数据处理方式课件

1.1大数据技术概述1.2大数据技术构架1.3大数据的整体技术和关键技术1.4大数据分析的五种典型工具简介1.5大数据未来发展趋势

娄岩教授第1章大数据概论1.1大数据技术概述第1章大数据概论本章要点/computer要点熟悉大数据的基本概念、特点和技术架构。熟悉大数据整体技术和关键技术。熟悉大数据处理分析的五种典型工具。了解大数据的应用案例和在医疗邻域中的应用。了解大数据未来的发展趋势。本章要点/com本章教学设计教学设计一、学习知识点制作幻灯片（参考教材、课件、网络检索）二、网络检索医学大数据国内外最新发展动态，制作演讲幻灯片。（提升能力，学生自由选作）本章教学设计1、大数据概念、数据来源、数据产生的阶段；2、大数据特点、数据格式特点、应用领域；3、大数据的技术构架、整体技术和关键技术；4、大数据分析的典型工具；5、大数据未来发展趋势、隐私和安全问题。本章教学设计教学设计一、学习知识点制作幻灯片（参考教材、课件1、大数据的基本概念大数据(BigData)，顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。通俗地讲大数据就是貌似毫无意义，但存在着的数据，其中包括结构化，半结构化和非结构化的所有数据。经过处理后的大数据就是大数据信息。1ZB=1024EB=1024PB=1024TB=1024GB2014年，每天会有2.3ZB量的数据产生(IBM,2015)。定义这是一个什么概念？定义：新一代的技术和架构，具有高效率的的分析，捕捉，发现和分析能力，能够经济地从类型繁杂数据庞大的数据中挖掘出出色的价值。1.1大数据技术概述概念1、大数据的基本概念大数据(BigData)，顾名思义就是2、

大数据的数据来源1管理信息系统：企业内部使用的信息系统，如办公自动化、业务管理系统等。主要是通过用户输入和系统的二次加工的方式生成的数据，多为结构化数据。2网络信息系统：基于网络运行的信息系统是大数据产生的重要方式。如电子商务系统、社交网络、社会媒体等。这类系统多为半结构化或无结构化数据，与前者的区别在于，内部使用不接入外部公共网络。3物联网络系统：通过传感器获取外界的物理、化学、生物等数据信息4科学实验系统：主要用于学术科学研究，其环境是预先设定的，数据既可以是由真实实验产生，也可以通过模拟方式获取仿真的。2、大数据的数据来源1管理信息系统：企业内部使用的信息系统3、

生产数据的三个阶段被动式生成数据：采用数据库技术阶段数据的产生是被动的，数据时随着业务系统的运行产生的。主动式生成数据：Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据，人们开始主动地生成数据。感知式生成数据：感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。1233、生产数据的三个阶段被动式生成数据：采用数据库技术阶段数4、

大数据的特点传统方式大数据时代数据产生方式被动采集数据主动生成数据数据采集密度采样密度较低，采样数据有限利用大数据平台，可对需要分析的事件的数据进行密集采样，精确获取事件全局数据。数据源数据源获取较为孤立，不同数据源之间的数据整合难度较大。利用大数据技术，通过分布式技术、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源获取的数据进行整合处理。数据处理方式大多采用离线处理方式，对生成的数据集中分析处理，不对实时产生的数据进行分析。较大的数据源、响应时间要求低的应用可以采取批处理方式集中计算；对于对于响应时间要求高的实时数据处理采用流处理的方式进行实时计算，并通过对历史数据的分析进行预测分析。4、大数据的特点传统方式大数据时代数据产生方式被动采集数据5、大数据的特性(四V一O)Variety大数据来源多样化；具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。Volume首要特征。指大数据的数据量大，包括包括采集。存储和计算的量非常大。Velocity速度快，时效高;比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法要求实时完成推荐Value数据价值密度低；随着互联网和物联网的应用，信息感知无处不在,但价值密度较低。On-Line数据是在线的，必须随时能调用和计算，这是大数据区别于传统数据的最大特征5、大数据的特性(四V一O)Variety大数据来源多样化；6、大数据时代的数据格式特性结构化信息数据格式特性半结构化信息非结构化信息传统的关系型数据库、可用二维表结构表示。类似XML、HTML之类，自描述，数据结构和内容混杂在一起。各种文档、图片、视频/音频等。6、大数据时代的数据格式特性结构化信息数据格式特性半结构化信6、大数据时代的数据格式特性可以在关系数据库中找到结构化信息是

联机事务处理系统（OLTPOn-LineTransactionProcessing)所依赖的信息可对结构数据库信息进行排序和查询结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。6、大数据时代的数据格式特性可以在关系数据库中找到结构化信息6、大数据时代的数据格式特性它是结构化的数据，但是结构变化很大。如电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息以内容为基础，可以用于搜索。因为要了解数据细节，所以不能将数据简单的组织成一个文件。另外按照非结构化数据处理，由于结构变化很大也不能够简单的建立一个表和他对应。6、大数据时代的数据格式特性它是结构化的数据，但是结构变化很6、大数据时代的数据格式特性该信息在本质形式上主要是位映射数据非结构化信息数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种易于人们感知和交互的结构非结构化数据：像图片、声音、视频等等。这类信息我们通常无法直接知道他的内容，数据库也只能将它保存在一个BLOB(二进制大对象)字段中，对以后检索非常麻烦。一般的做法是，建立一个包含三个字段的表（编号number、内容描述varchar(1024)、内容blob）。引用通过编号，检索通过内容描述。现在还有很多非结构化数据的处理工具，市面上常见的内容管理器就是其中的一种。6、大数据时代的数据格式特性该信息在本质形式上主要是位映射数7、大数据的应用领域ComplexityRFID传感器军事侦察社会网络、数据天文学摄影档案馆视频档案医疗记录互联网搜索索引网络日志生物、基因组学大规模的电子商务7、大数据的应用领域ComplexityRFID传感器军事侦8、主要的大数据处理系统1.数据查询分析计算系统：需要具备对大规模数据进行实时或准实时查询的能力。数据规模远超出传统关系型数据库的承载和处理能力。2.批处理系统：MapReduce是被广泛应用的批处理计算模式具有简单的数据关系；易于划分将数据处理分为Map和Reduce两个简单抽象操作，并提供一个统一的并行计算框架。是目前大数据处理最主流的平台。3.流式计算系统：主要用于不断产生的数据实时进行处理。4.迭代计算系统：针对MapReduce不支持迭代计算的缺陷而推出计算模式。5.图计算系统：用于社交网络、网络连接等包含具有复杂关系的图数据。6.内存计算系统：常用的有分布式内存计算系统、全内存式分布式数据库系统、可扩展的交互式查询系统。8、主要的大数据处理系统1.数据查询分析计算系统：需要具备对9、

大数据处理的基本流程大数据处理流程可以定义为，在适合工具的辅助下对于广泛异构的数据源进行抽取和集成，结果按照一定的标准统一存储，利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展示给终端用户。9、大数据处理的基本流程大数据处理流程可以定义为，在适合工9、

大数据处理的基本流程数据抽取与集成：从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析：通过数据抽取和集成环节已从异构的数据源中获取了用于大数据处理的原始数据，根据需求对这些数据进行分析处理。如挖掘、机器学习、数据统计等，可用于决策支持、商业智能、推荐系统等。数据解释：数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被用户正确理解，可视化和人机交互是数据解释主要技术第一步核心步骤结果9、大数据处理的基本流程数据抽取与集成：从中提取出关系和实10、大数据三个重要的技术问题利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据大数据中，结构化数据只占15%左右，其余的85%都是非结构化的数据。由于大数据所具有的半结构化和非结构化特点，寻求“智能知识”反映了大数据研究的核心价值。探索大数据复杂性、不确定性特征描述的方法及大数据的系统建模已知的最优化、数据包络分析、期望理论、管理科学中的效用理论，应用到研究将主观知识融合到数据挖掘产生的粗糙知识的“二次挖掘”过程中。数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响决策结构的变化要求人们去探讨如何为支持更高层次的决策而去做“二次挖掘”。通过寻找“二次挖掘”产生的“智能知识”来作为数据异构性和决策异构性之间的桥梁是十分必要的。12310、大数据三个重要的技术问题利用信息技术等手段处理非结构化高可靠性高扩展性高效性容错性(1)Hadoop传统数据库对非结构化数据的特征提取（指纹、图像、语音自动识别、基因数据比对等），以及半结构化数据的内容检索（搜索）、理解（语义分析）等的需求和应用无论在技术上还是功能上都束手无策。这样其实就给类似Hadoop的技术和平台提供了很好的发展机会和空间。Hadoop被看成大数据分析的神器，其作为大数据平台的标准，主要有以下几个优点：11、几个典型大数据技术应用平台简介大数据技术应用软件必需具备对大量数据进行分布式处理和数据分析的能力高可靠性高扩展性高效性容错性(1)Hadoop11、几个典(2)阅读Hadoop源代码Hadoop是基于linux开发的,采用JAVA作为主要开发语言,对其他平台的支持不够友好。如对WINDOWS仅可作为开发环境，不可作为生产环境。分布式文件系统（HDFS）实现和分布式计算框架（MapReduce）Hadoop构建在HDFS之上，对其数据进行分布式计算用于搜索领域，由两部分组成：编程模型和运行环境底层的分布式文件系统是独立模块用户按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统主要用于大数据的分布存储具有高度容错性，适合部署在廉价机器上提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集应用采用master/slave架构HDFS（HadoopDistributedFileSystem)架构也采用master/slave架构经过简单的配置后，存储在该文件系统上的数据便可被处理Hadoop是一个基础平台，存储有HDFS、资源调度有YARN、计算引擎有内置的MapReduce（跑在YARN上），Hadoop的HDFS、YARN是大数据系统的底层组件。(2)阅读Hadoop源代码分布式文件系统（HDFS）实现和1高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;2先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;3国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;4基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材。5信息基础结构技术和应用(IITA)，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。(2)HPCC：HighPerformanceComputingandCommunications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目。该项目主要由五部分组成：1高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的(3)Storm：一种开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm有许多应用领域：实时分析在线机器学习不停顿的计算分布式RPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)(3)Storm：一种开源软件，一个分布式的、容错的实时1.2大数据技术构架大数据的四层堆栈式技术架构1.2大数据技术构架大数据的四层堆栈式技术架构1.3大数据整体技术和关键技术1．整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。2.大数据关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。1.3大数据整体技术和关键技术1．整体技术2.大数据关键技1.4大数据分析的五种典型工具简介1．HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。2．HPCCHPCC（高性能计算与通信）是美国实施信息高速公路而实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标是开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能；开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。1.4大数据分析的五种典型工具简介1．Hadoop2．HP1.4大数据分析的五种典型工具简介3．StormStorm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言。4．ApacheDrill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为Drill的开源项目。ApacheDrill实现了Google’sDremel。5．RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，其数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。1.4大数据分析的五种典型工具简介3．Storm4．Apa1.5大数据未来发展趋势1数据资源化资源化是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争抢的新焦点，数据将逐渐成为最有价值的资产。2数据科学和数据联盟的成立

大数据将催生一些新的学科和行业,成为一门专门的学科，越来越多的高校开设了与大数据相关的学科课程，为市场和企业培养人才。

大数据联盟是由厦门艾普凯尔信息科技有限公司发起的联合各方资源、促进多方合作，并由中国互联网协会反垃圾信息中心等作为支持单位的组织，成立开始，逐步吸收全国各地的大型企业单位加入，强效联合各企业资源，最终形成强大的“数据共享联盟”。1.5大数据未来发展趋势1数据资源化2数据科学和数1.5大数据未来发展趋势大数据隐私和安全问题

大数据引发个人隐私、企业和国家安全问题

正确合理利用大数据，促进大数据产业的健康发展

开源软件成为推动大数据发展的动力1.5大数据未来发展趋势大数据隐私和安全问题精品课资源网站内容小结/computer内容小结

本章主要介绍了大数据的基本概念、特点和技术架构，针对大数据整体技术和关键技术也进行了较为详尽的阐述，对大数据处理分析中常用的五种典型工具做了简介，最后就大数据的应用案例以及大数据在未来的发展趋势也一并做了概述。大数据技术的发展必将对人类社会发展的趋势有推动作用，因此，学生应该学好大数据技术并在实际学习和工作中践行应用。精品课资源网站内容小结.精品课资源网站预习知识点/computer

预习第2章-大数据的采集与预处理，具体如下：1、新一代数据体系中，数据的分类2、数据采集与大数据采集3、数据采集系统、EDC系统4、大数据的来源与数据采集方法5、大数据采集的主要采集技术6、大数据处理应完成的主要操作要求：以“医学大数据采集与预处理”为主题，围绕知识点制作10分钟课堂演示幻灯片，将问题整理成课堂讨论的题目。参考文献来源：教科书、互联网（国内外近三年相关文献各三篇）课后预习[1]娄岩主编.医学大数据挖掘与应用[M].科学出版社,2015.08[2]胡秀.数据挖掘中数据预处理的研究．赤峰学院学报（自然科学版).2015.

31(3).[3]王瑾,汶柯,王睿等.临床试验电子数据采集系统的国内外现状和发展[J].解放军药学学报，2014.29(4)．[4]俞国培,包小源,黄新霆.疗健康大数据的种类、性质及有关问题[J]医学信息杂志,2015,35(6):9-12．参考文献精品课资源网站预习知识点娄岩中国医科大学计算机教研室娄岩中国医科大学计算机教研室1.1大数据技术概述1.2大数据技术构架1.3大数据的整体技术和关键技术1.4大数据分析的五种典型工具简介1.5大数据未来发展趋势

娄岩教授第1章大数据概论1.1大数据技术概述第1章大数据概论本章要点/computer要点熟悉大数据的基本概念、特点和技术架构。熟悉大数据整体技术和关键技术。熟悉大数据处理分析的五种典型工具。了解大数据的应用案例和在医疗邻域中的应用。了解大数据未来的发展趋势。本章要点/com本章教学设计教学设计一、学习知识点制作幻灯片（参考教材、课件、网络检索）二、网络检索医学大数据国内外最新发展动态，制作演讲幻灯片。（提升能力，学生自由选作）本章教学设计1、大数据概念、数据来源、数据产生的阶段；2、大数据特点、数据格式特点、应用领域；3、大数据的技术构架、整体技术和关键技术；4、大数据分析的典型工具；5、大数据未来发展趋势、隐私和安全问题。本章教学设计教学设计一、学习知识点制作幻灯片（参考教材、课件1、大数据的基本概念大数据(BigData)，顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。通俗地讲大数据就是貌似毫无意义，但存在着的数据，其中包括结构化，半结构化和非结构化的所有数据。经过处理后的大数据就是大数据信息。1ZB=1024EB=1024PB=1024TB=1024GB2014年，每天会有2.3ZB量的数据产生(IBM,2015)。定义这是一个什么概念？定义：新一代的技术和架构，具有高效率的的分析，捕捉，发现和分析能力，能够经济地从类型繁杂数据庞大的数据中挖掘出出色的价值。1.1大数据技术概述概念1、大数据的基本概念大数据(BigData)，顾名思义就是2、

大数据的数据来源1管理信息系统：企业内部使用的信息系统，如办公自动化、业务管理系统等。主要是通过用户输入和系统的二次加工的方式生成的数据，多为结构化数据。2网络信息系统：基于网络运行的信息系统是大数据产生的重要方式。如电子商务系统、社交网络、社会媒体等。这类系统多为半结构化或无结构化数据，与前者的区别在于，内部使用不接入外部公共网络。3物联网络系统：通过传感器获取外界的物理、化学、生物等数据信息4科学实验系统：主要用于学术科学研究，其环境是预先设定的，数据既可以是由真实实验产生，也可以通过模拟方式获取仿真的。2、大数据的数据来源1管理信息系统：企业内部使用的信息系统3、

生产数据的三个阶段被动式生成数据：采用数据库技术阶段数据的产生是被动的，数据时随着业务系统的运行产生的。主动式生成数据：Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据，人们开始主动地生成数据。感知式生成数据：感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。1233、生产数据的三个阶段被动式生成数据：采用数据库技术阶段数4、

大数据的特点传统方式大数据时代数据产生方式被动采集数据主动生成数据数据采集密度采样密度较低，采样数据有限利用大数据平台，可对需要分析的事件的数据进行密集采样，精确获取事件全局数据。数据源数据源获取较为孤立，不同数据源之间的数据整合难度较大。利用大数据技术，通过分布式技术、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源获取的数据进行整合处理。数据处理方式大多采用离线处理方式，对生成的数据集中分析处理，不对实时产生的数据进行分析。较大的数据源、响应时间要求低的应用可以采取批处理方式集中计算；对于对于响应时间要求高的实时数据处理采用流处理的方式进行实时计算，并通过对历史数据的分析进行预测分析。4、大数据的特点传统方式大数据时代数据产生方式被动采集数据5、大数据的特性(四V一O)Variety大数据来源多样化；具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。Volume首要特征。指大数据的数据量大，包括包括采集。存储和计算的量非常大。Velocity速度快，时效高;比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法要求实时完成推荐Value数据价值密度低；随着互联网和物联网的应用，信息感知无处不在,但价值密度较低。On-Line数据是在线的，必须随时能调用和计算，这是大数据区别于传统数据的最大特征5、大数据的特性(四V一O)Variety大数据来源多样化；6、大数据时代的数据格式特性结构化信息数据格式特性半结构化信息非结构化信息传统的关系型数据库、可用二维表结构表示。类似XML、HTML之类，自描述，数据结构和内容混杂在一起。各种文档、图片、视频/音频等。6、大数据时代的数据格式特性结构化信息数据格式特性半结构化信6、大数据时代的数据格式特性可以在关系数据库中找到结构化信息是

联机事务处理系统（OLTPOn-LineTransactionProcessing)所依赖的信息可对结构数据库信息进行排序和查询结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。6、大数据时代的数据格式特性可以在关系数据库中找到结构化信息6、大数据时代的数据格式特性它是结构化的数据，但是结构变化很大。如电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息以内容为基础，可以用于搜索。因为要了解数据细节，所以不能将数据简单的组织成一个文件。另外按照非结构化数据处理，由于结构变化很大也不能够简单的建立一个表和他对应。6、大数据时代的数据格式特性它是结构化的数据，但是结构变化很6、大数据时代的数据格式特性该信息在本质形式上主要是位映射数据非结构化信息数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种易于人们感知和交互的结构非结构化数据：像图片、声音、视频等等。这类信息我们通常无法直接知道他的内容，数据库也只能将它保存在一个BLOB(二进制大对象)字段中，对以后检索非常麻烦。一般的做法是，建立一个包含三个字段的表（编号number、内容描述varchar(1024)、内容blob）。引用通过编号，检索通过内容描述。现在还有很多非结构化数据的处理工具，市面上常见的内容管理器就是其中的一种。6、大数据时代的数据格式特性该信息在本质形式上主要是位映射数7、大数据的应用领域ComplexityRFID传感器军事侦察社会网络、数据天文学摄影档案馆视频档案医疗记录互联网搜索索引网络日志生物、基因组学大规模的电子商务7、大数据的应用领域ComplexityRFID传感器军事侦8、主要的大数据处理系统1.数据查询分析计算系统：需要具备对大规模数据进行实时或准实时查询的能力。数据规模远超出传统关系型数据库的承载和处理能力。2.批处理系统：MapReduce是被广泛应用的批处理计算模式具有简单的数据关系；易于划分将数据处理分为Map和Reduce两个简单抽象操作，并提供一个统一的并行计算框架。是目前大数据处理最主流的平台。3.流式计算系统：主要用于不断产生的数据实时进行处理。4.迭代计算系统：针对MapReduce不支持迭代计算的缺陷而推出计算模式。5.图计算系统：用于社交网络、网络连接等包含具有复杂关系的图数据。6.内存计算系统：常用的有分布式内存计算系统、全内存式分布式数据库系统、可扩展的交互式查询系统。8、主要的大数据处理系统1.数据查询分析计算系统：需要具备对9、

大数据处理的基本流程大数据处理流程可以定义为，在适合工具的辅助下对于广泛异构的数据源进行抽取和集成，结果按照一定的标准统一存储，利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展示给终端用户。9、大数据处理的基本流程大数据处理流程可以定义为，在适合工9、

大数据处理的基本流程数据抽取与集成：从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析：通过数据抽取和集成环节已从异构的数据源中获取了用于大数据处理的原始数据，根据需求对这些数据进行分析处理。如挖掘、机器学习、数据统计等，可用于决策支持、商业智能、推荐系统等。数据解释：数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被用户正确理解，可视化和人机交互是数据解释主要技术第一步核心步骤结果9、大数据处理的基本流程数据抽取与集成：从中提取出关系和实10、大数据三个重要的技术问题利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据大数据中，结构化数据只占15%左右，其余的85%都是非结构化的数据。由于大数据所具有的半结构化和非结构化特点，寻求“智能知识”反映了大数据研究的核心价值。探索大数据复杂性、不确定性特征描述的方法及大数据的系统建模已知的最优化、数据包络分析、期望理论、管理科学中的效用理论，应用到研究将主观知识融合到数据挖掘产生的粗糙知识的“二次挖掘”过程中。数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响决策结构的变化要求人们去探讨如何为支持更高层次的决策而去做“二次挖掘”。通过寻找“二次挖掘”产生的“智能知识”来作为数据异构性和决策异构性之间的桥梁是十分必要的。12310、大数据三个重要的技术问题利用信息技术等手段处理非结构化高可靠性高扩展性高效性容错性(1)Hadoop传统数据库对非结构化数据的特征提取（指纹、图像、语音自动识别、基因数据比对等），以及半结构化数据的内容检索（搜索）、理解（语义分析）等的需求和应用无论在技术上还是功能上都束手无策。这样其实就给类似Hadoop的技术和平台提供了很好的发展机会和空间。Hadoop被看成大数据分析的神器，其作为大数据平台的标准，主要有以下几个优点：11、几个典型大数据技术应用平台简介大数据技术应用软件必需具备对大量数据进行分布式处理和数据分析的能力高可靠性高扩展性高效性容错性(1)Hadoop11、几个典(2)阅读Hadoop源代码Hadoop是基于linux开发的,采用JAVA作为主要开发语言,对其他平台的支持不够友好。如对WINDOWS仅可作为开发环境，不可作为生产环境。分布式文件系统（HDFS）实现和分布式计算框架（MapReduce）Hadoop构建在HDFS之上，对其数据进行分布式计算用于搜索领域，由两部分组成：编程模型和运行环境底层的分布式文件系统是独立模块用户按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统主要用于大数据的分布存储具有高度容错性，适合部署在廉价机器上提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集应用采用master/slave架构HDFS（HadoopDistributedFileSystem)架构也采用master/slave架构经过简单的配置后，存储在该文件系统上的数据便可被处理Hadoop是一个基础平台，存储有HDFS、资源调度有YARN、计算引擎有内置的MapReduce（跑在YARN上），Hadoop的HDFS、YARN是大数据系统的底层组件。(2)阅读Hadoop源代码分布式文件系统（HDFS）实现和1高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;2先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;3国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;4基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材。5信息基础结构技术和应用(IITA)，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。(2)HPCC：HighPerformanceComputingandCommunications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目。该项目主要由五部分组成：1高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的(3)Storm：一种开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm有许多应用领域：实时分析在线机器学习不停顿的计算分布式RPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)(3)Storm：一种开源软件，一个分布式的、容错的实时1.2大数据技术构架大数据的四层堆栈式技术架构1.2大数据技术构架大数据的四层堆栈式技术架构1.3大数据整体技术和关键技术1．整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。2.大数据关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。1.3大数据整体技术和关键技术1．整体技术2.大数据关键技1.4大数据分析的五种典型工具简介1．HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。2．HPCCHPCC（高性能计算与通信）是美国实施信息高速公路而实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标是开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能；开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。1.4大数据分析的五种典型工具简介1．Hadoop2．HP1.4大数据分析的五种典型工具简介3．Storm