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大数据技术入门

课程大纲大数据概述什么是大数据？大数据的特征大数据的应用领域大数据基础技术分布式文件系统大数据分布式计算框架数据仓库和数据湖核心技术Hadoop生态系统Spark大数据处理引擎大数据应用电商推荐系统金融风控系统智慧城市大数据应用

大数据概述大数据是指规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合。它已成为现代社会的重要资源，为各行各业的决策提供了新的可能性。大数据技术的应用涵盖了多个领域，包括：商业分析、科学研究、医疗保健、金融服务、政府治理等。

什么是大数据数据量大大数据通常指规模庞大，难以用传统数据处理方法进行管理和分析的数据集。数据速度快大数据以高速率生成和累积，需要实时或准实时处理，以快速提取价值。数据类型多样大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据价值高大数据蕴含着巨大的潜在价值，通过分析和挖掘，可以帮助企业做出更明智的决策。

大数据的特征数据量大大数据通常指规模庞大、结构复杂的数据集，远远超出了传统数据库管理系统的能力范围。它意味着海量的数据需要被存储、处理和分析。数据类型多样大数据涵盖各种类型的结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、视频、音频等，需要处理不同格式的数据。数据速度快大数据以极快的速度生成和更新，需要实时或准实时的处理能力，以应对高速的数据流。数据价值密度低大数据中包含许多有价值的信息，但也存在大量冗余和噪声数据，需要有效地筛选和分析，以提取有用的信息。

大数据的应用领域电商个性化推荐、精准营销、库存管理、欺诈检测。金融风险控制、反欺诈、信用评估、精准营销、客户画像。医疗疾病预测、精准诊断、药物研发、医疗影像分析、患者管理。交通交通流量预测、路线规划、交通安全管理、智慧城市建设。

大数据基础技术大数据基础技术是大数据应用的基础，为大数据分析和处理提供了必要的工具和平台。分布式文件系统用于存储和管理海量数据，例如Hadoop的HDFS。大数据分布式计算框架用于并行处理大规模数据，例如Hadoop的MapReduce和Spark。数据仓库和数据湖用于存储和管理结构化和非结构化数据，例如Hive和HBase。

分布式文件系统高可用性分布式文件系统通过将数据复制到多个节点，提高了数据的可靠性和可用性。即使一个节点发生故障，其他节点仍然可以提供数据访问，确保数据不会丢失。可扩展性随着数据量的增长，分布式文件系统可以轻松地添加新的节点来增加存储容量和处理能力，满足大数据的存储和处理需求。高性能分布式文件系统通过将数据分发到多个节点，并进行并行处理，提高了数据的读写速度，满足大数据应用对高性能的需求。

大数据分布式计算框架HadoopMapReduceHadoopMapReduce是一个早期的大数据计算框架，它以“分而治之”的方式处理海量数据。MapReduce将任务分解成Map和Reduce两个阶段，分别负责数据映射和结果归约。SparkSpark是一个通用的分布式数据处理引擎，它比HadoopMapReduce速度更快，支持多种计算模型，包括批处理、流处理、机器学习和图计算。FlinkFlink是一个专门针对流处理的大数据计算框架，它可以实时处理海量数据流，并提供高吞吐量和低延迟的计算能力。

数据仓库和数据湖数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。它通常采用结构化的数据模型，并使用关系型数据库管理系统来存储和管理数据。数据湖数据湖是一个用于存储所有类型数据的存储库，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它通常使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据，并使用各种工具和技术来访问和处理数据。

Hadoop生态系统Hadoop生态系统是一个庞大而强大的开源软件生态系统，为大数据处理提供全面的解决方案。它包含多个组件，协同工作以处理海量数据，包括数据存储、计算、分析、管理等各个方面。

Hadoop简介Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大型数据集。它由Apache软件基金会开发和维护，提供了一个可靠的、可扩展的和分布式的数据处理平台。Hadoop广泛应用于各个领域，包括大数据分析、机器学习、数据挖掘和云计算。

HDFS分布式文件系统高容错性HDFS通过数据副本机制，保证数据即使在节点故障情况下也能正常访问，提高系统的可靠性。高可扩展性HDFS可以轻松地添加新的节点，扩展存储容量，满足不断增长的数据存储需求。高吞吐量HDFS采用数据块化存储和分布式读取机制，能够高效处理大规模数据的读写操作，提高数据处理效率。

MapReduce计算框架1概述MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出并开源，主要