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大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]  中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 [2] 展开全文
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]  中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 [2]
信息
外文名
big data,mega data
提出时间
2008年8月中旬
提出者
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶
应用学科
计算机,信息科学,统计学
中文名
大数据
适用领域范围
人工智能
5V特点
大量、高速、多样、价值、真实性
大数据定义
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 [3]  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 [4]  从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]  随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024(2的十次方)来计算:1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称:1 Bit(比特) =Binary Digit8 Bits = 1 Byte(字节)1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
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  • 大数据

    2020-01-17 18:35:45
    大数据
  • 大数据_03【大数据基础知识】

    万次阅读 2020-10-06 09:10:05
    大数据_03 01 大数据概述02 什么是大数据?(Big Data)03 传统数据与大数据的对比04 大数据的特点4.1 传统数据与大数据处理服务器系统安装对比4.2 大数据下服务器系统安装![在这里插入图片描述]...

    01 大数据概述

    数据来源: 了解大数据到来之前,传统数据的通用处理模式1、企业内部管理系统 ,如员工考勤(打卡)记录。 2、客户管理系统(CRM)

    数据特征: 1、数据增长速度比较缓慢,种类单一。 2、数据量为GB级别,数据量较小。

    数据处理方式: 1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心,应用程序到数据库中检索数据再进行计算(移 动数据到程序端)

    遇到的问题: 1、数据量越来越大、数据处理的速度越来越慢。 2、数据种类越来越多,出现很多数据库无法存储的数据,如音频、照片、视频等。

    02 什么是大数据?(Big Data)

    是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

    数据的存储单位 最小的基本单位是bit 1 Byte =8 bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit

    KB MB GB TB PB EB ZB YB BB NB DB 进率1024

    03 传统数据与大数据的对比

    在这里插入图片描述

    04 大数据的特点

    Volume(大量):  		数据量巨大,从TB到PB级别。
    Velocity(高速):		数据量在持续增加(两位数的年增长率)。
    Variety(多样): 		数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的。
    Value(低密度高价值):  	低成本创造高价值。
    
    数据来自大量源,需要做相关性分析。
    需要实时或者准实时的流式采集,有些应用90%写vs.10%读。
    数据需要长时间存储,非热点数据也会被随机访问。
    
    

    4.1 传统数据与大数据处理服务器系统安装对比

    在这里插入图片描述

    4.2 大数据下服务器系统安装

    在这里插入图片描述

    05 大数据生态系统

    大数据:历史数据量逐渐攀升、新型数据类型逐渐增多。是企业必然会遇到的问题
    新技术:传统方式与技术无法处理大量、种类繁多的数据,需要新的技术解决新的问题。
    技术人员:有了问题,有了解决问题的技术,需要大量懂技术的人解决问题。 最佳实践:解决 问题的方法,途径有很多,寻找最好的解决方法。
    商业模式:有了最好的解决办法,同行业可以复用,不同行业可以借鉴,便形成了商业模式。

    新技术
    HADOOP
    		HDFS:		海量数据存储。
    		YARN:		集群资源调度。
    		MapReduce:	历史数据离线计算。
    	
    Hive:海量数据仓库。	
    	Hbase:		海量数据快速查询数据库。
    	Zookeeper:	集群组件协调。
    	
    Impala:		是一个能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级数据的交互式查询引擎。
    
    Kudu:		是一个既能够支持高吞吐批处理,又能够满足低延时随机读取的综合组件
    	Sqoop:	数据同步组件(关系型数据库与hadoop同步)。
    	Flume :	海量数据收集。
    	
    Kafka:		消息总线。
    Oozie:		工作流协调。
    Azkaban: 	工作流协调。
    Zeppelin:	数据可视化。
    Hue: 		数据可视化。
    Flink:		实时计算引擎。
    
    Kylin: 	分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析。
    Elasticsearch: 	是一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
    Logstash: 		一个开源数据搜集引擎。
    Kibana: 		一个开源的分析和可视化平台。
    
    SPARK
    		SparkCore:Spark 核心组件
    		
    SparkSQL:			高效数仓SQL引擎
    Spark Streaming: 	实时计算引擎
    Structured: 		实时计算引擎2.0
    Spark MLlib:		机器学习引擎
    Spark GraphX:		图计算引擎
    

    06 大数据生态系统

    在这里插入图片描述

    大数据技术快的原因
    	1、分布式存储
    	2、分布式并行计算
    	3、移动程序到数据端
    	4、更前卫、更先进的实现思路
    	5、更细分的业务场景
    	6、更先进的硬件技术+更先进的软件技术
    
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  • 大数据_01【介绍】

    万次阅读 2020-10-04 16:12:20
    大数据_01【介绍】大数据特点大数据能做什么【海量数据背景下】大数据行业的应用大数据发展前景大数据部门组织结构 什么是大数据 指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据 大数据特点 ...

    01 什么是大数据

    指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据

    02 大数据特点

    **

    1. 海量化 数据量从TB到PB 多样化
    2. 数据类型复杂,超过百分之八十是非结构化的[结构化数据 半结构化数据 完全非结构化数据]
    3. 快速化 数据量在持续增加(两位数的增长率) ,数据处理速度要求高
    4. 高价值 在海量多样数据的快速分析下能发挥出更高的数据价值

    **

    03 大数据能做什么【海量数据背景下】

    1. 快速查询 全量查询
    2. 数据存储 量大 文件大
    3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】
    4. 实时计算 最新数据
    5. 数据挖掘 新价值

    04 大数据行业的应用

    1. 电信
    2. 零售
    3. 金融服务
    4. 制造
    5. 医疗
    6. 物联网
    7. 智慧城市

    05 大数据发展前景

    1. 党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大 数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇
    2. 国际数据公司IDC预测,到2020年,企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前,我国大数据人才只有46万,未来3到5年人才缺口达150万之多
    3. 2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请开设大数据课程。 大数据属于高新技术,大牛少,升职竞争小;
    4. 在北京大数据开发工程师的平均薪水已经到17800元(数据统计来职友集),而且目前还保持强劲的发展势头。

    06 大数据部门组织结构

    平台组 数据仓库组
    Hadoop、Flume、Kafka、Storm、spark等框架平台搭建 ETL工程师-数据清洗
    集群性能监控 Hive工程师-数据分析、数据仓库建模
    集群平台性能调优 ~
    数据挖掘组 报表开发组
    算法工程师 JavaEE工程师
    推荐系统工程师 ~
    用户画像工程师 ~

    07 大数据项目流程

    1. 数据生产
    2. 数据采集
    3. 数据存储
    4. 需求分析
    5. 数据预处理
    6. 数据计算
    7. 结果数据存储
    8. 结果数据展现

    生-集-存-析 预-计-存-现

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  • 大数据的简要介绍

    万次阅读 2020-10-04 21:25:31
    大数据【介绍】1)大数据是什么2)大数据特点3)大数据能做什么(海量数据背景下)4)大数据项目流程 1)大数据是什么 指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据 2)大数据特点 ①海量化(Volume)...

    1)大数据是什么

    指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据

    2)大数据特点

    ①海量化(Volume):数据量从TB到PB
    ②多样化(Variety):数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的
    ③快速化(Velocity):数据量在持续增加(两位数的年增长率)
    数据的处理速度要求高
    ④高价值(Value):在海量多样数据的快速分析下能够发挥出更高的数据价值

    3)大数据能做什么(海量数据背景下)

    ①快速查询 全量查询
    ② 数据存储 量大 文件大
    ③ 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】
    ④ 实时计算 最新数据
    ⑤数据挖掘 新价值

    4)大数据项目流程

    ①数据生产
    ②数据采集
    ③数据存储
    ④需求分析
    ⑤数据预处理
    ⑥数据计算
    ⑦结果数据存储
    ⑧结果数据展现

    展开全文
  • 大数据大数据技术架构

    万次阅读 2019-07-11 16:55:29
    大数据,这个词现在对于我们来说已经是比较熟悉了,大数据的应用已经渗透到我们社会生活的方方面面,各个行业。最近,中央电视台纪录片频道正在热播的一部纪录片《大数据时代》,细致而生动地讲述了大数据技术在政府...

         上期我们说到大数据的概念,其实,大数据比我们想象中的还要复杂,本期,我们主要从技术的角度介绍一下大数据的知识。

          大数据技术是一系列技术的总称,它是集合了数据采集与传输、数据存储、数据处理与分析、数据挖掘、数据可视化等技术,是一个庞大而复杂的技术体系。

           根据大数据从来源到应用,实现传输的流程,可以将大数据技术架构分为数据收集层、数据存储层、数据处理层、数据治理与建模层、数据应用层。

    ​                                       

                                                                大数据技术架构图

    一、数据收集层

            大数据收集层主要采用了大数据采集技术,实现对数据的ETL操作,ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,数据从数据来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)到目的端。用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据模型,将数据加载到数据仓库中去,最后对数据仓库中的数据进行数据分析和处理。数据采集位于数据分析生命周期的重要一环,它通过传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。由于采集的数据种类错综复杂,对于这种不同种类的数据。

    在现实生活中,数据产生的种类很多,并且不同种类的数据产生的方式不同。对于大数据采集的数据类型,主要有以下三类:

    (1)互联网数据:主要包括互联网平台上的公开信息,主要通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。并将其提取、清洗、转换成结构化的数据,将其存储为统一的本地文件数据。目前常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架;

    (2)系统日志数据:许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。对于这些日志信息,我们可以得到出很多有价值的数据。通过对这些日志信息进行日志采集、收集,然后进行数据分析,挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。目前常用的开源日志收集系统有Flume、Scribe等;

    (3)数据库数据:些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。企业每时每刻产生的业务数据,以数据库一行记录形式被直接写入到数据库中。

                                      

     

                                                                                     数据采集技术

    二、数据存储层

    当大量的数据收集完后,我们需要对大数据进行存储。数据的存储分为持久化存储和非持久化存储。持久化存储表示把数据存储在磁盘中,关机或断电后,数据依然不会丢失。非持久化存储表示把数据存储在内存中,读写速度快,但是关机或断电后,数据丢失。

    对于持久化存储而言,最关键的概念就是文件系统和数据库系统。常见的分布式文件系统HDFS、对应的分布式非关系型数据库系统Hbase,以及另一个非关系型数据库MongoDB。

    而支持非持久化的系统,包括Redis、Berkeley DB和Memcached,则为前述的存储数据库提供了缓存机制,可以大幅地提升系统的响应速度,降低持久化存储的压力。

    三、数据处理层

    当我们把数据收集好了、数据存储以及读写也都没有问题,我们手握着这一堆数据干嘛?除了保存原始数据,做好数据备份之外,我们还需要考虑到利用他们产生更大的价值。那么首先我们需要对这些数据进行处理。大数据处理分为两类,批量处理(离线处理)和实时处理(在线处理)。

    在线处理就是指对实时响应要求非常高的处理,如数据库的一次查询。而离线处理就是对实时响应没有要求的处理,如批量地压缩文档。通过消息机制可以提升处理的及时性。

    Hadoop的MapReduce计算是一种非常适合的离线批处理框架。为了提升效率,下一代的管理框架YARN和更迅速的计算框架Spark最近几年也在逐步的成型之中。在此基础上,人们又提出了hive、pig、impala和spark SQL等工具,进一步简化了某些常见的查询。

    Spark Streaming和Storm则在映射和归约的思想基础上,提供了流式计算框架,进一步提升处理的实时性。

    同时可以利用ActiveMQ和Kafka这样的消息机制,将数据的变化及时推送到各个数据处理系统进行增量的更新。由于消息机制的实时性更强,通常还会与spark streaming、storm这样的流式计算结合起来使用。

    四、数据治理与建模层

    数据收集、数据存储和数据处理是大数据架构的基础设置。一般情况下,完成以上三个层次的数据工作,已经将数据转化为基础数据,为上层的业务应用提供支撑。但是大数据时代,数据类型多样,单位价值稀疏的特点,要求对数据进行治理和融合建模。通过利用R语言、Python等对数据进行ETL预处理,然后再根据算法模型、业务模型进行融合建模,从而更好地为业务应用提供优质底层数据。

    在对数据进行ETL处理和建模后,需要对获取的数据进行进一步管理,可以采用相关的数据管理工具,包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据标准管理工具等,实现数据的全方位管理。

    五、数据应用层

    数据应用层是大数据技术和应用的目标。通常包括信息检索、关联分析等功能。Lucene、Solr和Elasticsearch这样的开源项目为信息检索的实现提供了可能。

    大数据架构为大数据的业务应用提供了一种通用的架构,还需要根据行业领域、公司技术积累以及业务场景,从业务需求、产品设计、技术选型到实现方案流程上具体问题具体分析,利用大数据可视化技术,进一步深入,形成更为明确的应用,包括基于大数据交易与共享、基于开发平台的大数据应用、基于大数据的工具应用等。

     

    展开全文
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