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2024/1/29大数据PPT完整版BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS大数据概述大数据技术架构大数据采集与预处理大数据存储与管理大数据分析与挖掘大数据可视化与报告呈现大数据安全与隐私保护BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01大数据概述定义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）。大数据定义与特点12320世纪90年代至21世纪初，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和计算能力的提升。萌芽期2010年左右，随着互联网和物联网的普及，大数据开始受到广泛关注，Hadoop等大数据技术开始崭露头角。发展期近年来，大数据技术不断成熟，人工智能、机器学习等技术的融合应用进一步推动了大数据的发展。成熟期大数据发展历程商业大数据可以帮助企业进行市场分析、用户画像、精准营销等方面的决策支持。教育大数据可以应用于教育评估、个性化教学、教育资源优化等方面。政府政府可以利用大数据进行社会治理、城市规划、交通管理等方面的决策支持。金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、投资决策等。医疗大数据可以帮助医疗机构提高诊疗效率、降低医疗成本、改善患者体验等。大数据应用领域BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02大数据技术架构03流式数据访问HDFS以流式的方式访问数据，这意味着它更适合于处理大规模的数据集，而不是随机访问小文件。01存储大文件HDFS被设计成能够存储非常大的文件，通常用于存储TB甚至PB级别的数据。02高容错性通过数据备份和故障恢复机制，HDFS能够确保数据的可靠性和可用性。分布式文件系统HDFSMapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速度。大规模数据处理MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任务，确保作业的顺利完成。容错性MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同的数据处理需求。灵活性分布式计算框架MapReduce列式存储HBase采用列式存储方式，这使得它在处理大量稀疏数据时具有高效性能。可扩展性HBase能够在水平方向上扩展，通过添加更多的节点来增加存储容量和处理能力。高可用性HBase通过数据备份和故障恢复机制确保数据的可用性和可靠性。分布式数据库HBase030201数据仓库Hive数据查询和分析Hive提供了一种类似于SQL的查询语言HiveQL，使得用户能够方便地对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。数据汇总和报表Hive支持对数据进行汇总和生成报表，这使得它成为数据分析和商业智能领域的重要工具。兼容性Hive能够与现有的数据处理工具和技术进行集成，如ETL工具、数据挖掘工具等，从而降低了数据迁移和转换的成本。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03大数据采集与预处理通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据，并进行解析和提取。网络爬虫技术通过调用第三方平台提供的API接口，获取所需数据。API接口调用收集系统、应用等产生的日志文件，提取有用信息。日志文件采集通过传感器设备采集物理世界的数据，如温度、湿度等。传感器数据采集数据采集方法与技术数据去重消除数据集中的重复记录，保证数据唯一性。数据填充对缺失值进行填充，如使用均值、中位数等统计量进行填充。数据转换将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，如数据归一化、标准化等。异常值处理识别并处理数据集中的异常值，如使用箱线图等方法进行异常值检测和处理。数据清洗与转换技术将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。数据集成方法数据融合技术数据关联分析数据可视化技术将多个数据源的数据进行融合，提取出更全面、准确的信息。挖掘数据之间的关联规则，发现数据之间的潜在联系。将数据以图形、图像等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据。数据集成与融合技术BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04大数据存储与管理分布式存储概念及原理