林子雨大数据技术原理与应用大数据概述版本.pptxVIP

林子雨大数据技术原理与应用大数据概述版本会计学1.1大数据时代1.1.1第三次信息化浪潮根据IBM前首席执行官郭士纳的观点，IT领域每隔十五年就会迎来一次重大变革表1-1 三次信息化浪潮信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮1995年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑1. 存储设备容量不断增加图1-1 存储价格随时间变化情况1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑来自斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的研究团队，在2013年6月29日刊出的《自然通讯（Nature Communications）》杂志的文章中，描述了一种全新的数据存储方式，可将1PB（1024TB）的数据存储到一张仅DVD大小的聚合物碟片上。1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑2. CPU处理能力大幅提升 图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑3. 网络带宽不断增加图1-4 网络带宽随时间变化情况1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临图1-5 数据产生方式的变革1.1.4 大数据的发展历程表1-2 大数据发展的三个阶段阶段时间内容第一阶段：萌芽期上世纪90年代至本世纪初随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。第二阶段：成熟期本世纪前十年Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道第三阶段：大规模应用期2010年以后大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高1.2大数据概念1.2.1 数据量大根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍1.2.2 数据类型繁多大数据是由结构化和非结构化数据组成的10%的结构化数据，存储在数据库中90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关科学研究–基因组–LHC 加速器–地球与空间探测企业应用–Email、文档、文件–应用日志–交易记录Web 1.0数据–文本–图像–视频Web 2.0数据–查询日志/点击流–Twitter/ Blog / SNS–Wiki1.2.3 处理速度快从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同1.2.4 价值密度低 价值密度低，商业价值高 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，但是具有很高的商业价值继续装ing1.3大数据的影响 图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式实验理论计算数据1.3大数据的影响在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：全样而非抽样效率而非精确相关而非因果1.3大数据的影响在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应用的不断涌现在就业市场方面，大数据的兴起使得数据科学家成为热门职业在人才培养方面，大数据的兴起，将在很大程度上改变中国高校信息技术相关专业的现有教学和科研体制1.4大数据的应用大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹典型的大数据应用实例Kevin Spacey大数据分析David Fincher 风靡全球的美剧《纸牌屋》英国同名小说《纸牌屋》典型的大数据应用实例 从谷歌流感趋势看大数据的应用价值 “谷歌流感趋势”，通过跟踪有哪些信誉好的足球投注网站词相关数据来判断全美地区的流感情况1.5大数据关键技术表1-5 大数据技术的不同层面及其功能技术层面功能数据采集利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时