大數(shù)據(jù)解析課件

大數(shù)據(jù)解析大數(shù)據(jù)解析1目錄01

大數(shù)據(jù)概述02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望目錄01大數(shù)據(jù)概述02大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品02什么是大數(shù)據(jù)到底什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)就是：海量數(shù)據(jù)本身+處理方法

大數(shù)據(jù)(bigdata)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點(diǎn)。什么是大數(shù)據(jù)到底什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)(big3身邊的大數(shù)據(jù)（軍事、政治、娛樂、體育）身邊的大數(shù)據(jù)（軍事、政治、娛樂、體育）4人物（理論、技術(shù)、應(yīng)用、政策）人物（理論、技術(shù)、應(yīng)用、政策）5海量、多樣性、價(jià)值海量存儲(chǔ)技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)……非相關(guān)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析、全樣本數(shù)據(jù)…….影響

數(shù)據(jù)

技術(shù)

創(chuàng)新思維大數(shù)據(jù)影響商業(yè)變革的三個(gè)要素海量、多樣性、價(jià)值海量存儲(chǔ)技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)……非相關(guān)數(shù)據(jù)6海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)Hadoop機(jī)器學(xué)習(xí)分布式計(jì)算關(guān)鍵詞：大不同大數(shù)據(jù)標(biāo)簽不相關(guān)R語言全樣本預(yù)測(cè)洞察效率海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)Hadoop機(jī)器學(xué)習(xí)分布式關(guān)鍵詞：7大數(shù)據(jù)思維所謂大數(shù)據(jù)思維，是指一種意識(shí)，認(rèn)為公開的數(shù)據(jù)一旦處理得當(dāng)就能為千百萬人急需解決的問題提供答案。

——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》大數(shù)據(jù)思維所謂大數(shù)據(jù)思維，是指一種意識(shí)，認(rèn)為公開的數(shù)據(jù)一旦處8大數(shù)據(jù)思維

相關(guān)分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法機(jī)器學(xué)習(xí)不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)不是精確性，而是混雜性不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

———《大數(shù)據(jù)時(shí)代》全體數(shù)據(jù)紛繁復(fù)雜相關(guān)關(guān)系大數(shù)據(jù)思維相關(guān)分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺9大數(shù)據(jù)的四大特性4V

數(shù)據(jù)量特別大1、volume2、variely3、velocity4、value數(shù)據(jù)多樣化數(shù)據(jù)處理速度快數(shù)據(jù)處理價(jià)值密度低大數(shù)據(jù)的四大特性4V數(shù)據(jù)量特10大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)（交易）海量交互數(shù)據(jù)（人的交互行為）海量數(shù)據(jù)處理（物聯(lián)網(wǎng)）大數(shù)據(jù)的構(gòu)成社交網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)微博、Apps移動(dòng)互聯(lián)Facebook淘寶、京東大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)海量交互11大數(shù)據(jù)處理流程和方法采集預(yù)處理處理與管理分析挖掘應(yīng)用復(fù)雜性即時(shí)性規(guī)模性異構(gòu)性基本要求數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)打標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)決策輔助商業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能交通欺詐識(shí)別大規(guī)模輔助處理分布式存儲(chǔ)與計(jì)算流處理可視化分析預(yù)測(cè)性分析數(shù)據(jù)挖掘算法數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理語義引擎爬蟲抓取感知采集調(diào)研數(shù)據(jù)標(biāo)簽清洗外部數(shù)據(jù)接入隱私權(quán)大數(shù)據(jù)處理流程和方法采集預(yù)處理處理與分析挖掘12大數(shù)據(jù)挖掘與分析的五個(gè)基本面可視化分析預(yù)測(cè)性分析語義引擎數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)挖掘算法可視化分析大數(shù)據(jù)挖掘與分析的五個(gè)基本面可視化分析預(yù)測(cè)性分析語義引擎數(shù)據(jù)132022/12/10目錄01

大數(shù)據(jù)基本介紹02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望2022/12/8目錄01大數(shù)據(jù)基本介紹0214采集處理分析挖掘存儲(chǔ)組織管理“處理流程與處理技術(shù)的要求”強(qiáng)！大數(shù)據(jù)處理流程技術(shù)需求快!及時(shí)！智能！可視化！高效！量大！安全！采集處理分析挖掘存儲(chǔ)組織管理“處理流程與處理技術(shù)的要求”強(qiáng)！15大數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)需求技術(shù)描述關(guān)鍵技術(shù)海量數(shù)據(jù)分布式處理Hadoop生態(tài)系統(tǒng)針對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的系統(tǒng)框架實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理StreamingData流計(jì)算引擎非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理可視化交互界面通過交互式可視化界面輔助用戶進(jìn)行分析交互式可視化探索分析技術(shù)智能數(shù)據(jù)分析大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計(jì)算機(jī)模擬人類學(xué)習(xí)行為，包括特征提取、圖形生成等保護(hù)隱私數(shù)據(jù)與信息個(gè)體的對(duì)應(yīng)關(guān)系等安全技術(shù)高效存儲(chǔ)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份技術(shù)、數(shù)據(jù)放置和調(diào)度技術(shù)、數(shù)據(jù)溯源存儲(chǔ)、放置、調(diào)度大規(guī)模的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)隱私防范保護(hù)措施與數(shù)據(jù)安全技術(shù)大數(shù)據(jù)采集處理大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)、組織、管理大數(shù)據(jù)核心技術(shù)主要涉及三大塊：大數(shù)據(jù)采集處理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、組織、管理文本處理技術(shù)；自然語言理解；

多媒體處理技術(shù)…文本內(nèi)容分詞與分析；圖像、音視頻分析大數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)需求技術(shù)描述關(guān)鍵技術(shù)海量數(shù)據(jù)分布式處理H16分布式計(jì)算古代，人們用牛來拉重物，當(dāng)一頭小牛拉不動(dòng)一根原木時(shí)，他們想的并不培育更大更壯的牛。同樣，我們也不需要?jiǎng)虞m使用超級(jí)計(jì)算機(jī)，而應(yīng)試著結(jié)合使用更多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。格蕾絲·莫里·霍珀（1906-1992）分布式計(jì)算古代，人們用牛來拉重物，當(dāng)一頭小牛拉不動(dòng)一根原木時(shí)17Ambari安裝、部署、配置和管理工具HDFS分布式文件系統(tǒng)MapReduce分布式計(jì)算框架Pig數(shù)據(jù)流處理Hive數(shù)據(jù)倉庫Mahuot數(shù)據(jù)流處理Hbase實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫Zookeeper分布式協(xié)作服務(wù)Sqoop數(shù)據(jù)庫ETL工具Flume日志收集工具Hadoop！AmbariHDFSMapReducePigHiveMahu18大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式批處理準(zhǔn)確流處理實(shí)時(shí)代表：strom、S4 代表：Hadoop、Spark對(duì)于先存儲(chǔ)后計(jì)算,實(shí)時(shí)性要求不高,同時(shí),數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、全面性更為重要的應(yīng)用場(chǎng)景,批量計(jì)算模式更合適對(duì)于無需先存儲(chǔ),可以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,實(shí)時(shí)性要求很嚴(yán)格,但數(shù)據(jù)的精確度要求稍微寬松的應(yīng)用場(chǎng)景,流式計(jì)算具有明顯優(yōu)勢(shì)大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式批處理準(zhǔn)確流處理實(shí)時(shí)代表：strom、S19平臺(tái)系統(tǒng)：阿里巴巴存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)源計(jì)算層產(chǎn)品主站備庫RAC主站日記實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)Hadoop集群/云梯數(shù)據(jù)魔方淘寶指數(shù)開放API數(shù)據(jù)中間層/gliderMyFOXProm1500個(gè)結(jié)點(diǎn)，每日4000個(gè)JOB，處理1.5PB，凌晨2點(diǎn)結(jié)束，接過20T查詢層DataX/DbSync/TimeTunnel平臺(tái)系統(tǒng)：阿里巴巴存數(shù)計(jì)產(chǎn)主站備庫RAC主站日記實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)H20IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)和框架IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)和框架21云計(jì)算是“大腦”大數(shù)據(jù)是“靈魂”

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算是“大腦”大數(shù)據(jù)是“靈魂”

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算大數(shù)據(jù)與云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)直接的關(guān)系（數(shù)據(jù)層面）通過各種傳感設(shè)備進(jìn)行海量信息的采集海量數(shù)據(jù)處理/分析/挖掘大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)云計(jì)算內(nèi)部海量信息的收集記錄互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)直接的關(guān)系（數(shù)據(jù)層面）通過各種傳感設(shè)備進(jìn)23結(jié)合應(yīng)用案例近日，據(jù)報(bào)道，阿拉巴馬州亨茲維爾市的一家傳感器網(wǎng)絡(luò)公司開發(fā)出一個(gè)基于傳感器的物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計(jì)算平臺(tái)——SynapseWireless（神經(jīng)元無線網(wǎng)絡(luò)），該解決方案主要面向醫(yī)療行業(yè)客戶，能夠“督促”醫(yī)護(hù)人員洗手。結(jié)合應(yīng)用案例近日，據(jù)報(bào)道，阿拉巴馬州亨茲維爾市的一家傳感器網(wǎng)242022/12/10目錄01

大數(shù)據(jù)概述02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望2022/12/8目錄01大數(shù)據(jù)概述02大25主要應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)可視化分析精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷輿情監(jiān)控主要應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)可視化分析精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷輿情監(jiān)控26洞察先機(jī)，掌控未來神奇大數(shù)據(jù)！微軟命中多項(xiàng)奧斯卡大獎(jiǎng)洞察先機(jī)，掌控未來神奇大數(shù)據(jù)！微軟命中多項(xiàng)奧斯卡大獎(jiǎng)27可視化分析宏觀態(tài)勢(shì)可視化宏觀態(tài)勢(shì)可視化設(shè)備仿真運(yùn)行可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析可視化可視化分析宏觀態(tài)勢(shì)可視化宏觀態(tài)勢(shì)可視化設(shè)備仿真運(yùn)行可視化數(shù)據(jù)28輿情監(jiān)測(cè)輿情監(jiān)測(cè)29洞察客戶，精準(zhǔn)營(yíng)銷電子商務(wù)社區(qū)社交移動(dòng)應(yīng)用用戶畫像服務(wù)個(gè)性化推薦客戶洞察精準(zhǔn)營(yíng)銷……商品及內(nèi)容畫像服務(wù)商品及內(nèi)容數(shù)據(jù)抓取用戶行為采集洞察客戶，精準(zhǔn)營(yíng)銷電子商務(wù)社區(qū)社交移動(dòng)應(yīng)用用戶畫像服務(wù)個(gè)性化30主要應(yīng)用行業(yè)政府電信醫(yī)療金融主要應(yīng)用行業(yè)政府電信醫(yī)療金融31智慧城市中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用智慧城市中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用32電信大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)洞察運(yùn)營(yíng)洞察用戶洞察核心：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)核心：用戶數(shù)據(jù)核心：內(nèi)部運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、優(yōu)化用戶運(yùn)營(yíng)/細(xì)分/營(yíng)服降低增效/風(fēng)險(xiǎn)控制電信大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)洞察運(yùn)營(yíng)洞察用戶洞察核心：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)核心：用戶數(shù)332022/12/10目錄01

大數(shù)據(jù)概述02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望2022/12/8目錄01大數(shù)據(jù)概述02大34機(jī)遇與挑戰(zhàn)機(jī)遇？挑戰(zhàn)？存儲(chǔ)信息整合政策技術(shù)瓶頸……新的商業(yè)模式互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)變現(xiàn)政府管理機(jī)遇與挑戰(zhàn)機(jī)遇？挑戰(zhàn)？存儲(chǔ)信息整合政策技術(shù)瓶頸……新的商業(yè)模35關(guān)鍵：大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)關(guān)鍵：大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私保護(hù)36數(shù)據(jù)將是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心資產(chǎn)“向IT說再見，企業(yè)級(jí)市場(chǎng)進(jìn)入DT時(shí)代”“IT嘗試控制，DT要增強(qiáng)人的能力......IT要讓人變成機(jī)器，DT要讓機(jī)器像人一樣工作；IT要求每樣事情遵從同樣的標(biāo)準(zhǔn)、要求一致，而DT則要求每樣事情都是獨(dú)特的、與眾不同?！睌?shù)據(jù)將是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心資產(chǎn)“向IT說再見，企業(yè)級(jí)市場(chǎng)進(jìn)入DT37大數(shù)據(jù)的局限與風(fēng)險(xiǎn)太少？太多？太假？太危險(xiǎn)？然而，并不是神！大數(shù)據(jù)的局限與風(fēng)險(xiǎn)太少？太多？太假？太危險(xiǎn)？然而，38數(shù)據(jù)推薦引擎新型營(yíng)銷海量數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)技術(shù)全樣本分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型感情分析大數(shù)據(jù)新型營(yíng)銷預(yù)測(cè)趨勢(shì)輿情監(jiān)控思路總結(jié)——大數(shù)據(jù)的360度洞察技術(shù)思維關(guān)聯(lián)性分析分布式計(jì)算技術(shù)價(jià)值關(guān)注效率數(shù)據(jù)推薦引擎新型營(yíng)銷海量數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)技術(shù)全樣本分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)39？到底啥是大數(shù)據(jù)？現(xiàn)在，你懂了嗎？不是數(shù)據(jù)挖掘不是海量數(shù)據(jù)不是數(shù)據(jù)分析也不是噱頭！是……不懂？你484sa……？到底啥是大數(shù)據(jù)？現(xiàn)在，你懂了嗎？不是數(shù)據(jù)挖掘是……40大數(shù)據(jù)解析課件41大數(shù)據(jù)解析大數(shù)據(jù)解析42目錄01

大數(shù)據(jù)概述02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望目錄01大數(shù)據(jù)概述02大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品043什么是大數(shù)據(jù)到底什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)就是：海量數(shù)據(jù)本身+處理方法

大數(shù)據(jù)(bigdata)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點(diǎn)。什么是大數(shù)據(jù)到底什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)(big44身邊的大數(shù)據(jù)（軍事、政治、娛樂、體育）身邊的大數(shù)據(jù)（軍事、政治、娛樂、體育）45人物（理論、技術(shù)、應(yīng)用、政策）人物（理論、技術(shù)、應(yīng)用、政策）46海量、多樣性、價(jià)值海量存儲(chǔ)技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)……非相關(guān)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析、全樣本數(shù)據(jù)…….影響

數(shù)據(jù)

技術(shù)

創(chuàng)新思維大數(shù)據(jù)影響商業(yè)變革的三個(gè)要素海量、多樣性、價(jià)值海量存儲(chǔ)技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)……非相關(guān)數(shù)據(jù)47海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)Hadoop機(jī)器學(xué)習(xí)分布式計(jì)算關(guān)鍵詞：大不同大數(shù)據(jù)標(biāo)簽不相關(guān)R語言全樣本預(yù)測(cè)洞察效率海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)Hadoop機(jī)器學(xué)習(xí)分布式關(guān)鍵詞：48大數(shù)據(jù)思維所謂大數(shù)據(jù)思維，是指一種意識(shí)，認(rèn)為公開的數(shù)據(jù)一旦處理得當(dāng)就能為千百萬人急需解決的問題提供答案。

——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》大數(shù)據(jù)思維所謂大數(shù)據(jù)思維，是指一種意識(shí)，認(rèn)為公開的數(shù)據(jù)一旦處49大數(shù)據(jù)思維

相關(guān)分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法機(jī)器學(xué)習(xí)不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)不是精確性，而是混雜性不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

———《大數(shù)據(jù)時(shí)代》全體數(shù)據(jù)紛繁復(fù)雜相關(guān)關(guān)系大數(shù)據(jù)思維相關(guān)分析聚類分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺50大數(shù)據(jù)的四大特性4V

數(shù)據(jù)量特別大1、volume2、variely3、velocity4、value數(shù)據(jù)多樣化數(shù)據(jù)處理速度快數(shù)據(jù)處理價(jià)值密度低大數(shù)據(jù)的四大特性4V數(shù)據(jù)量特51大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)（交易）海量交互數(shù)據(jù)（人的交互行為）海量數(shù)據(jù)處理（物聯(lián)網(wǎng)）大數(shù)據(jù)的構(gòu)成社交網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)微博、Apps移動(dòng)互聯(lián)Facebook淘寶、京東大數(shù)據(jù)=海量數(shù)據(jù)+復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)海量交互52大數(shù)據(jù)處理流程和方法采集預(yù)處理處理與管理分析挖掘應(yīng)用復(fù)雜性即時(shí)性規(guī)模性異構(gòu)性基本要求數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)打標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)決策輔助商業(yè)智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警智能交通欺詐識(shí)別大規(guī)模輔助處理分布式存儲(chǔ)與計(jì)算流處理可視化分析預(yù)測(cè)性分析數(shù)據(jù)挖掘算法數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理語義引擎爬蟲抓取感知采集調(diào)研數(shù)據(jù)標(biāo)簽清洗外部數(shù)據(jù)接入隱私權(quán)大數(shù)據(jù)處理流程和方法采集預(yù)處理處理與分析挖掘53大數(shù)據(jù)挖掘與分析的五個(gè)基本面可視化分析預(yù)測(cè)性分析語義引擎數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)挖掘算法可視化分析大數(shù)據(jù)挖掘與分析的五個(gè)基本面可視化分析預(yù)測(cè)性分析語義引擎數(shù)據(jù)542022/12/10目錄01

大數(shù)據(jù)基本介紹02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望2022/12/8目錄01大數(shù)據(jù)基本介紹0255采集處理分析挖掘存儲(chǔ)組織管理“處理流程與處理技術(shù)的要求”強(qiáng)！大數(shù)據(jù)處理流程技術(shù)需求快!及時(shí)！智能！可視化！高效！量大！安全！采集處理分析挖掘存儲(chǔ)組織管理“處理流程與處理技術(shù)的要求”強(qiáng)！56大數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)需求技術(shù)描述關(guān)鍵技術(shù)海量數(shù)據(jù)分布式處理Hadoop生態(tài)系統(tǒng)針對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的系統(tǒng)框架實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理StreamingData流計(jì)算引擎非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理可視化交互界面通過交互式可視化界面輔助用戶進(jìn)行分析交互式可視化探索分析技術(shù)智能數(shù)據(jù)分析大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計(jì)算機(jī)模擬人類學(xué)習(xí)行為，包括特征提取、圖形生成等保護(hù)隱私數(shù)據(jù)與信息個(gè)體的對(duì)應(yīng)關(guān)系等安全技術(shù)高效存儲(chǔ)和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份技術(shù)、數(shù)據(jù)放置和調(diào)度技術(shù)、數(shù)據(jù)溯源存儲(chǔ)、放置、調(diào)度大規(guī)模的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)隱私防范保護(hù)措施與數(shù)據(jù)安全技術(shù)大數(shù)據(jù)采集處理大數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)、組織、管理大數(shù)據(jù)核心技術(shù)主要涉及三大塊：大數(shù)據(jù)采集處理、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、組織、管理文本處理技術(shù)；自然語言理解；

多媒體處理技術(shù)…文本內(nèi)容分詞與分析；圖像、音視頻分析大數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)需求技術(shù)描述關(guān)鍵技術(shù)海量數(shù)據(jù)分布式處理H57分布式計(jì)算古代，人們用牛來拉重物，當(dāng)一頭小牛拉不動(dòng)一根原木時(shí)，他們想的并不培育更大更壯的牛。同樣，我們也不需要?jiǎng)虞m使用超級(jí)計(jì)算機(jī)，而應(yīng)試著結(jié)合使用更多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。格蕾絲·莫里·霍珀（1906-1992）分布式計(jì)算古代，人們用牛來拉重物，當(dāng)一頭小牛拉不動(dòng)一根原木時(shí)58Ambari安裝、部署、配置和管理工具HDFS分布式文件系統(tǒng)MapReduce分布式計(jì)算框架Pig數(shù)據(jù)流處理Hive數(shù)據(jù)倉庫Mahuot數(shù)據(jù)流處理Hbase實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫Zookeeper分布式協(xié)作服務(wù)Sqoop數(shù)據(jù)庫ETL工具Flume日志收集工具Hadoop！AmbariHDFSMapReducePigHiveMahu59大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式批處理準(zhǔn)確流處理實(shí)時(shí)代表：strom、S4 代表：Hadoop、Spark對(duì)于先存儲(chǔ)后計(jì)算,實(shí)時(shí)性要求不高,同時(shí),數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、全面性更為重要的應(yīng)用場(chǎng)景,批量計(jì)算模式更合適對(duì)于無需先存儲(chǔ),可以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,實(shí)時(shí)性要求很嚴(yán)格,但數(shù)據(jù)的精確度要求稍微寬松的應(yīng)用場(chǎng)景,流式計(jì)算具有明顯優(yōu)勢(shì)大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式批處理準(zhǔn)確流處理實(shí)時(shí)代表：strom、S60平臺(tái)系統(tǒng)：阿里巴巴存儲(chǔ)層數(shù)據(jù)源計(jì)算層產(chǎn)品主站備庫RAC主站日記實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)Hadoop集群/云梯數(shù)據(jù)魔方淘寶指數(shù)開放API數(shù)據(jù)中間層/gliderMyFOXProm1500個(gè)結(jié)點(diǎn)，每日4000個(gè)JOB，處理1.5PB，凌晨2點(diǎn)結(jié)束，接過20T查詢層DataX/DbSync/TimeTunnel平臺(tái)系統(tǒng)：阿里巴巴存數(shù)計(jì)產(chǎn)主站備庫RAC主站日記實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)H61IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)和框架IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)和框架62云計(jì)算是“大腦”大數(shù)據(jù)是“靈魂”

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算云計(jì)算是“大腦”大數(shù)據(jù)是“靈魂”

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算大數(shù)據(jù)與云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)直接的關(guān)系（數(shù)據(jù)層面）通過各種傳感設(shè)備進(jìn)行海量信息的采集海量數(shù)據(jù)處理/分析/挖掘大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)云計(jì)算內(nèi)部海量信息的收集記錄互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)直接的關(guān)系（數(shù)據(jù)層面）通過各種傳感設(shè)備進(jìn)64結(jié)合應(yīng)用案例近日，據(jù)報(bào)道，阿拉巴馬州亨茲維爾市的一家傳感器網(wǎng)絡(luò)公司開發(fā)出一個(gè)基于傳感器的物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計(jì)算平臺(tái)——SynapseWireless（神經(jīng)元無線網(wǎng)絡(luò)），該解決方案主要面向醫(yī)療行業(yè)客戶，能夠“督促”醫(yī)護(hù)人員洗手。結(jié)合應(yīng)用案例近日，據(jù)報(bào)道，阿拉巴馬州亨茲維爾市的一家傳感器網(wǎng)652022/12/10目錄01

大數(shù)據(jù)概述02

大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品03

大數(shù)據(jù)應(yīng)用04

大數(shù)據(jù)展望2022/12/8目錄01大數(shù)據(jù)概述02大66主要應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)可視化分析精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷輿情監(jiān)控主要應(yīng)用趨勢(shì)預(yù)測(cè)可視化分析精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷輿情監(jiān)控67洞察先機(jī)，掌控未來神奇大數(shù)據(jù)！微軟命中多項(xiàng)奧斯卡大獎(jiǎng)洞察先機(jī)，掌控未來神奇大數(shù)據(jù)！微軟命中多項(xiàng)奧斯卡大獎(jiǎng)68可視化分析宏觀態(tài)勢(shì)可視化宏觀態(tài)勢(shì)可視化設(shè)備仿真運(yùn)行可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析可視化可視化分析宏觀態(tài)勢(shì)可視化宏觀態(tài)勢(shì)可視化設(shè)備仿真運(yùn)行可視化數(shù)據(jù)69輿情監(jiān)測(cè)輿情監(jiān)測(cè)70洞察客戶，精準(zhǔn)營(yíng)銷電子商務(wù)社區(qū)社交移動(dòng)應(yīng)用用戶畫像服務(wù)個(gè)性化推薦客戶洞察精準(zhǔn)營(yíng)銷……商品及內(nèi)容畫像服務(wù)商品及內(nèi)容數(shù)據(jù)抓取