《大数据技术入门》教学课件

大数据技术入门课程大纲大数据概述大数据基础技术核心技术大数据应用什么是大数据？分布式文件系统Hadoop生态系统电商推荐系统大数据的特征大数据分布式计算框架Spark大数据处理引擎金融风控系统大数据的应用领域数据仓库和数据湖智慧城市大数据应用大数据概述大数据是指规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合它已成为现代社会的重要资源，为各行各业的决策提供了新的可能性大数据技术的应用涵盖了多个领域，包括商业分析、科学研究、医疗保健、金融服务、政府治理等什么是大数据数据量大数据速度快数据类型多样大数据通常指规模庞大大数据以高速率生成和大数据包含多种类型的，难以用传统数据处理累积，需要实时或准实数据，包括结构化数据方法进行管理和分析的时处理，以快速提取价、半结构化数据和非结数据集值构化数据数据价值高大数据蕴含着巨大的潜在价值，通过分析和挖掘，可以帮助企业做出更明智的决策大数据的特征数据量大数据类型多样数据速度快数据价值密度低大数据通常指规模庞大、结构大数据涵盖各种类型的结构化大数据以极快的速度生成和更大数据中包含许多有价值的信复杂的数据集，远远超出了传、半结构化和非结构化数据，新，需要实时或准实时的处理息，但也存在大量冗余和噪声统数据库管理系统的能力范围例如文本、图像、视频、音频能力，以应对高速的数据流数据，需要有效地筛选和分析它意味着海量的数据需要被等，需要处理不同格式的数据，以提取有用的信息存储、处理和分析大数据的应用领域电商个性化推荐、精准营销、库存管理、欺诈检测金融风险控制、反欺诈、信用评估、精准营销、客户画像医疗疾病预测、精准诊断、药物研发、医疗影像分析、患者管理交通交通流量预测、路线规划、交通安全管理、智慧城市建设大数据基础技术大数据基础技术是大数据应用的基础，为大数据分析和处理提供了必要的工具和平台分布式文件系统大数据分布式计数据仓库和数据算框架湖用于存储和管理海量数据，例如Hadoop用于并行处理大规模用于存储和管理结构的HDFS数据，例如Hadoop化和非结构化数据，的MapReduce和例如Hive和HBaseSpark分布式文件系统高可用性可扩展性分布式文件系统通过将数据复制随着数据量的增长，分布式文件到多个节点，提高了数据的可靠系统可以轻松地添加新的节点来性和可用性即使一个节点发生增加存储容量和处理能力，满足故障，其他节点仍然可以提供数大数据的存储和处理需求据访问，确保数据不会丢失高性能分布式文件系统通过将数据分发到多个节点，并进行并行处理，提高了数据的读写速度，满足大数据应用对高性能的需求大数据分布式计算框架Hadoop MapReduceSpark FlinkHadoop MapReduce是一个早期的大数Spark是一个通用的分布式数据处理引擎Flink是一个专门针对流处理的大数据计据计算框架，它以“分而治之”的方式处理，它比Hadoop MapReduce速度更快，算框架，它可以实时处理海量数据流，海量数据MapReduce将任务分解成支持多种计算模型，包括批处理、流处并提供高吞吐量和低延迟的计算能力Map和Reduce两个阶段，分别负责数理、机器学习和图计算据映射和结果归约数据仓库和数据湖数据仓库数据湖数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据湖是一个用于存储所有类型数据的存储库，包括结构化、半结数据集合，用于支持管理决策它通常采用结构化的数据模型，并构化和非结构化数据它通常使用分布式文件系统（如HDFS）来使用关系型数据库管理系统来存储和管理数据存储数据，并使用各种工具和技术来访问和处理数据生态系统HadoopHadoop生态系统是一个庞大而强大的开源软件生态系统，为大数据处理提供全面的解决方案它包含多个组件，协同工作以处理海量数据，包括数据存储、计算、分析、管理等各个方面简介HadoopHadoop是一个开源软件框架，用于存储它由Apache软件基金会开发和维护，提Hadoop广泛应用于各个领域，包括大数和处理大型数据集供了一个可靠的、可扩展的和分布式的数据分析、机器学习、数据挖掘和云计算据处理平台分布式文件系统HDFS高容错性高可扩展性HDFS通过数据副本机制，保证HDFS可以轻松地添加新的节点数据即使在节点故障情况下也能，扩展存储容量，满足不断增长正常访问，提高系统的可靠性的数据存储需求高吞吐量HDFS采用数据块化存储和分布式读取机制，能够高效处理大规模数据的读写操作，提高数据处理效率计算框架MapReduce概述1MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出并开源，主要用于处理海量数据核心思想2将复杂的数据处理任务分解成两个阶段Map和Reduce3Map阶段将原始数据映射成键值对，并进行初步处理4Reduce阶段将具有相同键的键值对进行合并，并进行最终的处理数据仓库HiveHive架构数据模型查询执行Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统Hive使用表来组织数据，并提供不同类型HiveQL查询会被编译成MapReduce或，它提供了一个类似SQL的查询语言的表来满足各种数据需求数据可以存储Spark任务，在Hadoop集群上执行，并HiveQL来分析存储在HDFS中的大数据在HDFS、HBase或其他数据存储中返回结果大数据处理引擎Spark速度快通用性强Spark比Hadoop MapReduce快Spark可以用于各种大数据处理得多，因为它使用内存计算而不任务，包括批处理、流处理、机是磁盘计算这使得Spark能够器学习和图计算这使得Spark处理大数据集的速度比Hadoop成为了一个非常通用的工具，可MapReduce快100倍甚至更多以用于多种大数据应用场景易于使用Spark提供了一个易于使用的API，这使得开发人员能够快速构建和部署大数据应用程序Spark还提供了一个丰富的生态系统，包括各种库和工具，可以帮助开发人员更轻松地使用Spark集群搭建Hadoop搭建Hadoop集群是学习和使用Hadoop的重要一步，它允许您在实际环境中体验Hadoop的强大功能环境准备集群安装集群配置集群测试在开始搭建集安装Hadoop配置Hadoop运行测试程序群之前，需要软件，包括集群，包括节验证集群是否准备合适的硬Hadoop Core点角色、数据正常工作，并件环境，包括、HDFS、存储路径、安进行性能调优服务器、网络MapReduce等全设置等、操作系统等组件环境准备硬件1确保拥有足够的计算资源，例如CPU、内存和存储空间，以满足Hadoop集群的运行需求软件2安装所需的软件，包括Java、Hadoop、HDFS、MapReduce和其他相关工具网络3确保网络连接稳定，并配置好节点之间的通信集群安装Hadoop安装1下载Hadoop软件包并解压缩配置环境变量2设置Hadoop环境变量，使系统能够找到Hadoop相关文件启动Hadoop集群3启动NameNode和DataNode，以及其他所需的组件验证集群4使用命令行工具或Web界面验证集群是否正常工作集群配置节点配置配置每个节点的硬件资源，如CPU、内存、磁盘空间等，根据集群规模和数据量进行合理配置网络配置设置节点之间的网络连接，确保数据传输效率，并考虑网络带宽和延迟安全配置配置访问控制和数据加密，保障集群安全，防止数据泄露和恶意攻击服务配置配置Hadoop相关服务，如HDFS、MapReduce、YARN等，设置服务参数和资源分配策略集群测试验证服务正常运行1确保所有节点正常启动并连接，各服务运行状态正常测试数据读写操作2使用命令行工具或Java API上传和下载文件，验证HDFS文件系统功能执行MapReduce任务3运行简单的MapReduce任务，验证集群的计算能力和数据处理效率文件管理HDFSHDFS作为Hadoop生态系统的核心组件，提供了强大的文件管理功能，允许用户存储和访问大量数据基本操作文件上传下载数据备份与恢复•创建、删除、重命•将本地文件上传到•使用HDFS提供的名文件和目录HDFS备份机制进行数据备份•查看文件和目录信•将HDFS文件下载息到本地•从备份数据中恢复丢失或损坏的文件•移动和复制文件基本操作HDFS创建目录上传文件下载文件使用hdfs dfs-mkdir命令创使用hdfs dfs-put命令上传使用hdfs dfs-get命令下载建目录，例如创建文件，例如上传本地文件文件，例如下载HDFS中的/user/hadoop/test目录local.txt到HDFS的/user/hadoop/test/file.txthdfs dfs-mkdir/user/hadoop/test目录到本地hdfs dfs-get/user/hadoop/test hdfs dfs-put local.txt/user/hadoop/test/file.txt/user/hadoop/test local.txt删除文件或目录使用hdfs dfs-rm命令删除文件或目录，例如删除/user/hadoop/test目录hdfsdfs-rm-r/user/hadoop/test文件上传下载HDFS文件上传文件下载HDFS支持多种文件上传方式，包括HDFS也支持多种文件下载方式，包括•使用命令行工具例如，使用hadoop fs-put命令将本地文•使用命令行工具例如，使用hadoop fs-get命令将HDFS件上传到HDFS文件下载到本地•使用Web界面可以通过HDFS的Web界面上传文件•使用Web界面可以通过HDFS的Web界面下载文件•使用Java API可以通过Java代码调用HDFS的API上传•使用Java API可以通过Java代码调用HDFS的API下载文件文件数据备份与恢复HDFS数据备份数据恢复12HDFS提供了多种数据备份策当数据丢失或损坏时，可以使略，例如定期备份、增量备份用备份数据进行恢复HDFS和镜像备份，以确保数据的安支持从备份数据中恢复数据，全性和完整性并提供多种恢复方式，例如完整恢复和部分恢复数据一致性3HDFS保证数据的一致性，确保备份和恢复的数据与原始数据一致数据一致性是确保数据安全性和可靠性的关键编程MapReduceMapReduce是Hadoop的核心计算框架，它提供了一种简单而强大的编程模型，用于处理海量数据MapReduce编程模型将数据处理过程分成两个阶段Map阶段和Reduce阶段Map阶段Reduce阶段将输入数据分割成键值对，并进行将具有相同键的中间键值对聚合在处理，生成中间键值对一起，进行最终的计算，生成最终结果编程模型MapReduceMap任务Reduce任务Map任务负责将输入数据进行解Reduce任务负责对Map任务输析和处理，并将结果转换成键值出的键值对进行聚合和汇总，最对的形式它类似于数据预处理终得到最终结果它类似于数据和特征提取的过程聚合和统计分析的过程Shuffle操作Shuffle操作是连接Map任务和Reduce任务的桥梁，它负责将Map任务输出的键值对根据键进行分组，并将分组后的数据传递给Reduce任务进行处理示例WordCount代码解释WordCount示例展示了MapReduce编程模型的基本原理Mapper接收输入数据import org.apache.hadoop.io.IntWritable;，将每行文本拆分成单词，并输出单词和1的键值对import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;public classWordCountMapper extendsMapper{@Overridepublic voidmapLongWritable key,Text value,Contextcontextthrows IOException,InterruptedException{String line=value.toString;String[]words=line.split\\s+;for Stringword:words{context.writenew Textword,new IntWritable1;}}}自定义和Mapper Reducer1MapperMapper函数负责将输入数据映射到键值对您可以通过自定义Mapper类来实现特定需求的映射逻辑例如，可以将文本数据中的单词映射到其出现次数，或者将数据中的特定字段映射到不同的键值对2ReducerReducer函数负责对Mapper函数输出的键值对进行聚合操作您可以自定义Reducer类来实现特定需求的聚合逻辑例如，可以将所有相同键的词频值进行累加，或者根据不同的键值对进行排序等数据仓库HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，提供类似于SQL的查询语言（HiveQL），用于分析存储在Hadoop分布式文件系统HDFS中的大规模数据主要特点Hive提供了数据仓库功能，支持数据定义语言DDL和数据操纵语言DML，允许用户创建、管理和查询数据数据模型Hive使用表Table来组织数据，并提供各种数据类型和数据分区机制查询语言HiveQL是一种类似于SQL的查询语言，允许用户使用熟悉的语法进行数据查询和分析执行引擎Hive使用MapReduce或其他计算引擎来执行查询，并可以利用Hadoop的分布式计算能力简介HiveHive是一个基于Hive使用HiveQL查询Hive查询会被编译成Hadoop的数据仓库系语言，这是一种类似MapReduce任务，在统，它允许用户使用类SQL的语言，易于学习Hadoop集群上执行，似SQL的查询语言来和使用，即使对于没有能够高效地处理海量数分析存储在Hadoop分Hadoop经验的用户也据布式文件系统HDFS是如此中的大数据数据模型Hive表（Table）数据库（Database）分区（Partition）Hive的核心数据组织单元，类似于关系型Hive中的数据库用来组织和管理多个表，将表根据特定列的值进行划分，可以提高数据库中的表表由行和列组成，用于存方便管理和访问数据查询效率并方便管理大量数据储数据语法Hive SQLSELECT语句用于从表中检索数据，并支持各种条件和排序选项INSERT语句用于向表中插入新数据UPDATE语句用于修改现有数据DELETE语句用于从表中删除数据数据导入导出Hive数据导入数据导出Hive支持多种数据导入方式，包括Hive支持将数据导出到•LOAD命令从外部文件系统（如HDFS）加载数据到Hive表中•外部文件系统将数据写入HDFS等文件系统•CREATE TABLEAS SELECTCTAS从现有Hive表或外部数据源创建新•其他数据库将数据导出到其他数据库，如MySQL、Oracle的Hive表并导入数据•INSERT OVERWRITE覆盖已有数据•INSERT INTO追加数据入门SparkSpark是一个快速、通用、通用的集群计算框架，它以内存计算为核心，能够处理各种类型的数据，例如批处理数据、实时流数据、图数据等Spark的优势在于其高性能、易用性和灵活性，使其在各种大数据应用场景中得到广泛应用Spark的优势Spark的应用场景•高性能Spark使用内存计算，比传•数据分析进行海量数据的统计分析统的HadoopMapReduce框架快得、数据挖掘、机器学习等多•实时流处理实时分析流数据，例如•易用性Spark提供了丰富的API，实时监控、实时推荐等支持多种编程语言，如Java、Scala•图计算处理大型图数据，例如社、Python等，方便开发者使用交网络分析、推荐系统等•灵活性Spark支持多种数据处理模式，例如批处理、实时流处理、图计算等，可以满足各种大数据应用需求概述SparkSpark是一种快速、通它比Hadoop Spark支持多种应用程用、可扩展的集群计算MapReduce快得多，序，包括批处理、实时框架，用于处理大数据因为它支持在内存中执流处理、机器学习、图集行计算，而不是像计算和SQL查询MapReduce那样将所有数据都写入磁盘核心组件Spark1Spark Core2Spark SQLSparkCore是Spark的核心引擎，提供了分布式任务调度、内存管Spark SQL是Spark上的结构化数据处理引擎，允许用户使用SQL理和数据处理的基本功能它支持各种数据源，包括HDFS、Hive、语法查询和操作数据它支持多种数据格式，并提供高效的数据处Kafka等，并提供了一系列API用于编写和执行数据处理任务理能力3Spark Streaming4Spark MLlibSpark Streaming是Spark上的实时数据处理引擎，能够对实时数据Spark MLlib是Spark上的机器学习库，提供了一系列机器学习算法流进行处理，例如Twitter流、传感器数据等它可以与Kafka等消，包括分类、回归、聚类、推荐等，方便用户进行机器学习建模和息队列集成，并提供实时分析和数据处理功能预测编程RDDRDD简介RDD操作RDD示例RDD弹性分布式数据集是Spark中的RDD支持两种主要的操作转换操作和以下示例展示了如何创建RDD并进行操核心概念，它代表了对数据的分布式、行动操作转换操作会创建新的RDD，作不可变集合RDD可以在集群中并行处而行动操作会返回结果或对数据进行操理，并且支持多种操作，包括转换和行作val data=动sc.parallelizeArray1,2,3,4,5val doubled=data.map_*2val sum=doubled.reduce_+_Spark Streaming实时数据处理微批次处理容错机制123Spark Streaming允许您使用Spark SparkStreaming将传入的数据流SparkStreaming具有内置的容错的强大功能来处理实时数据流它划分为小的微批次，并对每个批次机制，以确保在处理数据流时不会能够从各种数据源中读取数据，例进行并行处理这种方法使Spark丢失任何数据它使用检查点来跟如Kafka、Flume和Twitter，并进Streaming能够以高吞吐量处理实踪处理进度，并在发生故障时恢复行实时分析、转换和聚合时数据，同时保持低延迟处理大数据应用案例大数据在各个领域都发挥着重要的作用，为人们的生活和工作带来了巨大的改变下面将介绍一些典型的应用案例，帮助您更好地理解大数据的应用场景电商推荐系统金融风控系统基于用户的浏览记录、购买历史利用大数据分析用户行为、交易、评价等数据，为用户推荐个性记录等数据，识别潜在风险，提化的商品或服务高金融机构的风险控制能力智慧城市大数据应用利用城市交通、环境、能源等数据，优化城市管理，提高城市效率和居民生活质量电商推荐系统基于内容的推荐协同过滤推荐根据用户浏览过的商品或购买过的商品进行推荐，例如，如果用户根据用户的历史行为，例如浏览、购买、评分等，推荐与该用户相购买过运动鞋，系统会推荐其他类型的运动鞋似用户的偏好相似的商品基于知识的推荐混合推荐利用商品属性、用户属性、以及用户行为等数据，建立知识模型，结合多种推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知对商品进行推荐，例如，如果用户购买过篮球鞋，系统会推荐篮球识的推荐等，提供更精准的推荐服务等相关商品金融风控系统欺诈检测信用风险评估市场风险管理利用机器学习算法分析交易数据，识别异基于客户历史数据和外部信息，评估借款监控市场波动和外部因素对金融产品和投常行为和潜在的欺诈活动，降低金融机构人的信用风险，为贷款审批和风险控制提资组合的影响，制定相应的风险控制策略的风险敞口供依据智慧城市大数据应用交通优化公共安全环境监测资源管理利用传感器和GPS数据实时通过视频监控、人脸识别、收集空气质量、水质、噪声优化城市资源配置，例如水监控交通流量，预测拥堵情车辆追踪等技术，提升城市等环境数据，监测城市环境资源管理、电力管理、垃圾况，优化信号灯控制，提供安全管理能力，预测犯罪风状况，识别污染源，为环境处理等，提高资源利用率，实时导航服务，提升交通效险，快速定位和处理突发事治理提供科学依据降低城市运营成本率和安全件大数据发展趋势大数据技术正在以前所未有的速度发展，未来的趋势将是更广泛的应用、更深入的分析、更高效的处理、更安全的保障云计算和大数据深度融人工智能和大数据深度合融合云计算平台将成为大数据存储人工智能将利用大数据进行训、处理和分析的主要基础设施练和优化，推动机器学习、深度学习等领域的发展物联网和大数据深度融合物联网将产生海量数据，需要大数据技术进行存储、处理和分析，推动智慧城市、智能制造等应用场景的发展云计算与大数据云计算提供了大规模存云数据库服务提供了高云平台上的大数据分析储、处理和分析大数据可用性、可扩展性和安工具和服务，简化了数的基础设施，并可以根全性，为大数据分析提据分析流程，并提供强据需要进行弹性扩展，供可靠的数据存储和管大的分析功能降低了大数据项目的成理本和复杂性人工智能与大数据数据驱动深度学习12人工智能算法需要大量的数据深度学习是人工智能的一个重进行训练和优化，而大数据提要分支，它能够从海量数据中供了丰富的、多样的数据源，学习复杂模式，并在图像识别为人工智能的发展提供了强大、语音识别、自然语言处理等的动力领域取得了显著的成果应用场景3人工智能与大数据结合，在各个领域催生出新的应用场景，例如精准营销、智能客服、医疗诊断、金融风控等物联网与大数据物联网IoT设备不断这些数据通过网络传输大数据技术被用于分析收集大量数据，例如传到云端或本地数据中心这些数据，提取有价值感器数据、位置信息和，形成庞大的数据流的信息，并用于优化设用户行为备性能、提高效率和改善用户体验课程总结通过本课程的学习，您已掌握大数据技术入门知识，包括大数据概述、Hadoop生态系统、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架、Hive数据仓库和Spark大数据处理引擎等您还学习了Hadoop集群搭建、HDFS文件管理、MapReduce编程、Hive数据仓库操作和Spark入门，并了解了大数据应用案例和发展趋势。