大数据技术基础与实战全书电子教案完整版课件.pptx

大数据技术基础与实战全书电子教案完整版课件 大数据技术基础 大数据的概念与基本特性 大数据是指在一定时间内，无法用常规软件工具对其内容进行抓取、处理、分析和管理的数据集合。大数据中的数据一般会涉及两种以上的数据形式。大数据有四个基本特性：规模性、多样性、高速度性和价值性。 大数据处理流程 大数据处理流程可以分为四个步骤：数据采集、数据导入与清洗处理、数据统计与数据分析、数据挖掘和应用。 数据采集 数据采集强调数据的全体性和完整性，而不是抽样调查。需要依靠合理的分流、公有云等架构方法，才能保证每一个数据的准确性和有用性。在大数据的采集过程中，其主要特点是并发数高。 数据导入与清洗处理 采集好的数据，其中肯定有不少是重复的或无用的数据，此时需要通过技术手段对数据进行处理，将这些来自前端的数据导入集中的大型分布式数据库，并进行简单的清洗和预处理工作。而这个过程中最大的挑战是导入的数据规模十分庞大。 数据统计与数据分析 数据统计与数据分析需要用工具来处理，比如可视化工具、SPSS工具、一些结构算法模型，并进行分类、汇总以满足企业的数据分析需求。这个过程最大的特点是目的清晰，按照一定规则去分类、汇总，才能得到有效的分析结果，这也很耗费系统资源。 数据挖掘和应用 采集数据的最终目的无疑是通过挖掘数据背后的联系，分析原因并找出规律，然后将之应用到实际业务中。数据挖掘是指在通过各种算法对前面几个步骤中的数据进行计算分析后，预测结果、大胆假设，使用数据验证并得出结论。数据挖掘过程的主要挑战是挖掘算法复杂，计算涉及的数据量和计算量都很大。 Hadoop大数据技术 Hadoop是一个集合了大数据不同阶段技术的生态系统。Hadoop涉及大数据处理的各个阶段，包括采集、存储、计算处理和可视化等。Hadoop来自分Apache Lucene搜索引擎子项目Nutch。Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS是一个分布式文件系统，能够存储大量数据；MapReduce是一个分布式计算框架，能够对大量数据进行计算处理；YARN是一个资源管理器，能够管理Hadoop集群的资源。 使用Hadoop技术可以实现大数据的高速处理和分析，对于企业来说，可以提高生产效率，降低成本，提高竞争力。同时，Hadoop技术也可以应用于各个领域，如金融、医疗、教育等，可以帮助人们更好地理解和分析数据，提高决策的科学性和可靠性。