《大数据应用案例 大数据培训视频教程-大数据高并发架构实战案例.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据应用案例 大数据培训视频教程-大数据高并发架构实战案例.pptx（50页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、大数据应用案例 制作人：Ppt制作者时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 Hadoop Hadoop入门入门第第3 3章章 Spark Spark深入深入第第4 4章章 NoSQL NoSQL数据库数据库第第5 5章章 数据仓库和数据可视化数据仓库和数据可视化第第6 6章章 总结总结 0101第1章 简介 大数据概述大数据是指数据量大、处理速度快、数据种类繁多的数据集合什么是大数据电商、金融、医疗、智慧城市等领域大数据的应用场景Hadoop、Spark等技术的崛起大数据技术的发展历程 大数据技术栈大数据处理的基础Hadoop实时数据处理引擎Spark非关系型数据库No
2、SQL大数据存储和管理的解决方案数据仓库大数据应用案例基于用户行为和兴趣的商品推荐电商推荐系统借贷等金融业务的风险评估和控制金融风控系统通过分析海量数据提高医疗质量和效率医疗大数据分析集成城市各类数据，提高城市管理效率智慧城市建设专业的大数据培训机构介绍培训机构0103一流的大数据专家和讲师团队介绍培训师资02多种类型，全面深入的大数据课程介绍培训课程大数据技术的发大数据技术的发展历程展历程随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法胜任。而胜任。而HadoopHadoop的诞生改变了这一切。的诞生改变了这一切。HadoopHadoop是
3、一个开是一个开源的分布式计算框架，它能够在数以千计的服务器上进行源的分布式计算框架，它能够在数以千计的服务器上进行扩展性计算，从而处理超大规模的数据。扩展性计算，从而处理超大规模的数据。SparkSparkSpark CoreSpark CoreSpark SQLSpark SQLSpark StreamingSpark StreamingNoSQLNoSQLMongoDBMongoDBCassandraCassandraRedisRedis数据仓库数据仓库HiveHiveAmazon RedshiftAmazon RedshiftSnowflakeSnowflake大数据技术栈HadoopH
4、adoopMapReduceMapReduceHDFSHDFSHBaseHBase智慧城市建设智慧城市是指利用物联网、云计算、大数据等技术，对城市的交通、环保、公共安全等方面进行数字化、网络化、智能化的建设。随着城市化的不断推进和人们生活水平的提高，智慧城市建设已经成为了城市发展的趋势和方向。0202第2章 Hadoop入门 Google的GFS和MapReduce启发Hadoop的起源和发展0103搜索引擎、数据挖掘等Hadoop的应用场景02HDFS和MapReduceHadoop的组成部分Hadoop集群搭建服务器数量、配置、操作系统等硬件和软件要求本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式
5、Hadoop集群的部署方式核心配置文件、服务配置文件等Hadoop集群的配置资源管理、任务调度等Hadoop集群的管理HadoopHadoop分布式分布式文件系统文件系统(HDFS)(HDFS)HDFSHDFS是是HadoopHadoop中的分布式文件系统，它的主要作用是存中的分布式文件系统，它的主要作用是存储和管理海量数据。储和管理海量数据。HDFSHDFS采用主从架构，由一个采用主从架构，由一个NameNodeNameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的所在负责管理文件系统的命名空间和数据块的所在位置等元数据信息，多个位置等元数据信息，多个DataNodeDataNode存储具体的
6、数据块。存储具体的数据块。HDFSHDFS的优点是可伸缩、可靠、高效。的优点是可伸缩、可靠、高效。DataNodeDataNode存储具体的数据块存储具体的数据块负责数据块的读写等操作负责数据块的读写等操作向向NameNodeNameNode汇报数据块信息汇报数据块信息 HDFS架构NameNodeNameNode负责管理文件系统的命名空间负责管理文件系统的命名空间存储文件的元数据信息存储文件的元数据信息负责管理数据块的所在位置等负责管理数据块的所在位置等HDFS文件读写过程Client向NameNode发起写入请求，NameNode返回可写入的DataNode列表，Client向其中一个Da
7、taNode写入数据，如果该DataNode写入成功，则向下一个DataNode写入，直到写入完成。文件写入Client向NameNode发起读取请求，NameNode返回可读取的DataNode列表，Client向数据块所在的DataNode发起读取请求，DataNode返回数据块的内容。文件读取 HDFSHDFS的优缺点的优缺点HDFSHDFS的主要优点是可扩展性好、数据可靠性高、适合于海的主要优点是可扩展性好、数据可靠性高、适合于海量数据存储。同时，它的缺点也是显而易见的，比如不适量数据存储。同时，它的缺点也是显而易见的，比如不适合处理小文件、不支持数据的随机读写等。合处理小文件、不支持
8、数据的随机读写等。MapReduce计算模型Map处理阶段和Reduce处理阶段，Map负责将输入数据切分成独立的数据块并对每个数据块分别执行Map函数产生中间结果，Reduce负责对中间结果进行合并并最终输出结果。MapReduce过程MapReduce编程模型需要用户自定义Map函数和Reduce函数，完成对数据的处理和分析。MapReduce编程模型统计文本文件中单词出现的频率一个简单的MapReduce代码例子 0303第3章 Spark深入 Spark概述Spark是基于内存计算的大数据处理框架，具有高效的容错机制和强大的数据处理能力。它由Spark Core和四个附加组件组成：Sp
9、ark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX。Spark可以部署在单机、集群和云平台上，适用于各种不同规模和类型的大数据处理场景。Spark的起源和发展Spark由UC Berkeley AMPLab研究团队在2009年开始开发UC Berkeley AMPLabSpark于2010年开源，成为Apache软件基金会的孵化项目Spark开源Spark已经在大数据领域得到了广泛应用，包括商业、学术和政府等领域广泛应用 Spark的组成部分Spark的核心组件，提供了分布式任务调度和内存计算功能Spark CoreSpark的SQL查询组件，支持
10、SQL语句和DataFrame APISpark SQLSpark的流处理组件，支持实时数据处理和批量数据处理Spark StreamingSpark的机器学习组件，提供了各种机器学习算法和工具Spark MLlibSparkSpark集群搭建集群搭建为了搭建一个高效稳定的为了搭建一个高效稳定的SparkSpark集群，需要考虑硬件和软件集群，需要考虑硬件和软件的要求。硬件方面，需要考虑的要求。硬件方面，需要考虑CPUCPU、内存、存储和网络等、内存、存储和网络等因素；软件方面，需要安装和配置因素；软件方面，需要安装和配置SparkSpark、HadoopHadoop和其他和其他必要的软件。必
11、要的软件。SparkSpark集群的部署方式包括集群的部署方式包括Stand-aloneStand-alone、YARNYARN和和MesosMesos三种方式。三种方式。Spark集群的配置包括Spark Executor Memory、Spark Driver Memory、Spark Task Cores等参数调优参数可以选择使用Hadoop YARN、Apache Mesos等资源管理器资源管理器可以使用ZooKeeper、HDFS High Availability等技术实现高可用性高可用性 利用Spark机器学习组件构建个性化推荐系统，增强用户购物体验电商推荐系统0103利用Spa
12、rk的机器学习能力，预测航班票价的变化趋势航空票价预测02利用Spark流处理组件实时监测和分析网络流量，发现安全威胁网络安全分析Spark SQLSpark SQL支持支持SQLSQL语句和语句和DataFrame DataFrame APIAPI，实现，实现SQLSQL查询功能查询功能支持支持JDBCJDBC、ODBCODBC、TableauTableau等数据源等数据源提供了数据清洗、分析和可视提供了数据清洗、分析和可视化等功能化等功能Spark StreamingSpark Streaming支持实时数据处理和批量数据支持实时数据处理和批量数据处理处理可以与可以与KafkaKafka、
13、FlumeFlume等数据源等数据源进行集成进行集成提供了窗口计算、累加器等高提供了窗口计算、累加器等高级特性级特性Spark MLlibSpark MLlib提供了各种机器学习算法和工提供了各种机器学习算法和工具具支持分类、回归、聚类等多种支持分类、回归、聚类等多种模型模型可以与可以与Spark SQLSpark SQL、Spark Spark StreamingStreaming等组件集成等组件集成Spark核心组件Spark CoreSpark Core提供了分布式任务调度和内存提供了分布式任务调度和内存计算功能计算功能支持支持ScalaScala、JavaJava和和PythonPyt
14、hon等等编程语言编程语言可以与可以与HadoopHadoop、HiveHive等大数等大数据生态系统集成据生态系统集成 0404第4章 NoSQL数据库 NoSQL概述受限于传统关系数据库已经难以胜任大数据环境下的数据管理应用，NoSQL数据库应运而生NoSQL的起源和发展特点：高可用性、高读写性能、数据结构灵活；缺点：没有标准化，难以兼容性和迁移性NoSQL的特点和优缺点适合大数据应用、实时数据处理、高性能应用、文档存储和索引等场景NoSQL的应用场景 NoSQL分类每个数据项都是一个键值对，如Rediskey-value数据库数据以文档形式存储，如MongoDB文档数据库数据按列族存储，
15、如HBase列族数据库面向图形数据存储和查询，如Neo4j图数据库MongoDBMongoDB入门入门MongoDBMongoDB是一款基于分布式文件存储的是一款基于分布式文件存储的NoSQLNoSQL数据库系数据库系统，其数据模型为文档型，支持多种查询方式。它具有极统，其数据模型为文档型，支持多种查询方式。它具有极高的性能、可扩展性和灵活性，可以应用于各种大数据场高的性能、可扩展性和灵活性，可以应用于各种大数据场景。景。MongoDBMongoDB的基本操作包括的基本操作包括CRUDCRUD操作、索引操作和聚操作、索引操作和聚合操作等。合操作等。MongoDB的基本操作增删改查文档、集合等元
16、素CRUD操作创建、删除索引，提高查询效率索引操作对文档进行聚合统计、分组、排序等操作聚合操作 RedisRedis入门入门RedisRedis是一款基于内存的高性能键值型是一款基于内存的高性能键值型NoSQLNoSQL数据库系统，数据库系统，其数据模型为键值型，支持多种数据类型。它具有极高的其数据模型为键值型，支持多种数据类型。它具有极高的读写性能和可靠性，可以应用于高并发场景和缓存场景。读写性能和可靠性，可以应用于高并发场景和缓存场景。RedisRedis的基本操作包括数据类型操作、事务操作和持久化操的基本操作包括数据类型操作、事务操作和持久化操作等。作等。Redis的基本操作操作字符串、
17、哈希表、列表、集合、有序集合等数据类型数据类型操作多个操作原子性执行，保证数据一致性事务操作将内存中的数据同步到磁盘，防止数据丢失持久化操作 0505第5章 数据仓库和数据可视化 数据仓库简介数据仓库是为了支持企业决策而设计的一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库的概念和发展数据仓库由数据源、ETL模块、数据仓库服务器和客户端工具等组成。数据仓库的组成和架构数据仓库适用于大规模数据的分析和决策，如销售、市场、财务、人力资源等领域。数据仓库的应用场景 数据仓库建设数据仓库的设计包括业务需求分析、数据模型设计和物理设计。数据仓库的设计和建模数据抽取是指从数据源中获取数
18、据，数据清洗是指对数据进行初步处理，数据转换是指对数据进行格式转换。数据的抽取、清洗和转换数据加载是指将数据导入到数据仓库中，数据更新是指对数据进行增量或全量更新。数据的加载和更新 数据可视化简介数据可视化是将数据转化成可视化的形式，以增强人类对数据的理解和分析能力。数据可视化的概念和发展数据可视化的分类包括图表、地图、仪表盘、报表等，数据可视化的模式包括静态和交互式。数据可视化的分类和模式数据可视化适用于各种领域的数据分析和决策，如营销、金融、医疗等领域。数据可视化的应用场景 Tableau是一款业界知名的数据可视化和分析工具，它能够让用户通过图表和仪表盘等方式对数据进行深入分析。Table
19、au0103QlikView是一款面向企业的数据可视化和分析工具，它能够帮助用户快速探索和分析数据，发现数据背后的关联和趋势。QlikView02Power BI是微软推出的数据可视化工具，它提供了强大的数据转换、建模和分析功能，能够帮助用户快速构建自己的数据模型和仪表盘。Power BI数据仓库和数据可视化的联系数据仓库和数据可视化是大数据应用的两个重要环节。数据仓库可以为数据提供集成、统一和历史化的视图，为后续的数据分析和挖掘提供了便利。数据可视化则可以通过图表、仪表盘等方式直观展示数据，帮助用户深入理解和分析数据。因此，数据仓库和数据可视化是密切相关的，它们在大数据应用中发挥着不可替代的
20、作用。0606第6章 总结 大数据应用案例大数据如何影响我们的生活大数据对现代社会的影响大数据未来的发展方向大数据的发展趋势大数据应用案例的分析和思考大数据应用案例的思考 大数据培训视频大数据培训视频对我们的收获大数据培训视频的收获大数据培训视频的反馈和建议大数据培训视频的建议和意见大数据培训视频未来的发展方向大数据培训视频的未来展望 大数据应用案例大数据应用案例大数据应用案例的分析和思考，大数据在医疗、金融、交大数据应用案例的分析和思考，大数据在医疗、金融、交通等领域的应用，为我们的生活带来了巨大的变化和便利。通等领域的应用，为我们的生活带来了巨大的变化和便利。大数据的发展趋势大数据存储技术
21、的发展和趋势数据存储技术大数据处理技术的发展和趋势数据处理技术大数据安全技术的发展和趋势数据安全技术 金融金融风险预测风险预测反洗钱反洗钱个性化投资个性化投资交通交通交通流量预测交通流量预测路径规划优化路径规划优化公共运输调度公共运输调度电商电商个性化推荐个性化推荐营销策略优化营销策略优化风险评估风险评估大数据应用案例医疗医疗疾病预测疾病预测诊断辅助诊断辅助临床研究临床研究大数据在疾病预测、诊断辅助和临床研究等方面的应用医疗0103大数据在交通流量预测、路径规划优化和公共运输调度等方面的应用交通02大数据在风险预测、反洗钱和个性化投资等方面的应用金融大数据培训视频的收获大数据培训视频让我们对大
22、数据有了更深入的了解，学习了大数据相关的理论知识和实际案例，对我们的工作和生活都有很大的帮助。大数据应用案例大数据在疾病预测、诊断辅助和临床研究等方面的应用医疗大数据在风险预测、反洗钱和个性化投资等方面的应用金融大数据在交通流量预测、路径规划优化和公共运输调度等方面的应用交通大数据在个性化推荐、营销策略优化和风险评估等方面的应用电商大数据应用案例大数据应用案例大数据应用案例的分析和思考，大数据在医疗、金融、交大数据应用案例的分析和思考，大数据在医疗、金融、交通、电商、教育等领域的应用，为我们的生活和工作带来通、电商、教育等领域的应用，为我们的生活和工作带来的巨大变化和创新。的巨大变化和创新。下次再会