5G通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 課件 第1-4章 移動(dòng)通信與大數(shù)據(jù)-5G移動(dòng)通信

第1章移動(dòng)通信與大數(shù)據(jù)《5G通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》CATALOGUE目錄大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)在移動(dòng)通信領(lǐng)域的作用大數(shù)據(jù)技術(shù)的完善與健全大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)01引言受歡迎的大數(shù)據(jù)科研領(lǐng)域大數(shù)據(jù)在科研領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括生物信息學(xué)、基因測(cè)序、臨床醫(yī)療等。通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，科研工作者可以了解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，提高研究效率和質(zhì)量。金融行業(yè)大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)管理、投資分析、客戶(hù)關(guān)系管理等。通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，金融機(jī)構(gòu)可以更好地了解客戶(hù)需求，提高客戶(hù)滿意度和忠誠(chéng)度。制藥行業(yè)大數(shù)據(jù)在制藥行業(yè)的應(yīng)用主要包括藥物研發(fā)、生產(chǎn)制造、銷(xiāo)售和醫(yī)療服務(wù)等。通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，企業(yè)可以了解市場(chǎng)需求，提高生產(chǎn)效率，降低銷(xiāo)售成本，同時(shí)提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。030201日本的新IT戰(zhàn)略聚焦大數(shù)據(jù)日本的新IT戰(zhàn)略將焦點(diǎn)放在大數(shù)據(jù)上，希望通過(guò)發(fā)展大數(shù)據(jù)來(lái)提升國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力并解決社會(huì)問(wèn)題。市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)投資和政策支持根據(jù)矢野經(jīng)濟(jì)研究所的預(yù)測(cè)，到2020年日本的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1兆日元，這標(biāo)志著大數(shù)據(jù)將在日本引起前所未有的重視。為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用，日本政府將增加投資并制定相應(yīng)的政策，以支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。印度政府高度重視大數(shù)據(jù)發(fā)展，將其納入國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃，并提供各種政策和資金支持。重視大數(shù)據(jù)發(fā)展印度的大數(shù)據(jù)發(fā)展NHBigdata是印度國(guó)家數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，該平臺(tái)支持多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、離線計(jì)算、實(shí)時(shí)分析挖掘等功能，提供豐富的計(jì)算框架和SQL訪問(wèn)能力。建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)NHBigdata平臺(tái)的建設(shè)，印度政府推動(dòng)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新，提高了國(guó)家的整體競(jìng)爭(zhēng)力。推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展02大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)可分析藥物作用機(jī)制、疾病診斷等，提高科研效率和質(zhì)量?？蒲写髷?shù)據(jù)可監(jiān)測(cè)生產(chǎn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)等，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。生產(chǎn)大數(shù)據(jù)可分析消費(fèi)者行為、市場(chǎng)需求等，提高銷(xiāo)售效率和質(zhì)量。銷(xiāo)售制藥行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用010203智慧城市戰(zhàn)略日本政府還提出了智慧城市戰(zhàn)略，旨在通過(guò)大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)城市智能化建設(shè)和管理。新IT戰(zhàn)略日本政府在2016年提出了新IT戰(zhàn)略，旨在通過(guò)推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，提高日本的科技水平和競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)科學(xué)戰(zhàn)略日本政府還提出了數(shù)據(jù)科學(xué)戰(zhàn)略，旨在通過(guò)培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家等人才，推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。日本的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略政府推動(dòng)印度企業(yè)也開(kāi)始積極參與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，如塔塔集團(tuán)、Infosys等大型企業(yè)和機(jī)構(gòu)都在積極探索大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。企業(yè)參與人才培養(yǎng)印度政府還重視人才培養(yǎng)，推動(dòng)高校和機(jī)構(gòu)開(kāi)展大數(shù)據(jù)課程和培訓(xùn)，培養(yǎng)了大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師等人才。印度政府積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，出臺(tái)了一系列政策和措施，支持大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用。印度的大數(shù)據(jù)發(fā)展03大數(shù)據(jù)在移動(dòng)通信領(lǐng)域的作用精準(zhǔn)計(jì)費(fèi)分析與服務(wù)效率的提升通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確地計(jì)算每個(gè)用戶(hù)的費(fèi)用，避免計(jì)費(fèi)誤差和爭(zhēng)議。提高計(jì)費(fèi)準(zhǔn)確性通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)新的計(jì)費(fèi)模式，如按使用量計(jì)費(fèi)、按速度計(jì)費(fèi)等，以滿足不同用戶(hù)的需求。發(fā)現(xiàn)新的計(jì)費(fèi)模式通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以了解每個(gè)用戶(hù)的需求和行為習(xí)慣，以便更好地服務(wù)他們。提高服務(wù)效率通過(guò)大數(shù)據(jù)清洗和整合，可以提高用戶(hù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。提高用戶(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以更好地了解用戶(hù)的需求和習(xí)慣，從而提升用戶(hù)滿意度。提升用戶(hù)滿意度通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)，以便更好地調(diào)整企業(yè)運(yùn)營(yíng)策略。改進(jìn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)用戶(hù)數(shù)據(jù)管理的優(yōu)化與企業(yè)運(yùn)營(yíng)的改進(jìn)提高生活便捷性通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)生活中的規(guī)律和趨勢(shì)，以便更好地安排生活和工作。提升工作便捷性通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以自動(dòng)化地處理和分析工作中的數(shù)據(jù)，提高工作效率和質(zhì)量。提高用戶(hù)滿意度、生活與工作的便捷性04大數(shù)據(jù)技術(shù)的完善與健全數(shù)據(jù)存儲(chǔ)NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，包括Hadoop、Spark、HBase等，滿足不同場(chǎng)景的需求。離線計(jì)算NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供豐富的離線計(jì)算框架，包括Spark、Hadoop等，支持多種計(jì)算引擎，如Spark、Hadoop等。實(shí)時(shí)分析挖掘NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供實(shí)時(shí)分析挖掘的能力，支持多種數(shù)據(jù)分析算法，如線性回歸、邏輯回歸、K-means等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、離線計(jì)算、實(shí)時(shí)分析挖掘的完善010203多計(jì)算框架NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持多種計(jì)算框架，如Spark、Hadoop等，滿足不同場(chǎng)景的需求。SQL訪問(wèn)能力數(shù)據(jù)分析算法多計(jì)算框架與SQL訪問(wèn)能力的提升NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供強(qiáng)大的SQL訪問(wèn)能力，支持多種數(shù)據(jù)接口，如Spark、Hadoop等。NHBigdata大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供多種數(shù)據(jù)分析算法，如線性回歸、邏輯回歸、K-means等，支持多種數(shù)據(jù)接口，如Spark、Hadoop等。提高用戶(hù)滿意度通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的完善與健全，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的用戶(hù)管理和服務(wù)，提高用戶(hù)滿意度。提升工作效率大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)更高效地處理和分析數(shù)據(jù)，提高工作效率。增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，制定更有針對(duì)性的戰(zhàn)略和方案，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的深遠(yuǎn)影響05大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)01國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）持續(xù)推動(dòng)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定ISO/IECJTC1/SC42大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)組織，負(fù)責(zé)制定大數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。國(guó)際數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟（IA)關(guān)注大數(shù)據(jù)治理IA關(guān)注大數(shù)據(jù)治理，提供大數(shù)據(jù)解決方案，促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。全球移動(dòng)通信系統(tǒng)協(xié)會(huì)（GSMA）重視大數(shù)據(jù)GSMA重視大數(shù)據(jù)，推動(dòng)大數(shù)據(jù)在移動(dòng)通信行業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化的推動(dòng)0203國(guó)家對(duì)信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的重視中國(guó)政府實(shí)施信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化戰(zhàn)略中國(guó)政府實(shí)施信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化戰(zhàn)略，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力。日本政府制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略日本政府制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力。印度政府重視大數(shù)據(jù)發(fā)展印度政府重視大數(shù)據(jù)發(fā)展，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力。促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和集成通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，可以促進(jìn)不同系統(tǒng)、不同設(shè)備之間的數(shù)據(jù)共享和集成，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和效率。推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和升級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和升級(jí)，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，降低成本，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，可以提升國(guó)家在信息技術(shù)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)未來(lái)大數(shù)據(jù)發(fā)展的意義通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)訓(xùn)教學(xué)平臺(tái)簡(jiǎn)介-經(jīng)典的4大實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景完美契合課程內(nèi)容關(guān)鍵步驟按需回傳輕松掌握實(shí)訓(xùn)效果可視化的數(shù)據(jù)和算法界面降低跨專(zhuān)業(yè)應(yīng)用門(mén)檻專(zhuān)有的通信大數(shù)據(jù)源一鍵修復(fù)升級(jí)和更新01020304高并發(fā)和高可用性不同權(quán)限賬號(hào)的數(shù)據(jù)隔離05使用鏈接：/lab-txdaj/THANKS感謝觀看第2章

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵組件《5G通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》CATALOGUE目錄大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力Hadoop組件Hive組件Spark組件通信與大數(shù)據(jù)的融合01大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信息技術(shù)大數(shù)據(jù)的處理分析已成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)，標(biāo)志著信息技術(shù)的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新的階段。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎，為各行各業(yè)提供了無(wú)限商機(jī)和價(jià)值。大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力改變科學(xué)研究方法大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變，大數(shù)據(jù)將成為推動(dòng)科技進(jìn)步的重要力量。大數(shù)據(jù)框架和組件大數(shù)據(jù)技術(shù)組件概述掌握大數(shù)據(jù)的框架和主要組件，包括Hadoop、Hive、Spark、Kafka和Zookeeper等，是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和處理的軟件框架，包括YARN、HDFS、MapReduce組件服務(wù)。Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的SQL查詢(xún)功能。大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力Spark分布式計(jì)算平臺(tái)Spark是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)，負(fù)責(zé)計(jì)算任務(wù)的分布式計(jì)算，包含SparkCore、SparkML、SparkStreaming等模塊。Kafka分布式消息系統(tǒng)Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，支持分區(qū)的多副本的分布式消息系統(tǒng)。Zookeeper協(xié)調(diào)服務(wù)Zookeeper是一個(gè)應(yīng)用于分布式應(yīng)用的高性能的協(xié)調(diào)服務(wù)，能為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件。HBase開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，支持隨機(jī)讀寫(xiě)。大數(shù)據(jù)的社會(huì)變革潛力02Hadoop組件Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，主要用于解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析計(jì)算問(wèn)題。Hadoop介紹廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop通常是指一個(gè)更廣泛的概念——Hadoop生態(tài)圈，它涵蓋了與Hadoop相關(guān)的各種工具和服務(wù)。Hadoop生態(tài)圈Hadoop是什么Hadoop優(yōu)勢(shì)Hadoop底層維護(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)副本，即使某個(gè)計(jì)算元素或存儲(chǔ)出現(xiàn)故障，也不會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。高可靠性Hadoop可以在集群間分配任務(wù)數(shù)據(jù)，方便地?cái)U(kuò)展數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)，以滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理需求。Hadoop能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配，確保任務(wù)的可靠執(zhí)行，從而避免因個(gè)別節(jié)點(diǎn)故障導(dǎo)致的整體任務(wù)失敗。高擴(kuò)展性借助MapReduce思想，Hadoop可以并行處理任務(wù)，從而加快任務(wù)處理速度，提高整體效率。高效性01020403高容錯(cuò)性在Hadoop1.x時(shí)代，MapReduce同時(shí)處理業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)算和資源的調(diào)度，耦合性較大。MapReduce職責(zé)在Hadoop2.x時(shí)代，增加了Yarn。Yarn只負(fù)責(zé)資源的調(diào)度，MapReduce只負(fù)責(zé)運(yùn)算。Yarn的作用Hadoop3.x在組成上沒(méi)有變化，仍然保留了Yarn和MapReduce的架構(gòu)。Hadoop3.x的組成Hadoop組成HDFS架構(gòu)概述HDFS的組成01HadoopDistributedFileSystem（HDFS）是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，由NameNode、DataNode和SecondaryNameNode等組件組成。NameNode的職責(zé)02NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件的元數(shù)據(jù)，如文件名、文件目錄結(jié)構(gòu)、文件屬性等，以及每個(gè)文件的塊列表和塊所在的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)信息。DataNode的職責(zé)03DataNode在本地文件系統(tǒng)存儲(chǔ)文件塊數(shù)據(jù)，并負(fù)責(zé)塊數(shù)據(jù)的校驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。SecondaryNameNode的職責(zé)04SecondaryNameNode每隔一段時(shí)間對(duì)NameNode的元數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，以防止元數(shù)據(jù)丟失或損壞。YARN概述YARN是Hadoop的資源管理器，負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源協(xié)調(diào)和分配。ResourceManagerResourceManager是整個(gè)集群資源的管理者，負(fù)責(zé)內(nèi)存、CPU等資源的分配和管理。NodeManagerNodeManager是單個(gè)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器資源的管理者，監(jiān)控和管理節(jié)點(diǎn)上的資源使用情況。ApplicationMasterApplicationMaster是單個(gè)任務(wù)運(yùn)行的管理者，負(fù)責(zé)在容器中協(xié)調(diào)和管理應(yīng)用程序的執(zhí)行。ContainerContainer相當(dāng)于一臺(tái)獨(dú)立的服務(wù)器，封裝了任務(wù)運(yùn)行所需要的資源，如內(nèi)存、CPU、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò)等。YARN架構(gòu)概述0102030405Map階段輸入數(shù)據(jù)被拆分成多個(gè)小塊，每個(gè)小塊由一個(gè)Mapper處理，Mapper負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)中的每個(gè)元素映射為鍵值對(duì)。鍵值對(duì)生成對(duì)于每個(gè)輸入元素，Mapper生成一個(gè)或多個(gè)鍵值對(duì)，這些鍵值對(duì)包括一個(gè)鍵和與之相關(guān)聯(lián)的值。中間結(jié)果Mapper生成的鍵值對(duì)構(gòu)成中間結(jié)果，根據(jù)鍵進(jìn)行分組，相同鍵的值被聚合在一起。并行執(zhí)行不同的Mapper可以并行執(zhí)行，處理輸入數(shù)據(jù)的不同部分，允許MapReduce有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提高計(jì)算性能。Reduce階段對(duì)Map結(jié)果進(jìn)行匯總，按鍵分組，歸約操作是由開(kāi)發(fā)人員定義的，用于處理、聚合和計(jì)算中間結(jié)果，生成最終結(jié)果。MapReduce架構(gòu)概述0102030405三者關(guān)系圖HDFS提供存儲(chǔ)圖1-4展示了HDFS、YARN和MapReduce三者之間的關(guān)系，有助于理解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各個(gè)組件的互動(dòng)。HDFS作為Hadoop分布式文件系統(tǒng)，提供可靠的存儲(chǔ)服務(wù)，適用于處理海量數(shù)據(jù)。HDFS、YARNYARN管理資源YARN作為Hadoop資源管理系統(tǒng)，負(fù)責(zé)管理集群資源，確保任務(wù)高效執(zhí)行。MapReduce編程模型MapReduce作為Hadoop編程模型，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，能高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。03Hive組件Hive開(kāi)源工具數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS底層實(shí)現(xiàn)是MapReduce執(zhí)行程序運(yùn)行在Yarn上轉(zhuǎn)化MapReduce程序構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive是由Facebook開(kāi)源的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于解決海量結(jié)構(gòu)化日志的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。Hive基于Hadoop構(gòu)建，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張表，并提供類(lèi)SQL查詢(xún)功能。Hive本質(zhì)上是將HQL轉(zhuǎn)化成MapReduce程序，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和分析。Hive處理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上，這意味著數(shù)據(jù)可以輕松地與Hadoop的其他組件進(jìn)行交互。Hive分析數(shù)據(jù)底層的實(shí)現(xiàn)是MapReduce，這意味著Hive可以充分利用MapReduce的優(yōu)勢(shì)。執(zhí)行Hive程序的驅(qū)動(dòng)程序運(yùn)行在Yarn上，Yarn負(fù)責(zé)管理集群中的資源，為程序的運(yùn)行提供穩(wěn)定的平臺(tái)。什么是Hive優(yōu)點(diǎn)簡(jiǎn)單易用Hive的操作接口采用類(lèi)SQL語(yǔ)法，提供快速開(kāi)發(fā)的能力，簡(jiǎn)單、容易上手，避免了去寫(xiě)MapReduce，減少開(kāi)發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本。缺點(diǎn)HQL表達(dá)能力有限Hive的HQL表達(dá)能力有限，迭代式算法無(wú)法表達(dá)，數(shù)據(jù)挖掘方面不擅長(zhǎng)，這是Hive目前存在的一些問(wèn)題。Hive的優(yōu)缺點(diǎn)Client用戶(hù)接口Metastore元數(shù)據(jù)DriverHadoop。驅(qū)動(dòng)器Hive架構(gòu)原理01020304Spark組件Spark整體架構(gòu)Spark核心組件MLlib是用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的模塊，提供了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具。MLlibSparkStreaming是用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的模塊，支持批處理和流處理。SparkStreamingSparkSQL是用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模塊，提供了SQL查詢(xún)和分析數(shù)據(jù)的能力。SparkSQLSpark整體架構(gòu)是一種大規(guī)模數(shù)據(jù)處理引擎，具有高性能、可擴(kuò)展、容錯(cuò)性強(qiáng)等特點(diǎn)。Spark整體架構(gòu)由多個(gè)核心組件組成，包括SparkSQL、SparkStreaming、MLlib等。Spark整體架構(gòu)Spark的特性計(jì)算速度快Spark將每個(gè)任務(wù)構(gòu)建成DAG進(jìn)行計(jì)算，通過(guò)彈性式分布式數(shù)據(jù)集RDD在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，效率提升100倍。易于使用Spark提供了大量的算子，開(kāi)發(fā)只需調(diào)用相關(guān)API，無(wú)需關(guān)注底層實(shí)現(xiàn)原理，降低了學(xué)習(xí)使用門(mén)檻。支持多種資源管理模式Spark支持local、standalone、yarn等多種資源管理模式，方便用戶(hù)選擇合適的模式進(jìn)行適配。社區(qū)支持Spark生態(tài)圈豐富，迭代更新快，成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域必備的計(jì)算引擎，受到了廣泛的社區(qū)支持。Spark基本工作原理分布式數(shù)據(jù)集RDD是一種元素集合，包含了數(shù)據(jù)。它是被分區(qū)的，分為多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)分布在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上，從而讓RDD中的數(shù)據(jù)可以被并行操作。RowKey設(shè)計(jì)重要HBase表中的每行數(shù)據(jù)都由一個(gè)RowKey和多個(gè)Column（列）組成，數(shù)據(jù)是按照RowKey的字典順序存儲(chǔ)的，查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)只能根據(jù)RowKey進(jìn)行檢索。RDD特性理解深刻理解RDD的特性是理解Spark基本工作原理的關(guān)鍵，RDD是Spark提供的核心抽象，全稱(chēng)為ResillientDistributedDataset，即彈性分布式數(shù)據(jù)集。030201HBase中的每個(gè)列都由ColumnFamily(列族)和ColumnQualifier（列限定符）進(jìn)行限定，建表時(shí)只需指明列族，而列限定符無(wú)需預(yù)先定義。列族與列限定符時(shí)間戳用于標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的不同版本，每條數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)，如果不指定時(shí)間戳，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為其加上該字段，其值為寫(xiě)入HBase的時(shí)間。時(shí)間戳標(biāo)識(shí)版本Spark基本工作原理RegionServer為Region的管理者，其實(shí)現(xiàn)類(lèi)為HRegionServer，主要作用包括數(shù)據(jù)的操作以及Region的操作。Master是所有RegionServer的管理者，其實(shí)現(xiàn)類(lèi)為HMaster，主要作用包括對(duì)表和RegionServer的操作。HBase通過(guò)Zookeeper來(lái)做Master的高可用、RegionServer的監(jiān)控、元數(shù)據(jù)的入口以及集群配置的維護(hù)等工作。HDFS為HBase提供最終的底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，同時(shí)為HBase提供高可用的支持。HBase基本架構(gòu)RegionServerMasterZookeeperHDFSPostgreSQL的許可證因?yàn)樵S可證的靈活，任何人都可以以任何目的免費(fèi)使用、修改和分發(fā)PostgreSQL，為開(kāi)發(fā)者提供了很大的便利。PostgreSQL的定義PostgreSQL是一種自由軟件的對(duì)象-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（ORDBMS），以加州大學(xué)計(jì)算機(jī)系開(kāi)發(fā)的POSTGRES，4.2版本為基礎(chǔ)。POSTGRES的概念POSTGRES的許多領(lǐng)先概念只是在比較遲的時(shí)候才出現(xiàn)在商業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)中，而PostgreSQL支持大部分的SQL標(biāo)準(zhǔn)并提供了許多現(xiàn)代特性。PostgreSQL的擴(kuò)展性PostgreSQL可以用許多方法擴(kuò)展，例如通過(guò)增加新的數(shù)據(jù)類(lèi)型、函數(shù)、操作符、聚集函數(shù)、索引方法、過(guò)程語(yǔ)言等。PostgreSQL組件簡(jiǎn)單的物理架構(gòu)PostgreSQL的物理架構(gòu)由共享內(nèi)存、一系列后臺(tái)進(jìn)程和數(shù)據(jù)文件組成，提供了數(shù)據(jù)庫(kù)緩存和事務(wù)日志緩存的內(nèi)存緩存空間。共享內(nèi)存的重要性減少磁盤(pán)IOPostgreSQL架構(gòu)共享內(nèi)存是服務(wù)器為數(shù)據(jù)庫(kù)緩存和事務(wù)日志緩存預(yù)留的內(nèi)存緩存空間，其中的SharedBuffer和WALBuffer是重要組成部分。SharedBuffer的目標(biāo)是減少磁盤(pán)IO，為此需要滿足特定規(guī)則，如緩存大塊數(shù)據(jù)、多用戶(hù)共享緩存、頻繁訪問(wèn)的磁盤(pán)塊長(zhǎng)期放在緩存中。PostgreSQL架構(gòu)WALBuffer的作用WALBuffer是用來(lái)臨時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)變化的緩存區(qū)域，其內(nèi)容會(huì)根據(jù)提前定義好的時(shí)間點(diǎn)參數(shù)要求寫(xiě)入到磁盤(pán)的WAL文件中。PostgreSQL的進(jìn)程類(lèi)型PostgreSQL有四種進(jìn)程類(lèi)型，包括Postmaster(Daemon)Process、BackgroundProcess、BackendProcess和ClientProcess。PostmasterProcess的角色PostmasterProcess是主后臺(tái)駐留進(jìn)程，負(fù)責(zé)恢復(fù)、初始化共享內(nèi)存、運(yùn)行后臺(tái)進(jìn)程操作，并負(fù)責(zé)創(chuàng)建后端進(jìn)程。05通信與大數(shù)據(jù)的融合任務(wù)目的結(jié)合的數(shù)據(jù)通過(guò)結(jié)合學(xué)生基礎(chǔ)信息、成績(jī)、就業(yè)數(shù)據(jù)等校內(nèi)熟悉的多份數(shù)據(jù)，以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以更全面地了解大數(shù)據(jù)技術(shù)如何幫助我們提高數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)來(lái)源通過(guò)校內(nèi)熟悉的多份數(shù)據(jù)（包含學(xué)生基礎(chǔ)信息、成績(jī)、就業(yè)數(shù)據(jù)等），跟大數(shù)據(jù)平臺(tái)相結(jié)合的方式，來(lái)了解大數(shù)據(jù)技術(shù)如何幫助我們提高數(shù)據(jù)分析的效率。通過(guò)通信大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以獲取到學(xué)生的通信數(shù)據(jù)，進(jìn)而分析學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)、興趣偏好等信息。通信大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)校內(nèi)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)，可以了解到學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、成績(jī)分布、學(xué)習(xí)困難等信息。校內(nèi)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)任務(wù)準(zhǔn)備根據(jù)學(xué)生成績(jī)表設(shè)計(jì)結(jié)果表，包含結(jié)果表的表名、字段等關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)推送在大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)算法將多張表格關(guān)聯(lián)，得出結(jié)果表。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)將結(jié)果表通過(guò)BI展示。結(jié)果戰(zhàn)術(shù)任務(wù)工作過(guò)程算法輸出在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，算法是用于執(zhí)行特定任務(wù)或解決特定問(wèn)題的步驟。算法的輸出是問(wèn)題解決方案或任務(wù)結(jié)果。結(jié)果表在數(shù)據(jù)處理和分析中，結(jié)果表是一種用于展示分析結(jié)果或數(shù)據(jù)的表格。結(jié)果表可以包含多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，如數(shù)字、文本、日期等。BI展示BI展示即商業(yè)智能展示，是一種將商業(yè)智能數(shù)據(jù)和分析結(jié)果以可視化形式展現(xiàn)給決策者或業(yè)務(wù)人員的方法。任務(wù)報(bào)告本章總結(jié)大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心組件本章節(jié)介紹了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心組件，包括HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Hive、Kafka和Zookeeper等。組件協(xié)同工作這些組件在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中相互配合，構(gòu)建了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)平臺(tái)，能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。組件選擇取決于任務(wù)性質(zhì)不同組件的選擇取決于任務(wù)的性質(zhì)，例如Spark適合需要快速交互和復(fù)雜分析的場(chǎng)景，而Kafka適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。Hadoop版本更新大數(shù)據(jù)組件中，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的組件稱(chēng)為HadoopDistributedFileSystem（HDFS），包含了NameNode和DataNode兩個(gè)實(shí)例。大數(shù)據(jù)組件存儲(chǔ)YARN的作用YARN主要負(fù)責(zé)集群資源的協(xié)調(diào)管理，包含ResourceManager和NodeManager兩個(gè)實(shí)例，分別負(fù)責(zé)集群資源和單個(gè)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器資源的管理。Hadoop發(fā)展至現(xiàn)在經(jīng)歷了3個(gè)大版本的更新，分別是hadoop1.0、hadoop2.0、hadoop3.0。本章習(xí)題MapReduce架構(gòu)用于計(jì)算的階段分為Map和Reduce兩個(gè)階段，Map過(guò)程將輸入數(shù)據(jù)拆分成多個(gè)小塊分別進(jìn)行處理，Reduce過(guò)程主要負(fù)責(zé)匯聚結(jié)果值。MapReduce計(jì)算階段本章習(xí)題Hive的優(yōu)點(diǎn)包括操作接口采用類(lèi)SQL語(yǔ)法，提供快速開(kāi)發(fā)的能力，避免了去寫(xiě)MapReduce，減少學(xué)習(xí)成本，并支持用戶(hù)自定義函數(shù)。缺點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)算法比較局限，迭代式算法無(wú)法表達(dá)，且調(diào)優(yōu)困難，粒度較粗。Hive優(yōu)缺點(diǎn)章節(jié)介紹的計(jì)算法框架有Spark和MapReduce兩種，Spark的計(jì)算更加優(yōu)秀。計(jì)算框架比較消息隊(duì)列組件消息隊(duì)列的組件是Kafka。Zookeeper作用本章習(xí)題ZooKeeper的主要作用是提供一種可靠的、分布式的協(xié)調(diào)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)可靠的分布式應(yīng)用。0102通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)訓(xùn)教學(xué)平臺(tái)簡(jiǎn)介-經(jīng)典的4大實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景完美契合課程內(nèi)容關(guān)鍵步驟按需回傳輕松掌握實(shí)訓(xùn)效果可視化的數(shù)據(jù)和算法界面降低跨專(zhuān)業(yè)應(yīng)用門(mén)檻專(zhuān)有的通信大數(shù)據(jù)源一鍵修復(fù)升級(jí)和更新01020304高并發(fā)和高可用性不同權(quán)限賬號(hào)的數(shù)據(jù)隔離05使用鏈接：/lab-txdaj/THANKS感謝觀看第3章語(yǔ)言基礎(chǔ)《5G通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)庫(kù)操作指南數(shù)據(jù)表操作（字段）基礎(chǔ)查詢(xún)條件查詢(xún)介紹高級(jí)非過(guò)程化編程SQL是一種高級(jí)非過(guò)程化編程語(yǔ)言，這意味著它不需要程序員指定數(shù)據(jù)處理的細(xì)節(jié)，而是讓數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)執(zhí)行這些操作。數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言SQL是一種用于查詢(xún)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)的編程語(yǔ)言。它使用特定的語(yǔ)法來(lái)檢索、插入、更新和刪除數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)管理語(yǔ)言SQL也用于數(shù)據(jù)庫(kù)的管理，包括創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表、刪除數(shù)據(jù)表等。SQL語(yǔ)言分號(hào)結(jié)尾SQL語(yǔ)句通常以分號(hào)結(jié)尾，表示語(yǔ)句的結(jié)束。空格和縮進(jìn)SQL語(yǔ)句可以用空格和縮進(jìn)來(lái)增加可讀性。盡管不是強(qiáng)制性的，但良好的格式設(shè)置可以使代碼更易于閱讀和理解。語(yǔ)法要求數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言分類(lèi)DDL（定義對(duì)象）DDL（DataDefinitionLanguage）是定義數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的語(yǔ)言，包括定義表、列、索引等。DML（操作數(shù)據(jù)）DCL（控制權(quán)限）DML（DataManipulationLanguage）是用于操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的語(yǔ)言，包括檢索、插入、更新和刪除數(shù)據(jù)等。DCL（DataControlLanguage）是用于控制對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)權(quán)限的語(yǔ)言，包括授予權(quán)限和回收權(quán)限等。01數(shù)據(jù)庫(kù)操作指南使用“SHOWDATABASES;”命令，可以列出當(dāng)前服務(wù)器上所有的數(shù)據(jù)庫(kù)。列出所有數(shù)據(jù)庫(kù)使用“USE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以切換到特定數(shù)據(jù)庫(kù)，并查看該數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)信息。查看特定數(shù)據(jù)庫(kù)使用“SHOWCREATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以顯示特定數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建語(yǔ)句和相關(guān)信息。顯示數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)顯示數(shù)據(jù)庫(kù)切換到特定數(shù)據(jù)庫(kù)使用“USE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以切換到特定數(shù)據(jù)庫(kù)，并查看該數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)信息。列出當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)使用“SHOWTABLES;”命令，可以列出當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的數(shù)據(jù)表。切換回默認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù)使用“USEmysql;”命令，可以切換回默認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù)（通常為“mysql”）。切換數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)使用“USE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以查看特定數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)信息。查看數(shù)據(jù)庫(kù)刪除數(shù)據(jù)庫(kù)使用“DROPDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以刪除一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。注意，這個(gè)操作是不可逆的，請(qǐng)謹(jǐn)慎使用。使用“CREATEDATABASE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;”命令，可以創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)庫(kù)。創(chuàng)建、查看與刪除數(shù)據(jù)庫(kù)02數(shù)據(jù)表操作（字段）使用CREATETABLE語(yǔ)句顯式地創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，并指定表名、字段名、數(shù)據(jù)類(lèi)型和注釋等信息。例如，```sqlCREATETABLE表名(字段名1數(shù)據(jù)類(lèi)型COMMENT'備注...',字段名2數(shù)據(jù)類(lèi)型COMMENT'備注...',顯式創(chuàng)建新增數(shù)據(jù)表通過(guò)USE語(yǔ)句指定要使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后通過(guò)CREATETABLE語(yǔ)句創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。這種方式會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)表創(chuàng)建在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中。例如，USE數(shù)據(jù)庫(kù)名字;隱式創(chuàng)建在創(chuàng)建數(shù)據(jù)表時(shí)，可以通過(guò)指定存儲(chǔ)引擎來(lái)定義數(shù)據(jù)表的存儲(chǔ)方式。常見(jiàn)的存儲(chǔ)引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory等。例如，)ENGINE=InnoDB;存儲(chǔ)引擎顯示所有數(shù)據(jù)表使用SHOWTABLES語(yǔ)句可以查看當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有數(shù)據(jù)表。例如，SHOWTABLES;查看指定數(shù)據(jù)表使用SHOWTABLES語(yǔ)句配合LIKE關(guān)鍵字可以查看指定名稱(chēng)的數(shù)據(jù)表。例如，SHOWTABLESLIKE'pattern';#與數(shù)據(jù)庫(kù)的pattern一樣，_和%兩個(gè)通配符查看數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)使用SHOWCREATETABLE語(yǔ)句可以查看數(shù)據(jù)表的創(chuàng)建語(yǔ)句，從而了解數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)。例如，SHOWCREATETABLE表名;查看數(shù)據(jù)表010203數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)查看查看數(shù)據(jù)表主鍵使用SHOWINDEXES語(yǔ)句可以查看數(shù)據(jù)表的主鍵信息，包括主鍵名、字段名等。例如，SHOWINDEXESFROM表名;查看數(shù)據(jù)表索引使用SHOWINDEXES語(yǔ)句可以查看數(shù)據(jù)表的索引信息，包括索引名、字段名等。例如，查看數(shù)據(jù)表字段使用DESC語(yǔ)句可以查看數(shù)據(jù)表的字段信息，包括字段名、數(shù)據(jù)類(lèi)型、是否為主鍵等。例如，DESC表名;03020103基礎(chǔ)查詢(xún)SELECT*FROM表名;語(yǔ)法從指定的數(shù)據(jù)表中選擇所有的列和所有的行。含義SELECT*FROMstu;示例查詢(xún)所有列010203SELECT列名1,列名2,...FROM表名;語(yǔ)法含義示例從指定的數(shù)據(jù)表中選擇特定的列和所有的行。SELECTsid,sname,ageFROMstu;查詢(xún)指定列從指定的數(shù)據(jù)表中選擇滿足特定條件的列和行。含義SELECTsid,sname,ageFROMstuWHEREage>20;示例SELECT列名1,列名2,...FROM表名WHERE條件;語(yǔ)法條件查詢(xún)04條件查詢(xún)介紹條件查詢(xún)基本概念WHERE子句WHERE子句用于過(guò)濾查詢(xún)結(jié)果，只返回滿足條件的記錄。運(yùn)算符及關(guān)鍵字條件查詢(xún)中使用了一些特定的運(yùn)算符和關(guān)鍵字，如=、!=、<>、<、<=、>、>=、BETWEEN…AND、IN(set)、ISNULL、AND、OR和NOT等。注意事項(xiàng)在編寫(xiě)條件查詢(xún)時(shí)，需要注意運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)和結(jié)合性，以及如何使用括號(hào)來(lái)改變運(yùn)算順序。=等于運(yùn)算符，用于比較兩個(gè)值是否相等。!=、<>不等于運(yùn)算符，用于比較兩個(gè)值是否不相等。<、<=小于和不大于運(yùn)算符，用于比較兩個(gè)值的大小關(guān)系。運(yùn)算符及關(guān)鍵字詳解大于和不低于運(yùn)算符，用于比較兩個(gè)值的大小關(guān)系。、>=范圍運(yùn)算符，用于指定一個(gè)范圍，返回范圍內(nèi)的所有記錄。BETWEEN…AND集合運(yùn)算符，用于指定一個(gè)集合，返回屬于該集合的記錄。IN(set)運(yùn)算符及關(guān)鍵字詳解ISNULL空值運(yùn)算符，用于判斷字段是否為NULL值。AND邏輯與運(yùn)算符，用于連接多個(gè)條件，當(dāng)且僅當(dāng)所有條件都滿足時(shí)，返回結(jié)果。OR邏輯或運(yùn)算符，用于連接多個(gè)條件，只要有一個(gè)條件滿足時(shí)，就返回結(jié)果。NOT邏輯非運(yùn)算符，用于對(duì)條件進(jìn)行取反操作。運(yùn)算符及關(guān)鍵字詳解條件查詢(xún)注意事項(xiàng)運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)和結(jié)合性在編寫(xiě)條件查詢(xún)時(shí)，需要注意運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)和結(jié)合性。例如，AND運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)高于OR運(yùn)算符，因此需要使用括號(hào)來(lái)改變運(yùn)算順序。括號(hào)的使用在條件查詢(xún)中，可以使用括號(hào)來(lái)改變運(yùn)算順序。例如，(AANDB)ORC的運(yùn)算順序是先進(jìn)行AND運(yùn)算，再進(jìn)行OR運(yùn)算。條件的書(shū)寫(xiě)在編寫(xiě)條件查詢(xún)時(shí)，需要注意條件的書(shū)寫(xiě)格式。例如，應(yīng)該使用"="而不是"=="，因?yàn)?=="在SQL中并不是一個(gè)合法的比較運(yùn)算符。通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實(shí)訓(xùn)教學(xué)平臺(tái)簡(jiǎn)介-經(jīng)典的4大實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景完美契合課程內(nèi)容關(guān)鍵步驟按需回傳輕松掌握實(shí)訓(xùn)效果可視化的數(shù)據(jù)和算法界面降低跨專(zhuān)業(yè)應(yīng)用門(mén)檻專(zhuān)有的通信大數(shù)據(jù)源一鍵修復(fù)升級(jí)和更新01020304高并發(fā)和高可用性不同權(quán)限賬號(hào)的數(shù)據(jù)隔離05使用鏈接：/lab-txdaj/THANKS感謝觀看第4章5G移動(dòng)通信《5G通信大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》CATALOGUE目錄5G網(wǎng)絡(luò)概述NG-RAN與5GC的連接4G/5G互操作參數(shù)智能網(wǎng)優(yōu)關(guān)鍵參數(shù)提取網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與應(yīng)用015G網(wǎng)絡(luò)概述NG-RAN與5GC介紹5GC5GC是5G網(wǎng)絡(luò)的核心網(wǎng)，它包括所有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如網(wǎng)關(guān)、路由器、防火墻等，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸、路由和存儲(chǔ)。5GC是5G網(wǎng)絡(luò)的大腦，負(fù)責(zé)控制網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行和管理。NG接口NG接口是NG-RAN和5GC之間的接口，它負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和路由。NG接口是5G網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，其性能直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。NG-RANNG-RAN是5G網(wǎng)絡(luò)的接入網(wǎng)，它包括所有與移動(dòng)設(shè)備通信的基站和天線。NG-RAN是5G網(wǎng)絡(luò)的核心，負(fù)責(zé)將移動(dòng)設(shè)備連接到5G網(wǎng)絡(luò)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和路由。030201gNBgNB是5G網(wǎng)絡(luò)中的基站節(jié)點(diǎn)，它負(fù)責(zé)向用戶(hù)提供5G控制面和用戶(hù)面功能。gNB是NG-RAN中的核心節(jié)點(diǎn)，其性能直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。NG-RAN節(jié)點(diǎn)類(lèi)型ng-eNBng-eNB是5G網(wǎng)絡(luò)中的演進(jìn)型基站節(jié)點(diǎn)，它負(fù)責(zé)向用戶(hù)提供4G控制面和用戶(hù)面功能。ng-eNB是NG-RAN中的過(guò)渡節(jié)點(diǎn)，其性能對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能有一定影響。ODUODU是5G網(wǎng)絡(luò)中的光數(shù)字單元，它負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和路由。ODU是NG-RAN中的重要設(shè)備，其性能直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。5GC架構(gòu)AMFAMF是5GC中的接入和移動(dòng)性管理功能，它負(fù)責(zé)用戶(hù)的接入、移動(dòng)性管理和會(huì)話管理。AMF是5GC中的核心設(shè)備，其性能直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。UPFUPF是5GC中的用戶(hù)面的轉(zhuǎn)發(fā)功能，它負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和路由。UPF是5GC中的重要設(shè)備，其性能直接影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。SMFSMF是5GC中的會(huì)話管理功能，它負(fù)責(zé)建立、修改和終止用戶(hù)的會(huì)話。SMF是5GC中的重要設(shè)備，其性能影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。02NG-RAN與5GC的連接NG接口協(xié)議NG接口傳輸包括了許多不同的數(shù)據(jù)傳輸方式，如HTTP、HTTPS、WebSocket等，這些協(xié)議在NG接口中都有廣泛的應(yīng)用。NG接口傳輸NG接口功能NG接口功能包括了許多不同的功能，如設(shè)備接入、數(shù)據(jù)傳輸、控制協(xié)議轉(zhuǎn)換等，這些功能在NG-RAN和5GC的通信中都有重要的作用。NG接口協(xié)議是NG-RAN和5GC之間的通信協(xié)議，它包括了許多用于數(shù)據(jù)傳輸和控制的功能。NG接口介紹接口功能與數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備接入設(shè)備接入是NG-RAN和5GC連接的重要步驟，它包括了許多不同的協(xié)議和步驟，如設(shè)備注冊(cè)、登錄、身份驗(yàn)證等。數(shù)據(jù)傳輸控制協(xié)議轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)傳輸是NG-RAN和5GC連接的主要目的，它包括了許多不同的數(shù)據(jù)傳輸方式和協(xié)議，如HTTP、HTTPS、WebSocket等。控制協(xié)議轉(zhuǎn)換是NG-RAN和5GC連接的重要功能，它包括了許多不同的協(xié)議轉(zhuǎn)換方式和步驟，如協(xié)議轉(zhuǎn)換器、網(wǎng)關(guān)等。gNB是5G接入網(wǎng)中的主設(shè)備，它負(fù)責(zé)向用戶(hù)提供5G控制面和用戶(hù)面功能。在NG-RAN和5GC連接中，gNB是主要的接口設(shè)備之一，它負(fù)責(zé)通過(guò)NG接口向5GC傳輸數(shù)據(jù)和控制信號(hào)。gNBgNB和ng-eNB在連接中的作用ng-eNB是4G和5G互操作中的設(shè)備，它負(fù)責(zé)向用戶(hù)提供4G控制面和用戶(hù)面功能。在NG-RAN和5GC連接中，ng-eNB也可以通過(guò)NG接口與5GC進(jìn)行通信，但是需要通過(guò)4G核心網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。ng-eNBgNB和ng-eNB在連接中起到了重要的作用，它們負(fù)責(zé)通過(guò)NG接口向5GC傳輸數(shù)據(jù)和控制信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)了5G接入網(wǎng)和5GC之間的通信。連接作用034G/5G互操作參數(shù)EUTRA鄰頻點(diǎn)在SIB5的carrierFreqListEUTRA->CarrierFreqEUTRA中定義，表示EUTRA鄰頻點(diǎn)。服務(wù)小區(qū)重選優(yōu)先級(jí)最低優(yōu)先級(jí)為0，值越高絕對(duì)優(yōu)先級(jí)越高，影響UE重選到該頻點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)。NR服務(wù)小區(qū)重選子優(yōu)先級(jí)在SIB2的cellReselectionServingFreqInfo中定義，表示服務(wù)頻點(diǎn)的小區(qū)重選子優(yōu)先級(jí)?；ゲ僮鲄?shù)概覽參數(shù)英文名中文含義所在消息功能含義對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的影響5->4重選參數(shù)，NR側(cè)設(shè)置cellReselectionPriority服務(wù)小區(qū)重選優(yōu)先級(jí)SIB2->cellReselectionServingFreqInfo該參數(shù)表示服務(wù)頻點(diǎn)的小區(qū)重選優(yōu)先級(jí)，0表示最低優(yōu)先級(jí)，對(duì)應(yīng)3GPPTS38.331協(xié)議SIB2中的cellReselectionPriority信元。值設(shè)置越高，絕對(duì)優(yōu)先級(jí)就越高，則UE就越優(yōu)先重選到該頻點(diǎn)cellReselectionSubPriorityNR服務(wù)小區(qū)重選子優(yōu)先級(jí)SIB2->cellReselectionServingFreqInfo該參數(shù)表示服務(wù)頻點(diǎn)的小區(qū)重選子優(yōu)先級(jí)。CarrierFreqEUTRAEUTRA鄰頻點(diǎn)SIB5->carrierFreqListEUTRA->CarrierFreqEUTRA該參數(shù)表示EUTRA鄰頻點(diǎn)

s-NonInraSearchP異頻異系統(tǒng)重選起測(cè)門(mén)限RSRPSIB2->cellReselectionServingFreqInfo該參數(shù)表示異頻異系統(tǒng)小區(qū)重選測(cè)量觸發(fā)RSRP門(mén)限。對(duì)于重選優(yōu)先級(jí)大于服務(wù)頻點(diǎn)的異系統(tǒng)，UE總是啟動(dòng)測(cè)量；對(duì)于重選優(yōu)先級(jí)小于等于服務(wù)頻點(diǎn)的異頻或者重選優(yōu)先級(jí)小于服務(wù)頻點(diǎn)的異系統(tǒng)，當(dāng)測(cè)量RSRP值大于該值時(shí)，UE無(wú)需啟動(dòng)異系統(tǒng)測(cè)量；當(dāng)測(cè)量RSRP值小于或等于該值時(shí)，UE需啟動(dòng)異系統(tǒng)測(cè)量。該參數(shù)配置的越小，則提高異頻異系統(tǒng)小區(qū)重選中測(cè)量的觸發(fā)難度；該參數(shù)配置的越大，則降低異頻異系統(tǒng)小區(qū)重選中測(cè)量的觸發(fā)難度。threshSeringLowP異頻異系統(tǒng)低優(yōu)先級(jí)重選門(mén)限RSRPSIB2->cellReselectionServingFreqInfo該參數(shù)表示服務(wù)頻點(diǎn)向低優(yōu)先級(jí)異頻異系統(tǒng)重選時(shí)的RSRP門(mén)限該參數(shù)配置的越小，更難觸發(fā)到低優(yōu)先級(jí)異頻或異系統(tǒng)的小區(qū)重選。該參數(shù)配置的越大，更容易觸發(fā)到低優(yōu)先級(jí)異頻或異系統(tǒng)的小區(qū)重選。q-Hyst小區(qū)重選遲滯SIB2->cellReselectionCommon->speedStateReselectionPars該參數(shù)表示UE在小區(qū)重選時(shí)，服務(wù)小區(qū)RSRP測(cè)量值的遲滯值該參數(shù)設(shè)置越小，同頻或異頻同優(yōu)先級(jí)重選越容易，但是乒乓重選的概率增加；該參數(shù)設(shè)置的越大，同頻或異頻同優(yōu)先級(jí)重選越難，乒乓重選的概率減小。TreselectionEUTRA重選信號(hào)判決時(shí)長(zhǎng)SIB5該參數(shù)表示重選EUTRAN小區(qū)定時(shí)器長(zhǎng)。在重選EUTRAN小區(qū)定時(shí)器時(shí)長(zhǎng)內(nèi)，當(dāng)服務(wù)小區(qū)的信號(hào)質(zhì)量和新小區(qū)信號(hào)質(zhì)量滿足重選門(mén)限，且UE在當(dāng)前服務(wù)小區(qū)駐留超過(guò)1秒時(shí)，UE才會(huì)向EUTRAN小區(qū)發(fā)起重選。該參數(shù)配置的越小，UE在本小區(qū)就越容易發(fā)起重選，但是增大了乒乓重選的概率；該參數(shù)配置的越大，UE在本小區(qū)越難發(fā)起重選，但是減小了乒乓重選的概率。threshX-HighEUTRAN頻點(diǎn)高優(yōu)先級(jí)重選RSRP門(mén)限SIB5->CarrierFreqEUTRA該參數(shù)表示異系統(tǒng)EUTRAN頻點(diǎn)高優(yōu)先級(jí)重選的RSRP門(mén)限值，在目標(biāo)頻點(diǎn)的小區(qū)重選優(yōu)先級(jí)比服務(wù)小區(qū)的小區(qū)重選優(yōu)先級(jí)要高時(shí)，作為UE從服務(wù)小區(qū)重選至目標(biāo)頻點(diǎn)下小區(qū)的接入電平門(mén)限。該參數(shù)設(shè)置的越小，觸發(fā)UE對(duì)高優(yōu)先級(jí)小區(qū)重選的難度越??；該參數(shù)設(shè)置的越大，觸發(fā)UE對(duì)高優(yōu)先級(jí)小區(qū)重選的難度越大。threshX-lowEUTRAN頻點(diǎn)低優(yōu)先級(jí)重選RSRP門(mén)限SIB5->CarrierFreqEUTRA該參數(shù)表示異系統(tǒng)EUTRAN頻點(diǎn)