大数据处理课程-大数据处理课程.pptx

大数据处理课程大数据处理课程Presentername

Agenda大数据概述和挑战数据存储和处理技术数据分析和可视化工具分布式计算和并行处理大数据应用和行业案例

01.大数据概述和挑战大数据的定义、特点以及面临的挑战

数据规模特大大数据处理难题01数据类型多样化数据的类型和来源非常多，包括结构化数据和非结构化数据02数据处理难度高如何存储数据、如何处理数据、如何保证数据的安全性等等03定义与特点大数据定义

海量数据处理高速数据处理需要采用新的技术和模型来快速地处理数据03多样数据需要能够处理各种类型的数据02海量数据需要新的技术和模型进行存储和处理01大数据的特点

海量数据处理采用新的技术和算法来应对海量数据处理的挑战。解决数据质量问题数据清洗处理多源数据整合进行数据整合和转换，以便进行更深入的分析和挖掘。数据量、种类、质量的挑战大数据面临的挑战

02.数据存储和处理技术大数据存储处理技术

非关系型数据库以键值对、文档、列族等形式存储数据，具有灵活性、可扩展性和高性能的特点，适用于大数据和分布式环境。关系型数据库以表格的形式存储数据，具有结构化、一致性和完整性的特点，适用于复杂的数据关系模型。数据存储技术选择根据业务需求、数据结构、数据量和性能要求等因素综合考虑，选择适合的关系型或非关系型数据库。关系型和非关系型数据库一般数据存储技术

1HDFS介绍介绍Hadoop分布式文件系统的基本概念和特点。2HDFS读写流程HDFS读写流程3HDFS优缺点HDFS优缺点分布式文件系统介绍分布式文件系统

030201介绍NoSQL数据库NoSQL是指非关系型数据库，它不使用SQL作为查询语言NoSQL具有高扩展性、高可用性和灵活的数据模型NoSQL适用于大数据、实时数据和分布式环境下的数据存储NoSQL的定义NoSQL的特点NoSQLNoSQL数据库

大数据处理关键技术01数据清洗包括数据筛选、去重、过滤等操作。02数据抽取从不同来源的数据中提取有用的信息。03数据转换将原始数据转化为目标格式，以便于后续的处理和分析。数据处理技术

03.数据分析和可视化工具数据分析可视化工具

数据预处理数据质量处理数据清洗整合不一致的数据、去除重复数据、处理异常数据等数据建模对数据进行建模和分析，例如预测和分类问题等数据分析的关键步骤数据分析流程

常用数据分析工具商业智能工具数据分析工具R语言统计分析统计分析工具Python分析多功能编程语言数据分析工具

选择可视化工具根据数据类型、规模和展示方式来选择合适的工具设计图表从展示目的、受众和数据类型等因素考虑设计合适的图表生成图表数据可视化优化概念、工具和选择数据可视化工具

04.分布式计算和并行处理分布式计算技术应用

数据处理通信流程并行计算数据处理速度提升数据分片数据分割处理结果合并计算结果合并分布式计算原理

分布式计算通过将计算任务分解为多个子任务进行并行计算，提高计算效率和速度。数据切片将大数据集切分成多个小数据块，分配给不同的计算节点处理结果汇总将各个计算节点的结果合并，得到最终的计算结果MapReduce应用大数据计算模型

Spark框架介绍快速、易用、可扩展、支持多种编程语言Spark的特点由加里克和赫鲁怀兹创立，主要用于解决Hadoop的限制Spark的起源Spark内存计算、迭代计算速度更快Spark与Hadoop的区别Spark计算框架

0203介绍Storm流处理的优缺点Storm流处理01介绍Hadoop资源管理的优缺点资源管理介绍Flink流处理的优缺点Flink流处理其他并行处理技术优缺点其他并行处理技术

05.大数据应用和行业案例大数据应用案例

金融中的大数据应用智能风控利用大数据技术进行风险评估，提供个性化的信贷服务，减少坏账风险。精准营销通过大数据分析客户行为、偏好和需求，实现个性化的推荐和精准营销，提升销售效果。反欺诈监控利用大数据技术对交易行为进行监控，发现异常交易模式和风险信号，防止欺诈行为的发生。大数据金融应用

医疗行业的数据特点和应用医疗数据量大、复杂度高、多样性强，包括电子病历、影像资料等多种类型的数据医疗数据的特点利用大数据技术分析病历数据、预测疾病风险、辅助诊断治疗、优化医疗资源等医疗大数据应用提高医疗效率、降低医疗成本、改善医疗质量、推动个性化医疗发展大数据对医疗影响大数据医疗应用

个性化营销基于大数据分析，为不同消费者提供个性化的产品推荐和优惠券，提升用户购买率和忠诚度。02供应链优化通过大数据分析，优化供应链中的物流、仓储和采购等环节，降低成本并提高效率。03零售行业应用数据分析与预测通过对销售数据进行分析和预测，帮助零售商了解消费者需求，优化库存管理和货物配送，提高销售效率。01大数据零售应用

医疗大数据应用通过对患者病历和医疗数据的分析，提供个