce 技术在广泛用于搜索相关的数据分析工作之后，随着其性能的不断提升和应用领域的扩展，迅速成为RDBMS的年轻的竞争者，两者的竞争也促进了其相互学习和渗透
模式索引数据类型编程模型灵活性扩展性容错性性能应用范围
RDBMS 内部支持内部支持结构化数据声明性语言SQL 有限上百节点低、查询重启高在线事务处理在线分析处理
Hadoop MapReduce 外部附加编程实现非结构化、半结构化、结构化数据过程性语言大上千节点高，子任务重新执行比MPP DB低批量处理深度分析
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大数据时代的技术变革
在大数据时代，针对不同的数据形态需要使用多种工具和手段对数据进行及时有效的处理，以提升数据处理的有效性
需求
技术
描述
结构化数据处理
Data Warehouse
并行处理引擎
海量非结构化、结构化数据存储实时数据处理
Hadoop Map Reduce
Streaming Data
分布式文件系统流计算引擎
非结构数据分析各类信息整合
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
ETL, Data Quality
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文本内容分词与分析图像、音视频分析
信息整合、元数据
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大数据技术框架
?大数据技术框架主要包括关系数据库引擎和非关系数据库引擎
?关系数据库引擎中除了传统的DBMS外，还有新型的MPP DB， MPP DB既有软硬一体化的专用机产品，也有专用分布式数据库+X86平台通用机部署方案
?非关系数据库目前的事实标准是Hadoop 及相关的组件
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大数据架构参考——eBay
eBay通过关系数据库和云计算混搭的架构来有效解决大量不同粒度和不同种类（结构化、非结构化）的数据采集、存储、加工和访问问题，整个系统每天新增数据超过50TB，每天处理的数据量超过100TB，每天百万级的查询量。数据仓库执行生产统计分析任务；深度数据分析平台处理结构和半结构化数据，完成用户行为洞察等相关应用；Hadoop平台处理非结构化数据，并执行临时的分析
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大数据架构参考——Facebook
FaceBook构建了ORACLE、MYSQL和云计算混合的生产和分析环境，共56PB数据，每天处理80-90TB数据，每天提交 25000个任务。整个系统使用Scribe搜集日志，过滤后存储在Scribe-Hadoop集群上，成为Hive-Hadoop生产集群的数据源之一，另一个数据源则是系统存储数据(概要文件，好友信息，以及广告和广告推广信息)的Mysql集群。Hive-Hadoop生产集群运算完成后，将运算结果写回到 MySql集群，或者送到Oracle RAC中做进一步处理，同时通过Hive将数据复制到另一个Adhoc Hive-Hadoop集群，用来为业务人员提供Adhoc查询
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集团大数据平台建设情况
集团公司大力推动集团级数据平台建设，部署全网基础数据宽表模型，要求各省上报的数据从汇总级向号码明细级数据延伸，以便快速、灵活支撑集团级的业务统计需求，由于数据量庞大，集团EDA基础平台在ETL环节引入X86服务器集群进行分布式计算处理
?ETL平台 ?采用亚信联创公司的橘云平台构建ETL ?橘云平台包含基于 Map/Reduce的分布式批量计算功能，实现海量数据的并行处理 ?部署在50多台内置大容量硬盘的PC SERVER （8C64GB 8*1TB 硬盘）
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大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。一、大数据接入 1、大数据接入已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等．二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

研究报告大数据技术报告

学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告内容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、内容明确、字迹工整。

1研究背景 1.1研究背景以及现实意义随着Internet的迅速发展，现在处于一个信息爆炸的时代，人们可以在网络上获取更多的信息，如文本、图片、声音、视频等，尤其是文本最为常用和重要。因此文本的分类在发现有价值的信息中就显得格外重要。文本分类技术的产生也就应运而生，与日常生活紧密联系，就有较高的实用价值[1]。文本分类的目的是对文本进行合理管理，使得文本能分门别类，方便用户获取有用的信息。一般可以分为人工[2]和自动分类。人工分类是早期的做法，这种方式有较好的服务质量和分类精度，但是耗时、耗力、效率低、费用高。而随着信息量以惊人的速度增长，这种方式就显得很困难，所以需要一种自动分类的方式来代替人工分类；自动分类节省了人力财力，提高准确力和速度。 1.2国内外研究现状国外对于文本分类的研究开展较早，20世纪50年代末，H.P.Luhn[3]对文本分类进行了开创性的研究将词频统计思想应用于文本分类，1960年，Maro 发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，K.Spark，GSalton，R.M.Needham，M.E.Lesk以及K.S.Jones等学者在这一领域进行了卓有成效的研究。目前，文本分类已经广泛的应用于电子邮件分类、电子会议、数字图书馆]、搜索引擎、信息检索等方面[4]。至今，国外文本分类技术在以下一些方面取得了不错的研究成果。 (1)向量空间模型[5]的研究日益成熟Salton等人在60年代末提出的向量空间模型在文本分类、自动索引、信息检索等领域得到广泛的应用，已成为最简便高效的文本表示模型之一。 (2)特征项的选择进行了较深入的研究对于英法德等语种，文本可以由单词、单词簇、短语、短语簇或其他特征项进行表示。国内对于文本分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。但是中英文之间存在较大差异，国内的研究无法直接参照国外的研究成果，所以中文文本分类

大数据应用技术课程介绍

大数据应用技术网络课程 1课程目标通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统（1）HDFS （2课时）（2）MapReduce2 （2课时）（3）Hive （1课时）（4）HBase （2课时）（5）Sqoop （1课时）（6）Impala （1课时）（7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。

5课程内容简介大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式培训目标：使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会

大数据存储技术研究

大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据目录一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。大数据对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

研究报告大数据技术报告

研究生（大数据技术）报告题目：第27组-基于KNN文本分类分析学号姓名专业计算机技术指导教师院（系、所）计算机学院

填表注意事项一、本表适用于攻读硕士学位研究生选题报告、学术报告，攻读博士学位研究生文献综述、选题报告、论文中期进展报告、学术报告等。二、以上各报告容及要求由相关院（系、所）做具体要求。三、以上各报告均须存入研究生个人学籍档案。四、本表填写要求文句通顺、容明确、字迹工整。

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据技术

大数据大数据资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察，或称巨量(big data,mega data)力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。云计秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、第四，处理速度快。1算互联网车联网平板电脑传感器，无以及遍布地球各个角落的各种各样的、、移动PC、、手机、一不是数据来源或者承载的方式。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。关）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到Big data 大数据（系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联）数据库，数据挖掘电网，分布式规模并行处理（MPP关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的网，和可扩展的存储系统，但不是所有的MPP的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。 SOA管理大数据SOA的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA组件的。物理模型描述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的。最后，架构模型描述了数据、数据管理服务和SOA组件之间的关系。从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。 2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。等。Mastercard，Amazon，Google既有数据，又有大数据思维；比较典型的是3- 这种人可以将大数据的潜在拥有大数据思维的人，未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1- 还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓2-价值转化为实际利益；的蓝海。数百或甚至因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、大数据常和云计算联系到一起，如今，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。数万的电脑分配工作。可以说，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决

策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库

大数据-大数据处理技术研究24 精品

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：20XX年6月26 日至20XX 年 6 月27日

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应