大数据和数据分析区别
大数据和数据分析区别
大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点（4V特性）。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。
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数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。
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大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。
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第一：在分析方法上两者并没有本质不同
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数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果
大数据处理常用技术简介
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
入门大数据,需要学习哪些基础知识
大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响
3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/9317158849.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
大数据处理技术的特点
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测与响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全瞧得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本
大数据处理常用技术有哪些
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据考试题含答案知识讲解
1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的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 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别
B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框
大数据处理：技术与流程
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “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的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
大数据技术原理及应用
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大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应
传统分析与大数据分析的对比知识讲解
传统分析与大数据分 析的对比
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。 信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
大数据智能分析软件
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
大数据处理技术ppt讲课稿
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)