大數(shù)據(jù)技術(shù)課件

大數(shù)據(jù)技術(shù)課件匯報人：AA2024-01-25目錄大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)平臺與工具大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理大數(shù)據(jù)存儲與管理大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)01大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。定義大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、處理速度快、價值密度低等特點。特點大數(shù)據(jù)定義與特點03成熟期2013年至今，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成熟，應(yīng)用場景不斷拓展，成為推動社會進(jìn)步和發(fā)展的重要力量。01萌芽期20世紀(jì)90年代至2008年，大數(shù)據(jù)概念開始萌芽，但尚未形成明確的概念和技術(shù)體系。02發(fā)展期2009年至2012年，隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)概念逐漸清晰，相關(guān)技術(shù)開始得到發(fā)展。大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程其他領(lǐng)域除了上述領(lǐng)域外，大數(shù)據(jù)還在教育、科研、能源等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。零售行業(yè)大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用包括市場分析、消費者行為研究、營銷策略制定等方面。政府管理大數(shù)據(jù)在政府管理領(lǐng)域的應(yīng)用包括城市規(guī)劃、交通管理、公共安全等方面。金融行業(yè)大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險管理、客戶分析、投資決策等方面。醫(yī)療領(lǐng)域大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用包括疾病預(yù)測、個性化治療、醫(yī)療資源優(yōu)化等方面。大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域02大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)分布式計算的定義、特點、優(yōu)勢等基本概念。分布式計算概述常見的分布式計算架構(gòu)，如MapReduce、Spark等。分布式計算架構(gòu)分布式計算中的常用算法，如排序、查找、數(shù)據(jù)挖掘等。分布式計算算法分布式計算原理分布式存儲的定義、特點、優(yōu)勢等基本概念。分布式存儲概述分布式文件系統(tǒng)NoSQL數(shù)據(jù)庫常見的分布式文件系統(tǒng)，如HDFS、GFS等。NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點、類型及應(yīng)用場景等。030201存儲技術(shù)

數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)數(shù)據(jù)處理流程數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換、加載等處理流程。數(shù)據(jù)分析技術(shù)統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化的概念、工具及應(yīng)用場景等。03大數(shù)據(jù)平臺與工具ABCDHadoop生態(tài)系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)（HDFS）提供高可靠性、高擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理。YARN資源管理器負(fù)責(zé)集群資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度，支持多種計算框架的運行。MapReduce編程模型用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式處理和分析。Hive數(shù)據(jù)倉庫提供類SQL的查詢語言，實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的查詢和分析。提供分布式計算的基礎(chǔ)框架，支持?jǐn)?shù)據(jù)的內(nèi)存計算和迭代計算。SparkCore用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析，提供類SQL的查詢語言。SparkSQL支持實時數(shù)據(jù)流的處理和分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時計算和響應(yīng)。SparkStreaming提供多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，支持?jǐn)?shù)據(jù)的挖掘和預(yù)測分析。MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫Spark生態(tài)系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)流處理Flink支持實時數(shù)據(jù)流的處理和分析，提供高吞吐、低延遲的數(shù)據(jù)處理能力。事件驅(qū)動型應(yīng)用Flink支持事件驅(qū)動型應(yīng)用的開發(fā)，實現(xiàn)實時響應(yīng)和決策。精確一次處理語義Flink提供精確一次處理語義，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。容錯與恢復(fù)機(jī)制Flink具備容錯和恢復(fù)機(jī)制，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。Flink實時計算框架提供豐富的數(shù)據(jù)可視化功能和交互式分析工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型的導(dǎo)入和處理。Tableau微軟推出的數(shù)據(jù)可視化工具，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和可視化功能，支持多種數(shù)據(jù)源的連接和整合。PowerBI基于JavaScript的數(shù)據(jù)可視化庫，提供多種圖表類型和交互功能，支持?jǐn)?shù)據(jù)的動態(tài)更新和實時展示。Echarts一個強(qiáng)大的JavaScript庫，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的文檔和操作數(shù)據(jù)的API，支持高度定制化的數(shù)據(jù)可視化效果。D3.js數(shù)據(jù)可視化工具04大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)爬蟲日志收集數(shù)據(jù)庫抽取API接口調(diào)用數(shù)據(jù)采集方法通過編寫程序模擬瀏覽器行為，自動抓取互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)。從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)。收集系統(tǒng)、應(yīng)用、設(shè)備等產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)，用于分析和挖掘。通過調(diào)用第三方API接口獲取數(shù)據(jù)。缺失值處理識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值，如離群點、噪聲等。異常值處理數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)規(guī)范化01020403對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，消除量綱和數(shù)量級的影響。對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充、插值或刪除等操作。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式和類型，如數(shù)值型、文本型等。數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，如統(tǒng)計特征、文本特征、圖像特征等。特征選擇從提取的特征中選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性強(qiáng)、對模型貢獻(xiàn)大的特征，以降低模型復(fù)雜度并提高模型性能。常用的特征選擇方法包括過濾法、包裝法和嵌入法等。特征提取與選擇05大數(shù)據(jù)存儲與管理HDFS概述01HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是一個高度容錯性的分布式文件系統(tǒng)，設(shè)計用于存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它運行在低成本硬件上，并提供高吞吐量訪問應(yīng)用程序數(shù)據(jù)。HDFS架構(gòu)02HDFS采用主從架構(gòu)，包括一個NameNode（管理文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)）和多個DataNode（存儲實際數(shù)據(jù)）。HDFS特性03支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集、流式數(shù)據(jù)訪問、簡單一致性模型、容錯和自動恢復(fù)等。分布式文件系統(tǒng)HDFS123NoSQL數(shù)據(jù)庫是一類非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)稱，它們不依賴于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型，而是采用更加靈活的數(shù)據(jù)模型。NoSQL概述主要包括鍵值存儲、列式存儲、文檔存儲和圖形存儲等。NoSQL類型易擴(kuò)展、大數(shù)據(jù)量高性能、靈活的數(shù)據(jù)模型、高可用性等。NoSQL特性NoSQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫概述數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識的過程，這些知識是隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類與預(yù)測、聚類分析、時間序列分析等。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘06大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用描述性統(tǒng)計對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和描述，包括數(shù)據(jù)的中心趨勢、離散程度、分布形態(tài)等。推論性統(tǒng)計通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，包括參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等方法。多元統(tǒng)計分析研究多個變量之間的關(guān)系，包括回歸分析、方差分析、聚類分析等。統(tǒng)計分析方法通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測新數(shù)據(jù)的輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式，如聚類、降維等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)智能體在與環(huán)境交互中學(xué)習(xí)策略，以最大化累積獎勵。強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理圖像、視頻等具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語音等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，用于分類、回歸等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用信用評分、欺詐檢測、投資策略等。金融醫(yī)療政府商業(yè)疾病預(yù)測、個性化治療、藥物研發(fā)等。城市規(guī)劃、交通管理、公共安全等。市場細(xì)分、客戶畫像、精準(zhǔn)營銷等。大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用案例07大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)惡意攻擊與防范大數(shù)據(jù)平臺容易受到各種惡意攻擊，如DDoS攻擊、SQL注入等，需要建立完善的安全防護(hù)機(jī)制。數(shù)據(jù)安全與業(yè)務(wù)連續(xù)性大數(shù)據(jù)的安全問題可能影響到業(yè)務(wù)的連續(xù)性，需要制定應(yīng)急響應(yīng)計劃和災(zāi)難恢復(fù)策略。數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險大數(shù)據(jù)的集中存儲和處理增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，需要采取加密、訪問控制等措施來保障數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略通過對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，如替換、加密等，以保護(hù)個人隱私。數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)通過添加隨機(jī)噪聲等方式，使得在大數(shù)據(jù)分析過程中無法準(zhǔn)確識別出個體信息，從而保護(hù)個人隱私。差分隱私技術(shù)通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，使得無法將個體與特定數(shù)據(jù)集相關(guān)聯(lián)，以保護(hù)個人隱私