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大数据培训课件(PPT2)

大数据概述

大数据技术基础

大数据平台与工具

大数据采集与预处理

大数据存储与管理

大数据分析与应用

大数据安全与隐私保护

大数据挑战与未来发展

contents

目

录

大数据概述

01

CATALOGUE

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Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。

发展期

2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。

萌芽期

20世纪90年代至2008年，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。

成熟期

2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，人工智能、机器学习等技术与大数据深度融合，推动大数据应用向更高层次发展。

金融：大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面，通过大数据分析可以更加准确地评估风险、了解客户需求、提高营销效果。

医疗：大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面，通过大数据分析可以更加准确地预测疾病发展趋势、为患者提供个性化治疗方案、优化医疗资源配置。

教育：大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面，通过大数据分析可以更加准确地了解学生学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置。

政府：大数据在政府领域的应用包括城市规划、交通管理、公共安全等方面，通过大数据分析可以更加准确地了解城市发展状况、提高交通管理效率、保障公共安全。

企业：大数据在企业领域的应用包括市场分析、客户管理、供应链管理等方面，通过大数据分析可以更加准确地了解市场动态和客户需求、优化供应链和物流管理、提高企业运营效率和市场竞争力。

01

02

03

04

05

大数据技术基础

02

CATALOGUE

定义、特点、优势等

分布式存储概述

分布式文件系统、分布式数据库等

分布式存储架构

HDFS、HBase、Cassandra等大数据存储技术的原理和实现

分布式存储实例

03

数据处理与分析实例

基于Hadoop、Spark等大数据处理框架的数据处理和分析实践，包括数据预处理、特征工程、模型训练和优化等

01

数据处理概述

数据清洗、数据转换、数据集成等

02

数据分析概述

数据挖掘、机器学习、深度学习等

大数据平台与工具

03

CATALOGUE

01

02

Hadoop概述

Hadoop的起源、发展历程、核心组件等

HDFS

分布式文件系统，用于存储大规模数据集

MapReduce

编程模型，用于大规模数据集的并行处理

YARN

资源管理系统，提供统一的资源管理和调度

Hadoop生态系统中…

Hive、HBase、Pig、Sqoop等

03

04

05

01

Spark概述：Spark的起源、发展历程、核心特性等

02

RDD：弹性分布式数据集，Spark的基本数据结构

03

DataFrame和DataSet：更高级别的数据结构，提供更强的类型安全和优化

04

SparkSQL：用于结构化数据处理的模块，提供SQL查询功能

05

SparkStreaming：用于实时数据流处理的模块

06

Spark生态系统中的其他组件：MLlib、GraphX等

大数据采集与预处理

04

CATALOGUE

网络爬虫

API接口调用

数据交换

传感器数据收集

01

02

03

04

通过编写程序模拟浏览器行为，自动抓取互联网上的数据。

利用应用程序编程接口获取数据，如Twitter、Facebook等社交平台提供的API。

与其他机构或企业进行数据交换，获取所需数据。

通过部署在设备或环境中的传感器收集数据，如温度传感器、压力传感器等。

从原始数据中提取出有意义的特征，如文本数据中的关键词、图像数据中的边缘和纹理等。

特征提取

从提取的特征中选择与目标变量相关性强、对模型贡献大的特征，以降低模型复杂度并提高模型性能。

特征选择

根据领域知识和经验，构造新的特征以增强模型的表达能力。

特征构造

利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对高维特征进行降维处理，以便于可视化和后续分析。

特征降维

大数据存储与管理

05

CATALOGUE

典型NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra、Redis等

NoSQL数据库与关系型数据库的比较：数据结构、扩展性、一致性等

NoSQL数据库概述：定义、特点、分类等

NoSQL数据库的关键技术：数据模型、分布式算法、索引技术