大數(shù)據(jù)時代培訓課件

大數(shù)據(jù)時代

班級:電信111大數(shù)據(jù)時代班級:電信111大數(shù)據(jù)簡介數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！贝髷?shù)據(jù)簡介數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖大數(shù)據(jù)簡介隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce（分布式計算）一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)到底有多大？一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數(shù)量）；發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺……這樣的趨勢會持續(xù)下去。我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通?？萍嫉倪M步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務之上的商業(yè)投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。大數(shù)據(jù)簡介隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引四個特征數(shù)據(jù)量大（Volume）第一個特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。類型繁多（Variety）第二個特征是數(shù)據(jù)類型繁多。包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價值密度低（Value）第三個特征是數(shù)據(jù)價值密度相對較低。如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，是大數(shù)據(jù)時代亟待解決的難題。速度快時效高（Velocity）第四個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。四個特征數(shù)據(jù)量大（Volume）大數(shù)據(jù)分析與處理方法介紹眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。大數(shù)據(jù)分析與處理方法介紹眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。2.DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。3.PredictiveAnalyticCapabilities（預測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1.AnalyticVisual大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面4.SemanticEngines（語義引擎）我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面4.SemanticEngine大數(shù)據(jù)處理周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，此處總結了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。采集：大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。大數(shù)據(jù)處理周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全大數(shù)據(jù)處理導入/預處理：雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。統(tǒng)計/分析：統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。大數(shù)據(jù)處理導入/預處理：大數(shù)據(jù)處理挖掘：與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。大數(shù)據(jù)處理挖掘：處理和分析工具用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源與商用兩個生態(tài)圈。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、HadoopHDFS、HadoopMapReduce,HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。2、.Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDB商用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、一體機數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫：IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。2、數(shù)據(jù)倉庫：TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。3、數(shù)據(jù)集市：QlikView、Tableau、以及國內的YonghongDataMart。處理和分析工具用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源與商用兩個生態(tài)圈處理和分析工具Hadoop 據(jù)IDC的預測，全球大數(shù)據(jù)市場2015年將達170億美元規(guī)模，市場發(fā)展前景很大。而Hadoop作為新一代的架構和技術，因為有利于并行分布處理“大數(shù)據(jù)”而備受重視。ApacheHadoop是一個用java語言實現(xiàn)的軟件框架，在由大量計算機組成的集群中運行海量數(shù)據(jù)的分布式計算，它可以讓應用程序支持上千個節(jié)點和PB級別的數(shù)據(jù)。Hadoop是項目的總稱，主要是由分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapReduce）等組成。優(yōu)點：可擴展：不論是存儲的可擴展還是計算的可擴展都是Hadoop的設計根本。經(jīng)濟：框架可以運行在任何普通的PC上?？煽浚悍植际轿募到y(tǒng)的備份恢復機制以及MapReduce的任務監(jiān)控保證了分布式處理的可靠性。高效：分布式文件系統(tǒng)的高效數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)以及MapReduce結合LocalData處理的模式，為高效處理海量的信息作了基礎準備。處理和分析工具Hadoop 據(jù)IDC的預測，全球大數(shù)據(jù)市場2處理和分析工具Hadoop Hadoop原本來自于谷歌一款名為MapReduce的編程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一個應用程序分解為許多并行計算指令，跨大量的計算節(jié)點運行非常巨大的數(shù)據(jù)集。使用該框架的一個典型例子就是在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上運行的搜索算法。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（largedataset）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streamingaccess）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce.HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算。處理和分析工具Hadoop Hadoop原本來自于谷歌一款名MapReduceHDFSHBasePigChuKwaHiveZooKeeperHadoop體系架構Pig是一個基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺，Pig為復雜的海量數(shù)據(jù)并行計算提供了一個簡易的操作和編程接口Chukwa是基于Hadoop的集群監(jiān)控系統(tǒng)，由yahoo貢獻hive是基于Hadoop的一個工具，提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行ZooKeeper：高效的，可擴展的協(xié)調系統(tǒng),存儲和協(xié)調關鍵共享狀態(tài)HBase是一個開源的，基于列存儲模型的分布式數(shù)據(jù)庫HDFS是一個分布式文件系統(tǒng)。有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算MapReduceHDFSHBasePigChuKwaHivHDFS——分布式文件系統(tǒng)NameNode

可以看作是分布式文件系統(tǒng)中的管理者，存儲文件系統(tǒng)的meta-data，主要負責管理文件系統(tǒng)的命名空間，集群配置信息，存儲塊的復制。DataNode

是文件存儲的基本單元。它存儲文件塊在本地文件系統(tǒng)中，保存了文件塊的meta-data，同時周期性的發(fā)送所有存在的文件塊的報告給NameNode。Client

就是需要獲取分布式文件系統(tǒng)文件的應用程序。

HDFS是一個高度容錯性的分布式文件系統(tǒng)，能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應用。HDFS——分布式文件系統(tǒng)NameNodeHDFS是一個高度MapReduceMap：任務的分解Reduce：結果的匯總兩大核心設計HDFSNameNode：文件管理DataNode：文件存儲Client：文件獲取Hadoop核心設計MapReduce兩大核心設計HDFSHadoop核心設計HDFS具體操作文件寫入：1.Client向NameNode發(fā)起文件寫入的請求2.NameNode根據(jù)文件大小和文件塊配置情況，返回給Client它所管理部分DataNode的信息。3.Client將文件劃分為多個文件塊，根據(jù)DataNode的地址信息，按順序寫入到每一個DataNode塊中。文件讀?。?.

Client向NameNode發(fā)起文件讀取的請求2.

NameNode返回文件存儲的DataNode的信息。3.Client讀取文件信息。HDFS具體操作文件寫入：MapReduce——映射、化簡編程模型1.根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的大小和參數(shù)的設置把數(shù)據(jù)分成splits,每個split對于一個map線程。2.Split中的數(shù)據(jù)作為Map的輸入，Map的輸出一定在Map端。3.Map的輸出到Reduce的輸入的過程(shuffle過程)： 第一階段：在map端完成內存->排序->寫入磁盤->復制第二階段：在reduce端完成映射到reduce端分區(qū)->合并->排序4.Reduce的輸入到Reduce的輸出最后排好序的key/value作為Reduce的輸入，輸出不一定是在reduce端。MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算。Map（映射）和Reduce（化簡），采用分而治之思想，先把任務分發(fā)到集群多個節(jié)點上，并行計算，然后再把計算結果合并，從而得到最終計算結果。多節(jié)點計算，所涉及的任務調度、負載均衡、容錯處理等，都由MapReduce框架完成，不需要編程人員關心這些內容。MapReduce——映射、化簡編程模型1.根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的HBASE——分布式數(shù)據(jù)存儲HBase–HadoopDatabase，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)；HBase位于結構化存儲層，HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持,MapReduce為HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務和failover機制；Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理變的簡單。HBASE——分布式數(shù)據(jù)存儲HBase–HadoopD大數(shù)據(jù)行業(yè)應用金融行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)能源行業(yè)電信行業(yè)政府行業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)應用金融行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)能源行業(yè)電信行業(yè)政府行業(yè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，運營商的網(wǎng)絡將會更加繁忙，用于監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài)的信令數(shù)據(jù)也會快速增長。通過大數(shù)據(jù)的海量分布式存儲技術，可以更好地滿足存儲需求；通過智能分析技術，能夠提高網(wǎng)絡維護的實時性，預測網(wǎng)絡流量峰值，預警異常流量，有效防止網(wǎng)絡堵塞和宕機，為網(wǎng)絡改造、優(yōu)化提供參考，從而提高網(wǎng)絡服務質量，提升用戶體驗。提升網(wǎng)絡服務質量，增強管道智能化客戶洞察是指在企業(yè)或部門層面對客戶數(shù)據(jù)的全面掌握并在市場營銷、客戶聯(lián)系等環(huán)節(jié)的有效應用。通過使用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等工具和方法，電信運營商能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數(shù)據(jù)，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產(chǎn)品組合或商業(yè)決策，提升客戶價值。判斷客戶對企業(yè)產(chǎn)品、服務的感知，有針對性地進行改進和完善。通過情感分析、語義分析等技術，可以針對客戶的喜好、情緒，進行個性化的業(yè)務推薦更加精準地洞察客戶需求，增強市場競爭力智慧城市的發(fā)展以及教育、醫(yī)療、交通、環(huán)境保護等關系到國計民生的行業(yè)，都具有極大的信息化需求。目前，電信運營商針對智慧城市及行業(yè)信息化服務雖然能夠提供一攬子解決方案，但主要還是提供終端和通信管道，行業(yè)應用軟件和系統(tǒng)集成尚需要整合外部的應用軟件提供商，對于客戶的價值主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡化、自動化等較低水平。而隨著社會、經(jīng)濟的發(fā)展，客戶及客戶的客戶對于智能化的要求將逐步強烈，因此運營商如能把大數(shù)據(jù)技術整合到行業(yè)信息化方案中，幫助客戶通過數(shù)據(jù)采集、存儲和分析更好地進行決策，將能極大提升信息化服務的價值升級行業(yè)信息化解決方案，提升客戶價值大數(shù)據(jù)也有大風險，其中之一就是客戶隱私泄露及數(shù)據(jù)安全風險。由于大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生、存儲和分析，數(shù)據(jù)保密和隱私問題將在未來幾年內成為一個更大的問題，企業(yè)必須提供數(shù)據(jù)安全服務，在大數(shù)據(jù)市場建立差異化競爭優(yōu)勢電信行業(yè)大數(shù)據(jù)需求分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，運營商的網(wǎng)絡將會更加繁

謝謝!謝謝!踏實，奮斗，堅持，專業(yè)，努力成就未來。11月-2211月-22Sunday,November6,2022弄虛作假要不得，踏實肯干第一名。00:29:1100:29:1100:2911/6/202212:29:11AM安全象只弓，不拉它就松，要想保安全，常把弓弦繃。11月-2200:29:1100:29Nov-2206-Nov-22重于泰山，輕于鴻毛。00:29:1100:29:1100:29Sunday,November6,2022不可麻痹大意，要防微杜漸。11月-2211月-2200:29:1100:29:11November6,2022加強自身建設，增強個人的休養(yǎng)。2022年11月6日12:29上午11月-2211月-22追求卓越，讓自己更好，向上而生。06十一月202212:29:11上午00:29:1111月-22嚴格把控質量關，讓生產(chǎn)更加有保障。十一月2212:29上午11月-2200:29November6,2022重規(guī)矩，嚴要求，少危險。2022/11/60:29:1100:29:1106November2022好的事情馬上就會到來，一切都是最好的安排。12:29:11上午12:29上午00:29:1111月-22每天都是美好的一天，新的一天開啟。11月-2211月-2200:2900:29:1100:29:11Nov-22務實，奮斗，成就，成功。2022/11/60:29:11Sunday,November6,2022抓住每一次機會不能輕易流失，這樣我們才能真正強大。11月-222022/11/60:29:1111月-22謝謝大家！踏實，奮斗，堅持，專業(yè)，努力成就未來。11月-2211月-2大數(shù)據(jù)時代

班級:電信111大數(shù)據(jù)時代班級:電信111大數(shù)據(jù)簡介數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！贝髷?shù)據(jù)簡介數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖大數(shù)據(jù)簡介隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce（分布式計算）一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)到底有多大？一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數(shù)量）；發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺……這樣的趨勢會持續(xù)下去。我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通?？萍嫉倪M步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務之上的商業(yè)投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。大數(shù)據(jù)簡介隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Bigdata）也吸引四個特征數(shù)據(jù)量大（Volume）第一個特征是數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。類型繁多（Variety）第二個特征是數(shù)據(jù)類型繁多。包括網(wǎng)絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。價值密度低（Value）第三個特征是數(shù)據(jù)價值密度相對較低。如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，是大數(shù)據(jù)時代亟待解決的難題。速度快時效高（Velocity）第四個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。四個特征數(shù)據(jù)量大（Volume）大數(shù)據(jù)分析與處理方法介紹眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。大數(shù)據(jù)分析與處理方法介紹眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。2.DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。3.PredictiveAnalyticCapabilities（預測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1.AnalyticVisual大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面4.SemanticEngines（語義引擎）我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面4.SemanticEngine大數(shù)據(jù)處理周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，此處總結了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。采集：大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。大數(shù)據(jù)處理周濤博士說：大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全大數(shù)據(jù)處理導入/預處理：雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。統(tǒng)計/分析：統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。大數(shù)據(jù)處理導入/預處理：大數(shù)據(jù)處理挖掘：與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。大數(shù)據(jù)處理挖掘：處理和分析工具用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源與商用兩個生態(tài)圈。開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、HadoopHDFS、HadoopMapReduce,HBase、Hive漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。2、.Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDB商用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：1、一體機數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫：IBMPureData(Netezza),OracleExadata,SAPHana等等。2、數(shù)據(jù)倉庫：TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。3、數(shù)據(jù)集市：QlikView、Tableau、以及國內的YonghongDataMart。處理和分析工具用于分析大數(shù)據(jù)的工具主要有開源與商用兩個生態(tài)圈處理和分析工具Hadoop 據(jù)IDC的預測，全球大數(shù)據(jù)市場2015年將達170億美元規(guī)模，市場發(fā)展前景很大。而Hadoop作為新一代的架構和技術，因為有利于并行分布處理“大數(shù)據(jù)”而備受重視。ApacheHadoop是一個用java語言實現(xiàn)的軟件框架，在由大量計算機組成的集群中運行海量數(shù)據(jù)的分布式計算，它可以讓應用程序支持上千個節(jié)點和PB級別的數(shù)據(jù)。Hadoop是項目的總稱，主要是由分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapReduce）等組成。優(yōu)點：可擴展：不論是存儲的可擴展還是計算的可擴展都是Hadoop的設計根本。經(jīng)濟：框架可以運行在任何普通的PC上?？煽浚悍植际轿募到y(tǒng)的備份恢復機制以及MapReduce的任務監(jiān)控保證了分布式處理的可靠性。高效：分布式文件系統(tǒng)的高效數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)以及MapReduce結合LocalData處理的模式，為高效處理海量的信息作了基礎準備。處理和分析工具Hadoop 據(jù)IDC的預測，全球大數(shù)據(jù)市場2處理和分析工具Hadoop Hadoop原本來自于谷歌一款名為MapReduce的編程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一個應用程序分解為許多并行計算指令，跨大量的計算節(jié)點運行非常巨大的數(shù)據(jù)集。使用該框架的一個典型例子就是在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上運行的搜索算法。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）來訪問應用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（largedataset）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streamingaccess）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce.HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算。處理和分析工具Hadoop Hadoop原本來自于谷歌一款名MapReduceHDFSHBasePigChuKwaHiveZooKeeperHadoop體系架構Pig是一個基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析平臺，Pig為復雜的海量數(shù)據(jù)并行計算提供了一個簡易的操作和編程接口Chukwa是基于Hadoop的集群監(jiān)控系統(tǒng)，由yahoo貢獻hive是基于Hadoop的一個工具，提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行ZooKeeper：高效的，可擴展的協(xié)調系統(tǒng),存儲和協(xié)調關鍵共享狀態(tài)HBase是一個開源的，基于列存儲模型的分布式數(shù)據(jù)庫HDFS是一個分布式文件系統(tǒng)。有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算MapReduceHDFSHBasePigChuKwaHivHDFS——分布式文件系統(tǒng)NameNode

可以看作是分布式文件系統(tǒng)中的管理者，存儲文件系統(tǒng)的meta-data，主要負責管理文件系統(tǒng)的命名空間，集群配置信息，存儲塊的復制。DataNode

是文件存儲的基本單元。它存儲文件塊在本地文件系統(tǒng)中，保存了文件塊的meta-data，同時周期性的發(fā)送所有存在的文件塊的報告給NameNode。Client

就是需要獲取分布式文件系統(tǒng)文件的應用程序。

HDFS是一個高度容錯性的分布式文件系統(tǒng)，能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應用。HDFS——分布式文件系統(tǒng)NameNodeHDFS是一個高度MapReduceMap：任務的分解Reduce：結果的匯總兩大核心設計HDFSNameNode：文件管理DataNode：文件存儲Client：文件獲取Hadoop核心設計MapReduce兩大核心設計HDFSHadoop核心設計HDFS具體操作文件寫入：1.Client向NameNode發(fā)起文件寫入的請求2.NameNode根據(jù)文件大小和文件塊配置情況，返回給Client它所管理部分DataNode的信息。3.Client將文件劃分為多個文件塊，根據(jù)DataNode的地址信息，按順序寫入到每一個DataNode塊中。文件讀?。?.

Client向NameNode發(fā)起文件讀取的請求2.

NameNode返回文件存儲的DataNode的信息。3.Client讀取文件信息。HDFS具體操作文件寫入：MapReduce——映射、化簡編程模型1.根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的大小和參數(shù)的設置把數(shù)據(jù)分成splits,每個split對于一個map線程。2.Split中的數(shù)據(jù)作為Map的輸入，Map的輸出一定在Map端。3.Map的輸出到Reduce的輸入的過程(shuffle過程)： 第一階段：在map端完成內存->排序->寫入磁盤->復制第二階段：在reduce端完成映射到reduce端分區(qū)->合并->排序4.Reduce的輸入到Reduce的輸出最后排好序的key/value作為Reduce的輸入，輸出不一定是在reduce端。MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算。Map（映射）和Reduce（化簡），采用分而治之思想，先把任務分發(fā)到集群多個節(jié)點上，并行計算，然后再把計算結果合并，從而得到最終計算結果。多節(jié)點計算，所涉及的任務調度、負載均衡、容錯處理等，都由MapReduce框架完成，不需要編程人員關心這些內容。MapReduce——映射、化簡編程模型1.根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的HBASE——分布式數(shù)據(jù)存儲HBase–HadoopDatabase，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)；HBase位于結構化存儲層，HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持,MapReduce為HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務和failover機制；Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理變的簡單。HBASE——分布式數(shù)據(jù)存儲HBase–HadoopD大數(shù)據(jù)行業(yè)應用金融行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)能源行業(yè)電信行業(yè)政府行業(yè)大數(shù)據(jù)行業(yè)應用金融行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療行業(yè)能源行業(yè)電信行業(yè)政府行業(yè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，運營商的網(wǎng)絡將會更加繁忙，用于監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài)的信令數(shù)據(jù)也會快速增長。通過大數(shù)據(jù)的海量分布式存儲技術，可以更好地滿足存儲需求；通過智能分析技術，能夠提高網(wǎng)絡維護的實時性，預測網(wǎng)絡