大數(shù)據(jù)概念技術(shù)與應(yīng)用課件

1、大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)引領(lǐng)我們走向數(shù)據(jù)智能化時(shí)代Big Data目錄大數(shù)據(jù)的定義理解相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用機(jī)遇與挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)的定義理解一什么是大數(shù)據(jù)Dada大大數(shù)據(jù)的構(gòu)成123大數(shù)據(jù)的定義理解大數(shù)據(jù)的“4V”特征大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父的Bill Inmon就經(jīng)常提及Big Data2011年5 月，在“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)” 為主題的EMC World 2011 會(huì)議中，EMC 拋出了Big Data概念Big Data名詞由來(lái)全球每秒鐘發(fā)送 2.9 百萬(wàn)封電子郵件，一分鐘讀一篇的話(huà)，足夠一個(gè)人晝夜不息的讀5.5 年每天會(huì)有 2.88 萬(wàn)個(gè)小時(shí)的視頻上傳到Y(jié)outube，足夠一個(gè)人晝夜不息的觀

2、看3.3 年推特上每天發(fā)布 5 千萬(wàn)條消息，假設(shè)10 秒鐘瀏覽一條信息，這些消息足夠一個(gè)人晝夜不息的瀏覽16 年每天亞馬遜上將產(chǎn)生 6.3 百萬(wàn)筆訂單每個(gè)月網(wǎng)民在Facebook 上要花費(fèi)7 千億分鐘，被移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)使用者發(fā)送和接收的數(shù)據(jù)高達(dá)1.3EBGoogle 上每天需要處理24PB 的數(shù)據(jù)新的時(shí)代，人們從信息的被動(dòng)接受者變成了主動(dòng)創(chuàng)造者大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)大數(shù)據(jù)的4V特征“大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價(jià)值密度低（Value）”就是“大數(shù)據(jù)”的顯著特征，或者說(shuō)，只有具備這些特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，才是大數(shù)據(jù)。體量Volume多樣性Variety價(jià)值密度Valu

3、e速度Velocity非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長(zhǎng)總數(shù)據(jù)量的8090%比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10倍到50倍是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的10倍到50倍大數(shù)據(jù)的異構(gòu)和多樣性很多不同形式（文本、圖像、視頻、機(jī)器數(shù)據(jù)）無(wú)模式或者模式不明顯不連貫的語(yǔ)法或句義大量的不相關(guān)信息對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式的可預(yù)測(cè)分析深度復(fù)雜分析（機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能Vs傳統(tǒng)商務(wù)智能(咨詢(xún)、報(bào)告等）實(shí)時(shí)分析而非批量式分析數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立竿見(jiàn)影而非事后見(jiàn)效大數(shù)據(jù)的構(gòu)成大數(shù)據(jù) = 海量數(shù)據(jù) + 復(fù)雜類(lèi)型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)：企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)交易信息主要包括聯(lián)機(jī)交易數(shù)據(jù)和聯(lián)機(jī)分析數(shù)據(jù)，是結(jié)構(gòu)化的、通過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和訪(fǎng)問(wèn)的靜態(tài)、歷史數(shù)據(jù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，我

4、們能了解過(guò)去發(fā)生了什么。大數(shù)據(jù)包括：交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集海量交互數(shù)據(jù)：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來(lái)源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成。它包括了呼叫詳細(xì)記錄CDR、設(shè)備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過(guò)管理文件傳輸Manage File Transfer協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等?？梢愿嬖V我們未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。海量數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)已經(jīng)催生出了設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)密集型處理的架構(gòu)。例如具有開(kāi)放源碼、在商品硬件群中運(yùn)行的Apache Hadoop。大數(shù)據(jù)要解決的問(wèn)題 Volume海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Variety多樣的數(shù)

5、據(jù)類(lèi)型ValueVelocity快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用二大數(shù)據(jù)怎么用大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景相關(guān)技術(shù)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)的應(yīng)用123相關(guān)技術(shù)相關(guān)技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計(jì)用于在成本可承受（economically）的條件下，通過(guò)非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大量化（volumes）、多類(lèi)別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值（value），將是IT 領(lǐng)域新一代的技術(shù)與架構(gòu)企業(yè)用以分析的數(shù)據(jù)越全面，分析的結(jié)果就越接近于真實(shí)。大數(shù)據(jù)分析意味著企業(yè)能夠從這些新的數(shù)據(jù)中獲取新的洞察力，并將其與已知業(yè)務(wù)的各個(gè)細(xì)節(jié)相融合什么是Big Data技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)1、對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管

6、理技術(shù)的挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)部署不能處理數(shù)TB 級(jí)別的數(shù)據(jù)，也不能很好的支持高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析。急速膨脹的數(shù)據(jù)體量即將超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力。如何構(gòu)建全球級(jí)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(Globally-Distributed Database) ，可以擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)的機(jī)器，數(shù)已百計(jì)的數(shù)據(jù)中心，上萬(wàn)億的行數(shù)據(jù)。2、經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)并沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的多類(lèi)別（variety）SQL（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言），在設(shè)計(jì)的一開(kāi)始是沒(méi)有考慮非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的。3、實(shí)時(shí)性的技術(shù)挑戰(zhàn)：一般而言，像數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI應(yīng)用，對(duì)處理時(shí)間的要求并不高。因此這類(lèi)應(yīng)用往往運(yùn)行1、2天獲得結(jié)果依然可行的。但實(shí)時(shí)處理的要求，是區(qū)別大數(shù)據(jù)應(yīng)用和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技

7、術(shù)、BI技術(shù)的關(guān)鍵差別之一。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中心、運(yùn)維的挑戰(zhàn)：技術(shù)架構(gòu)的挑戰(zhàn)：人們每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量正呈爆炸式增長(zhǎng)，但就數(shù)據(jù)保存來(lái)說(shuō)，我們的技術(shù)改進(jìn)不大，而數(shù)據(jù)丟失的可能性卻不斷增加。如此龐大的數(shù)據(jù)量首先在存儲(chǔ)上就會(huì)是一個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題，硬件的更新速度將是大數(shù)據(jù)發(fā)展的基石。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算的模式是業(yè)務(wù)模式，本質(zhì)是數(shù)據(jù)處理技術(shù)。數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，云為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供存儲(chǔ)、訪(fǎng)問(wèn)和計(jì)算。當(dāng)前云計(jì)算更偏重海量存儲(chǔ)和計(jì)算，以及提供的云服務(wù)，運(yùn)行云應(yīng)用，但是缺乏盤(pán)活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力，挖掘價(jià)值性信息和預(yù)測(cè)性分析，為國(guó)家、企業(yè)、個(gè)人提供決策和服務(wù)，是大數(shù)據(jù)核心議題，也是云計(jì)算的最終方向。2012云計(jì)算，2013大數(shù)據(jù)？美

8、國(guó)：美國(guó)政府在2012年3月29日宣布投資兩億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家意志。中國(guó)：中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)：副會(huì)長(zhǎng)劉建滬介紹說(shuō)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，中國(guó)的電子商務(wù)企業(yè)紛紛組建了數(shù)據(jù)分析部門(mén)。2011年10月，工信部確認(rèn)京滬深杭等5城市為“云計(jì)算中心”試點(diǎn)城市。而真正的問(wèn)題或許不在于怎樣建設(shè)“云計(jì)算中心”。國(guó)家信息中心常務(wù)副主任杜平直言不諱：“應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的到來(lái)，需要不斷建基礎(chǔ)設(shè)施，但是建了干什么，有些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，也有很多數(shù)據(jù)可能不需要儲(chǔ)存。”大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)有多大？中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)管理研究院博士張永力說(shuō)，國(guó)外大數(shù)據(jù)行業(yè)約有1000億美元的市場(chǎng)，而且每年都以10%的速度在增

9、長(zhǎng)，增速是軟件行業(yè)的兩倍。行業(yè)拓展者，打造大數(shù)據(jù)行業(yè)基石：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 企業(yè)在投入 IBM：IBM大數(shù)據(jù)提供的服務(wù)包括數(shù)據(jù)分析，文本分析，藍(lán)色云杉（混搭供電合作的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)）;業(yè)務(wù)事件處理；IBM Mashup Center的計(jì)量，監(jiān)測(cè)，和商業(yè)化服務(wù)（MMMS）IBM的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合中的最新系列產(chǎn)品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。該產(chǎn)品組合包括：打包的Apache Hadoop的軟件和服務(wù)，代號(hào)是bigInsights核心，用于開(kāi)始大數(shù)據(jù)分析軟件被稱(chēng)為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數(shù)據(jù)中輕松、簡(jiǎn)單、直觀的提取、批注相關(guān)信息為金融，風(fēng)險(xiǎn)管理，

10、媒體和娛樂(lè)等行業(yè)量身定做的行業(yè)解決方案微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數(shù)據(jù)庫(kù)綜合應(yīng)用部門(mén)） 合作目標(biāo)是開(kāi)發(fā)了一系列能夠提升生產(chǎn)力和提高決策速度的設(shè)備。EMC：EMC 斬獲了紐交所和Nasdaq；大數(shù)據(jù)解決方案已包括40多個(gè)產(chǎn)品。Oracle：Oracle大數(shù)據(jù)機(jī)與Oracle Exalogic中間件云服務(wù)器、Oracle Exadata數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)器以及Oracle Exalytics商務(wù)智能云服務(wù)器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統(tǒng)產(chǎn)品組合。政府職能變革重視應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，盤(pán)活各地云計(jì)算中心資產(chǎn)：把原來(lái)大規(guī)模投資產(chǎn)業(yè)園、物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園從政績(jī)工程，改造成智慧工程；在安防領(lǐng)域，應(yīng)用大

11、數(shù)據(jù)技術(shù)，提高應(yīng)急處置能力和安全防范能力；在民生領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提升服務(wù)能力和運(yùn)作效率，以及個(gè)性化的服務(wù)，比如醫(yī)療、衛(wèi)生、教育等部門(mén)；解決在金融，電信領(lǐng)域等中數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力的限制，只局限在交易數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；政府投入將形成示范效應(yīng)，大大推動(dòng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 政府大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 熱點(diǎn)：智慧城市美國(guó)奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議，提出“通過(guò)收集、處理龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息，從中獲得知識(shí)和洞見(jiàn)，提升能力，加快科學(xué)、工程領(lǐng)域的創(chuàng)新步伐，強(qiáng)化美國(guó)國(guó)土安全，轉(zhuǎn)變教育和學(xué)習(xí)模式” ； 中國(guó)工程院院士鄔賀銓說(shuō)道，“智慧城市是使用智

12、能計(jì)算技術(shù)使得城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的組成和服務(wù)更智能、互聯(lián)和有效，隨著智慧城市的建設(shè)，社會(huì)將步入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代?！彪y點(diǎn)：1、在最初就合理規(guī)劃智慧城市（深度思考哪些領(lǐng)域能夠運(yùn)用）；2、在城市發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施和“云產(chǎn)業(yè)”的同時(shí)，更多重視“數(shù)據(jù)”的價(jià)值；3、在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的核心技術(shù)不足，需要政府更大的投入。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 未來(lái)，改變一切數(shù)據(jù)的再利用： 由于在信息價(jià)值鏈中的特殊位置，有些公司可能會(huì)收集到大量的數(shù)據(jù)，但他們并不急需使用也不擅長(zhǎng)再次利用這些數(shù)據(jù)。例如，移動(dòng)電話(huà)運(yùn)營(yíng)商手機(jī)用戶(hù)的位置信息來(lái)傳輸電話(huà)信號(hào)，這對(duì)以他們來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)只有狹窄的技術(shù)用途。但當(dāng)它被一些發(fā)布個(gè)性化位置廣告服務(wù)和促銷(xiāo)活動(dòng)的公司再次利用時(shí)，則變得更有價(jià)值。大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的3大構(gòu)成：數(shù)據(jù)本身、技能與思維 其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在剛開(kāi)始收集數(shù)據(jù)的時(shí)候就已經(jīng)有多次使用數(shù)據(jù)的想法。比方說(shuō)，它的街景采集車(chē)手機(jī)全球定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)不光是為了創(chuàng)建谷歌地圖，也是為了制成全自動(dòng)汽車(chē)以及谷歌眼鏡等與實(shí)景交匯的產(chǎn)品。未來(lái)，企業(yè)會(huì)依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己，也更加了解客戶(hù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代傳統(tǒng)行業(yè)最終都會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)，無(wú)論是金融服務(wù)也、醫(yī)藥還是制造業(yè)。機(jī)遇與挑戰(zhàn)三挑戰(zhàn)諸多領(lǐng)域的問(wèn)題亟待解決，最重要的是每個(gè)人的信息都被互聯(lián)網(wǎng)所記錄和保留了下來(lái)，并且進(jìn)行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔(dān)憂(yōu)