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尚硅谷大数据技术之 Hadoop1
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2022-08-03
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228页
4、Value(低价值密度): 1、物流仓储:大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本 2、零售:分析用户消费习惯,为用户购买商品提供方便,从而提升
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一
大数据概论
1.1
大数据概念
一、大数据概念
大数据(big data):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。
按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、
KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、
BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T
主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
1.2
大数据特点
二、大数据特点
1、Volume(大量):
截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共
说过的话的数据量大约是5EB。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而
一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二、大数据特点
2、Velocity(高速):
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报
告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理
数据的效率就是企业的生命。
天猫双十一:2017年3分01秒,天猫交易额超过100亿
二、大数据特点
3、Variety(多样):
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便
于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、
音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了
更高要求。
二、大数据特点
4、Value(低价值密度):
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比
如,在一天监控视频中,我们只关心宋宋老师晚上
在床上健身那一分钟,如何快速对有价值数据“提
纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
1.3
大数据应用场景
三、大数据能干啥
1、物流仓储:大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本。
三、大数据应用场景
2、零售:分析用户消费习惯,为用户购买商品提供方便,从而提升商品销量。
经典案例,子尿布+啤酒。
三、大数据应用场景
3、旅游:深度结合大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智
慧服务和智慧营销的未来。
三、大数据应用场景
4、商品广告推荐:给用户推荐可能喜欢的商品
我选了一种药,又推荐了8种,太棒了,么么哒!
三、大数据应用场景
5、保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险
行业精准营销,提升精细化定价能力。
6、金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构
推荐优质客户,防范欺诈风险。
7、房产:大数据全面助力房地产行业,打造精准
投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,
卖给更合适的人。
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兰若芊薇
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