现代大数据处理技术教学课件

现代大数据处理技术欢迎来到现代大数据处理技术课程！本课程旨在帮助学员全面了解和掌握现代大数据处理的关键技术与方法通过本课程的学习，学员将能够运用各种大数据工具和平台，解决实际业务场景中的数据处理问题本课程内容涵盖了生态系统、、数据库、数据仓库、数据挖掘、数据可视Hadoop SparkNoSQL化以及数据安全与隐私保护等多个方面，力求为学员提供一个系统而深入的学习体验让我们一起开启大数据处理技术的探索之旅！课程简介与目标课程简介课程目标本课程系统介绍现代大数据处理技术，包括、、理解大数据概念与特点Hadoop Spark•数据库、数据仓库、数据挖掘和数据可视化等通过理论NoSQL掌握常用大数据处理技术•学习与实践操作相结合，培养学员大数据处理能力能够运用大数据工具解决实际问题•了解大数据技术发展趋势•大数据概念与特点概念1大数据是指无法在一定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，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（）5V2（大量）数据规模巨大，达到甚至级别Volume TBPB（高速）数据产生和处理速度快Velocity（多样）数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化Variety数据（价值）数据具有潜在商业价值Value（真实性）数据质量参差不齐，存在噪声和不确定性Veracity大数据的应用场景金融领域电商领域风险评估、欺诈检测、信用评分、量化交易个性化推荐、用户行为分析、精准营销、库存管理医疗健康交通运输疾病预测、药物研发、个性化治疗、健康管理智能交通、路线优化、交通流量预测、车辆调度大数据处理技术概述数据采集数据存储数据处理数据可视化从各种数据源收集数据，如传将采集的数据存储到分布式文使用、等技将处理后的数据以图表、图形MapReduce Spark感器、日志、数据库、社交媒件系统或数据库中术对数据进行清洗、转换、分等形式展示，方便用户理解和NoSQL体等析和挖掘决策生态系统介绍HadoopHDFS1分布式文件系统，提供高可靠、高吞吐量的数据存储HadoopMapReduce2分布式计算框架，用于大规模数据并行处理YARN3资源管理与调度框架，负责集群资源的管理和分配Hive4数据仓库工具，提供接口进行数据查询和分析SQLPig5高级数据流语言，简化编程MapReduceHBase6数据库，提供高可靠、高性能的列式存储NoSQL核心组件Hadoop HDFSNameNode存储文件系统的元数据，如文件目录结构、文件属性等DataNode存储实际的数据块，负责数据的读写操作Secondary NameNode辅助进行元数据备份和恢复NameNode架构与原理HDFS数据分块数据冗余1将大文件切分成多个数据块对数据块进行多副本备份2数据校验分布式存储43定期校验数据块的完整性将数据块存储在不同的上DataNode数据存储与读取HDFS数据写入1数据分块2数据复制3数据存储4通过将文件分割成块并存储在不同的节点上来实现数据的分布式存储数据读取涉及到找到这些块并按顺序合并它们这种设计提HDFS高了存储效率和容错能力命令行操作HDFS1hadoop fs-ls2hadoop fs-mkdir3hadoop fs-put4hadoop fs-get使用命令行进行文件管理是与交互的基本方式命令包括列出目录内容，创建新目录，上传文件到以及从下载HDFS HDFS HDFS HDFS文件这些命令是任何管理员或开发人员的基础Hadoop核心组件Hadoop MapReduce阶段阶段Map Reduce将输入数据切分成多个小块，并行处理，生成中间结果将阶段的中间结果进行合并和处理，生成最终结果Map编程模型MapReduceMapper1负责将输入数据转换成键值对（）key-value pairsReducer2负责将具有相同键的键值对进行合并和处理工作流程MapReduceInput Split输入数据将输入数据切分成多个小块Map Shuffle并行处理数据块，生成中间结果将中间结果按照键进行排序和分组Reduce Output合并和处理中间结果，生成最终结果输出最终结果案例分析MapReduceWordCount目标Mapper Reducer统计文本文件中每个单将每个单词转换成键值将具有相同单词的键值词出现的次数对（单词，）对进行合并，统计总数1优化技巧MapReduceCombiner1在阶段进行本地聚合，减少网络传输量MapPartitioner2控制数据分发到节点的策略，避免数据倾斜Reduce数据压缩3使用压缩算法减少数据存储空间和网络传输量资源管理Hadoop YARNResourceManager负责集群资源的统一管理和调度NodeManager负责节点资源的监控和管理ApplicationMaster负责应用程序的管理和调度架构与原理YARN资源请求资源分配1应用程序向请求资源分配资源给应用程序ResourceManager ResourceManager2任务执行资源释放4应用程序在上执行任务3NodeManager任务完成后，释放占用的资源资源调度策略YARNFIFO12Capacity Scheduler3Fair Scheduler支持多种资源调度策略，包括先进先出（）、容量调度器（）和公平调度器（）选择YARN FIFOCapacity SchedulerFair Scheduler合适的调度策略可以提高集群资源的利用率和应用程序的性能应用提交与监控YARN提交应用1监控状态2查看日志3应用提交和监控涉及到使用命令行工具来提交应用程序，监控其状态以及查看日志这些步骤对于确保应用程序的顺利执行和调YARN试至关重要概述与优势Spark概述优势是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供内存计算、流速度快基于内存计算，比快倍Spark•MapReduce10-100处理、查询和机器学习等功能SQL易用性提供丰富的，支持多种编程语言•API通用性支持多种数据处理场景•扩展性可以运行在、等集群上•Hadoop YARNMesos核心概念Spark RDD（弹性分布式数据集）特点RDD12是最基本的数据抽象，表示一个不可变的、可分区的不可变性一旦创建，就不能被修改Spark•RDD元素集合可分区性可以被划分成多个分区，并行处理•RDD容错性可以通过信息进行恢复•RDD Lineage操作转换与行动RDD转换（）Transformation将一个转换成另一个，如、、等转换RDD RDDmap filtergroupByKey操作是惰性的，不会立即执行行动（）Action触发作业的执行，将的结果返回给驱动程序或存储到外部存储Spark RDD系统，如、、等count collectsaveAsTextFile编程模型Spark数据加载数据转换数据输出从外部数据源加载数据，使用转换操作对进使用行动操作将的RDD RDD创建行处理结果输出到外部存储系RDD统案例分析Spark日志分析1使用分析服务器日志，统计用户访问行为Spark Web推荐系统2使用构建个性化推荐系统，提高用户满意度Spark金融风控3使用进行金融风险评估，降低损失Spark实时数据处理Spark Streaming数据流将实时数据流切分成多个小批次DStream将每个批次的数据转换成RDD处理使用对进行处理Spark APIRDD输出将处理结果输出到外部存储系统数据查询Spark SQLSQL2使用语句对进行查询和SQL DataFrame分析DataFrame1的核心数据抽象，类似于关Spark SQL系型数据库中的表优化自动对查询进行优化，提高Spark SQL3性能机器学习库Spark MLlib分类1回归2聚类3推荐4提供了丰富的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和推荐等这些算法可以帮助用户快速构建和部署机器学习模型Spark MLlib数据库概述NoSQL键值存储1文档数据库2列式数据库3图形数据库4数据库是一种非关系型数据库，具有高扩展性、高性能和灵活的数据模型数据库适用于大数据存储和处理场景NoSQL NoSQL数据库类型NoSQL键值存储文档数据库列式数据库图形数据库如、，适如，适用于存储半如、，适如，适用于社交网络和Redis MemcachedMongoDB HBaseCassandra Neo4j用于缓存和会话管理结构化数据用于大规模数据分析关系分析介绍与应用MongoDB特点应用12文档存储使用格式存储数据内容管理、用户画像、日志分析等•JSON动态模式无需预定义模式•高扩展性支持水平扩展•丰富查询支持多种查询方式•介绍与应用Cassandra特点高可用性无单点故障•线性扩展可以通过增加节点来提高性能•灵活数据模型支持列式存储•应用物联网、社交网络、实时分析等介绍与应用HBase特点应用基于数据存储在上日志存储、用户行为分析、搜索引擎•HDFSHDFS等列式存储数据按列存储•高可靠性数据多副本存储•数据仓库概念与架构概念1数据仓库是一个面向主题、集成、非易失性、时变的数据集合，用于支持管理决策架构2数据源各种业务系统、日志文件、外部数据等•数据抽取、转换和加载•ETL数据仓库存储经过处理的数据•数据分析使用、工具等进行数据分析•SQL BI过程详解ETL抽取（）Extract从各种数据源抽取数据转换（）Transform对抽取的数据进行清洗、转换和整合加载（）Load将转换后的数据加载到数据仓库中数据仓库工具Hive特点接口使用语句进行数据•SQL SQLHive1查询基于的数据仓库工具，提供Hadoop数据存储数据存储在上2•HDFS接口进行数据查询和分析SQL将语句转换成•MapReduce SQL任务执行MapReduce语法与操作HiveQLSELECT12FROM3WHERE4GROUP BY是一种类似于的查询语言，用于在中查询和分析数据掌握语法对于使用进行数据仓库分析至关重要HiveQL SQLHive HiveQLHive数据挖掘算法概述分类1聚类2关联规则3回归4数据挖掘算法是从大量数据中提取有用信息和知识的方法常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则和回归等分类算法决策树支持向量机逻辑回归通过构建决策树来进行分类通过构建超平面来进行分类通过逻辑函数来进行分类聚类算法K-means DBSCAN12将数据分成个簇，使得簇内基于密度的聚类算法，可以发K数据相似度高，簇间数据相似现任意形状的簇度低层次聚类3通过构建层次结构来进行聚类关联规则挖掘Apriori经典的关联规则挖掘算法，通过频繁项集来发现关联规则FP-Growth高效的关联规则挖掘算法，不需要生成候选集推荐系统原理与实践协同过滤内容推荐混合推荐基于用户行为的推荐算基于物品属性的推荐算结合协同过滤和内容推法法荐的算法数据可视化工具介绍Tableau1强大的数据可视化工具，提供丰富的图表类型和交互功能Power BI2微软的数据可视化工具，与集成，易于使用ExcelD

3.js3库，用于创建自定义数据可视化图表JavaScript使用教程Tableau连接数据连接到各种数据源，如、数据库、等Excel Hadoop创建图表使用拖拽方式创建各种图表添加交互添加筛选器、参数等交互元素发布将图表发布到或Tableau ServerTableau Public使用教程Power BI创建报表2使用拖拽方式创建报表和仪表板获取数据1从各种数据源获取数据发布将报表发布到服务3Power BI数据安全与隐私保护访问控制1数据加密2数据脱敏3在大数据处理中，数据安全和隐私保护至关重要需要采取各种措施来保护数据的机密性、完整性和可用性数据加密技术对称加密1非对称加密2哈希算法3数据加密技术是保护数据机密性的重要手段常见的加密技术包括对称加密、非对称加密和哈希算法等访问控制策略基于角色的访问控制（）基于属性的访问控制（）RBAC ABAC根据用户的角色来分配权限根据用户的属性、资源属性和环境属性来分配权限差分隐私技术差分隐私特点12一种保护数据隐私的技术，通过在数据中添加噪声来防止信保护个人隐私防止通过查询结果推断个人信息•息泄露可控的隐私泄露风险通过参数控制隐私泄露的程度•大数据处理平台的选择Hadoop Spark适合离线批处理适合内存计算和实时处理云平台提供弹性计算和存储资源云计算平台上的大数据处理弹性计算弹性存储按需付费根据需求自动调整计算根据需求自动调整存储根据实际使用量付费资源容量大数据服务AWSS31对象存储服务EC22虚拟机服务EMR3托管的和服务Hadoop SparkRedshift4数据仓库服务Kinesis5实时数据流服务大数据服务AzureBlob Storage对象存储服务Virtual Machines虚拟机服务HDInsight托管的和服务Hadoop SparkAzureSynapse Analytics数据仓库服务Azure StreamAnalytics实时数据流服务课程总结与回顾总结2总结大数据处理技术的核心概念和应用场景回顾1回顾本课程的主要内容和知识点展望展望大数据技术的发展趋势和未来方向3大数据技术发展趋势人工智能1云计算2物联网3大数据技术的发展趋势包括人工智能、云计算和物联网等这些技术将推动大数据处理技术的不断创新和应用行业案例分享金融1电商2医疗3分享大数据技术在不同行业的应用案例，如金融风控、电商推荐和医疗诊断等这些案例展示了大数据技术的实际价值和应用前景实践项目指导项目选择技术指导选择合适的实践项目，如日志分析、用户画像和推荐系统等提供技术指导和支持，帮助学员完成实践项目问答环节QA1回答学员提出的问题，解决学习中的疑惑课程作业与考核作业考核完成课程作业，巩固所学知识参加课程考核，检验学习成果参考文献与学习资源书籍网站论坛推荐相关书籍，深入学提供相关网站和博客，推荐技术论坛，交流学习大数据处理技术了解最新的技术动态习心得和经验感谢您的参与！感谢您参与本课程的学习！希望本课程能够帮助您掌握现代大数据处理技术，并在实际工作中应用所学知识祝您学习进步，工作顺利！。