现代大数据技术课件

现代大数据技术欢迎来到现代大数据技术课程！课程简介：大数据时代的挑战与机遇挑战数据爆炸式增长，如何高效处理和分析？机遇大数据为各行业带来创新和变革的可能。大数据技术体系概述1数据采集2数据存储3数据处理4数据分析5数据可视化6数据安全与隐私保护7大数据治理8大数据平台架构设计9大数据应用案例10大数据发展趋势11大数据工程师的职业发展12大数据学习资源推荐13实验环境搭建14实验与案例分析15课程总结大数据的定义、特征(5V)定义指无法用传统软件工具在合理时间内采集、管理和处理的数据。特征体量大(Volume)、速度快(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)大数据应用领域：金融、医疗、交通等金融风险控制、精准营销、客户画像医疗疾病预测、医疗影像分析、精准医疗交通智能交通系统、实时路况监测、交通预测其他电商、教育、能源、制造等大数据处理流程：数据采集、存储、处理、分析、可视化1数据采集2数据存储3数据处理4数据分析5数据可视化数据采集技术：网络爬虫、传感器数据、日志数据网络爬虫从互联网上获取数据传感器数据从各种传感器获取数据日志数据从系统和应用程序收集日志数据采集工具：Flume、SqoopFlume面向日志数据的分布式采集系统Sqoop用于从关系型数据库导入数据的工具数据存储技术：HadoopHDFSHDFS分布式文件系统1NameNode元数据管理2DataNode数据存储3HDFS架构原理：NameNode、DataNodeNameNode存储文件元数据，管理文件系统DataNode存储实际数据块Client访问数据HDFS数据读写过程客户端向NameNode请求文件获取文件元数据信息NameNode返回数据块位置信息包含DataNode地址客户端连接DataNode，读取或写入数据完成数据操作数据存储技术：NoSQL数据库1NoSQL非关系型数据库2Key-Value键值对存储3Document文档存储4Column-Family列族存储5Graph图数据库NoSQL数据库类型：Key-Value,Document,Column-Family,GraphKey-ValueRedis,MemcachedDocumentMongoDB,CouchbaseColumn-FamilyHBase,CassandraGraphNeo4j,OrientDBNoSQL数据库：MongoDB1文档存储以JSON格式存储数据2高扩展性支持水平扩展3灵活查询支持灵活的查询语言NoSQL数据库：HBase100M行数可扩展到上亿行100B数据量可存储上百TB数据数据处理技术：MapReduceMapReduceMapReduce编程模型Map阶段将输入数据拆分成键值对Reduce阶段对相同键的键值对进行聚合操作MapReduce工作流程1输入数据被拆分成多个数据块2每个数据块被分配给一个Map任务3Map任务将数据转换成键值对4Shuffle阶段将相同键的键值对分组5每个Reduce任务处理一组相同的键值对6Reduce任务输出结果数据处理技术：SparkSpark架构原理：RDD、DAGRDD弹性分布式数据集DAG有向无环图，表示数据处理的依赖关系Spark与MapReduce的比较性能Spark更快，支持内存计算通用性Spark更通用，支持多种数据处理模式实时性Spark支持实时数据处理易用性Spark编程模型更易于使用SparkStreaming实时数据处理实时数据流从各种来源接收实时数据微批处理将数据流分成微批次进行处理结果输出输出实时分析结果数据分析技术：数据挖掘数据准备数据清洗、特征工程1模式发现使用算法发现数据中的模式2模式评估评估发现的模式是否有效3模式应用将发现的模式应用于实际问题4数据挖掘算法：分类、聚类、回归分类将数据分成不同的类别聚类将数据分成不同的组回归预测连续型变量的值数据挖掘算法：关联规则关联规则发现数据项之间的关联关系应用市场篮子分析、推荐系统数据挖掘工具：Weka数据可视化技术：数据图表类型折线图柱状图饼图散点图地图热力图数据可视化工具：Tableau数据可视化工具：Echarts大数据安全与隐私保护数据加密保护数据不被窃取访问控制限制对数据的访问差分隐私保护个人隐私数据加密技术对称加密使用相同密钥进行加密和解密非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密访问控制策略用户认证验证用户身份授权授予用户对特定资源的访问权限审计记录用户访问行为差分隐私添加噪声在数据中添加随机噪声保护隐私即使攻击者获取了数据，也无法识别单个用户的行为大数据治理：数据质量管理1准确性数据是否正确无误2完整性数据是否完整无缺3一致性数据是否保持一致4及时性数据是否及时更新数据生命周期管理1数据采集2数据存储3数据处理4数据分析5数据归档6数据销毁元数据管理元数据关于数据的数据管理存储、管理和检索元数据大数据平台架构设计数据源各种数据来源数据采集采集数据并进行预处理数据存储存储海量数据数据处理对数据进行分析和处理数据可视化展示分析结果Lambda架构Kappa架构1数据流所有数据都通过一个数据流进行处理2实时处理所有数据都进行实时处理大数据应用案例：电商推荐系统个性化推荐根据用户兴趣推荐商品提高转化率提升用户购买率电商推荐系统架构1数据收集2用户画像3推荐算法4推荐结果电商推荐算法：协同过滤基于用户的协同过滤根据相似用户的行为推荐商品基于物品的协同过滤根据用户对相似物品的偏好推荐商品大数据应用案例：金融风控数据收集收集用户数据、交易数据风险评估根据数据模型评估用户风险风险控制采取措施控制风险金融风控模型大数据应用案例：智能交通交通拥堵预测预测路段拥堵状况路线规划提供最优路线信号灯控制优化信号灯配时智能交通系统架构传感器数据路况传感器、车辆传感器数据采集采集交通数据数据分析分析交通数据交通控制控制交通信号灯、路边信息板大数据发展趋势：人工智能与大数据融合AI深度学习、机器学习大数据数据分析、数据挖掘边缘计算与大数据数据收集在边缘设备收集数据数据处理在边缘设备进行数据处理数据传输将处理后的数据传输到云端区块链与大数据数据安全区块链的分布式账本技术可以保证数据安全数据可信区块链的不可篡改性可以保证数据可信数据追踪区块链的透明性可以追踪数据来源云计算与大数据大数据工程师的职业发展1初级数据采集、数据清洗2中级数据建模、数据分析3高级大数据架构设计、大数据平台管理大数据学习资源推荐Coursera在线学习平台，提供大数据相关课程Udacity在线学习平台，提供大数据相关课程书籍Hadoop权威指南、Spark快速大数据分析实验环境搭建：Hadoop集群1安装虚拟机2安装操作系统3安装Hadoop4配置Hadoop集群实验：HDFS操作创建文件使用hdfsdfs-put命令浏览文件使用hdfsdfs-ls命令删除文件使用hdfsdfs-rm命令实验：MapReduce编程编写MapReduce程序使用Java、Python等语言运行程序提交程序到Hadoop集群运行实验：Spark编程创建SparkContext连接Spark集群加载数据将数据加载到RDD数据处理对RDD进行转换和操作结果输出输出处理结果案例分析：使用Spark分析日志数据课程总结：大数据技术栈回顾1大数据定义、特征2数据