华为大数据培训课件

华为大数据培训课件探索华为大数据技术与应用全景目录大数据概述与行业趋势1了解大数据基本概念、特征及当前行业发展状况，把握市场机遇2华为大数据产品体系全面介绍华为大数据产品线及核心优势，包括GaussDB、DLI、FusionInsight等核心技术架构详解3深入剖析华为大数据平台架构、分布式存储、计算引擎及数据治理体系4典型应用案例分享展示金融、制造、智慧城市、电信等行业成功案例，分析实施效果实战操作与开发实践5通过具体操作指导，掌握环境搭建、数据处理、任务开发等实战技能6未来发展与创新方向探讨大数据与AI融合趋势，把握技术创新方向，展望未来发展机遇第一章大数据时代的机遇与挑战大数据特征解析4V（海量数据）（高速流转）Volume Velocity全球数据量呈爆炸式增长，IDC预测2025年全球数据总量将达到175ZB数据产生和处理速度不断提升，5G时代千万级IoT设备实时产生海量数（1ZB=1万亿GB）中国数据总量以年均30%的速度增长，已成为全球据流金融交易、网络点击、传感器监测等场景需要毫秒级响应，实时第二大数据产生国企业需要具备PB甚至EB级数据处理能力，传统技术流处理成为大数据关键能力华为流计算引擎支持每秒处理数百万条数架构已无法满足需求据记录（多样类型）（真实性）Variety Veracity现代企业面临结构化数据（关系型数据库）、半结构化数据（XML、数据质量与可信度成为核心难题，不完整、不准确、不一致的数据会导JSON）和非结构化数据（文本、图像、视频、音频）的复杂混合数致分析结果失真华为数据治理体系提供全链路数据质量监控与管理，据来源多样，包括业务系统、社交媒体、IoT设备等华为大数据平台确保数据可信、合规、安全，为企业决策提供可靠支撑支持多源异构数据统一管理与分析大数据行业趋势与市场规模市场规模持续扩大据中国信通院数据显示，2024年中国大数据市场规模预计突破4000亿元，年复合增长率超过20%大数据已成为数字经济的重要支柱，驱动各行业数字化转型华为市场地位稳固华为云大数据服务市场份额持续增长，在中国大数据市场位列前三，全球市场占有率不断提升FusionInsight大数据平台已服务超过3000家企业客户，覆盖金融、电信、政府、能源等核心行业行业应用蓬勃发展金融行业反欺诈、精准营销、智能风控制造行业智能工厂、预测性维护、质量控制智慧城市交通优化、环境监测、应急指挥电信行业用户画像、网络优化、精准营销中国大数据市场规模持续高速增长，产业链日趋成熟数据洪流，谁能驾驭？全球数据量每两年翻一番，预计到2025年将达到175ZB面对如此华为大数据平台提供端到端解决方案，帮助企业有效管理与利用庞大的数据规模，企业需要具备强大的数据处理与分析能力海量数据，将数据转化为商业价值与竞争优势思考您的企业每天产生多少数据？这些数据如何被有效利用？哪些数据尚未被挖掘？175ZB40%80%年全球数据量企业数据利用率2025第二章华为大数据产品全景华为大数据产品体系介绍123（分布式数据库）与计算框架（）大数据分析服务GaussDB MapReduce Spark Data Lake Insight DLI华为自研分布式数据库，支持事务处理和分析处理混合负华为优化的分布式计算引擎，提供批处理和内存计算能力华为云上一站式大数据分析服务，无需搭建和维护集群，即载，提供高性能、高可用、易扩展的数据管理能力具备AI华为Spark性能优化显著，在标准测试集上比开源版本提升可进行海量数据的交互式分析支持SQL、Spark、Flink等多优化查询性能、自动故障恢复、智能运维等特性，单集群支30%以上性能，支持千节点集群和PB级数据处理种计算模式，按需使用，弹性扩展持千节点规模•自适应任务调度优化•秒级响应的交互式查询•支持行存、列存混合存储模式•内存计算性能提升•无缝对接对象存储OBS•完善的ACID事务支持•多租户资源隔离•可视化SQL编辑器•智能索引推荐与查询优化•多语言API支持（Java、Python、Scala）•集成数据可视化能力•

99.9999%高可用保障45大数据平台云原生大数据解决方案FusionInsight企业级统一大数据平台，整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka等组件，提供一站式大数据解决基于容器和微服务架构的新一代大数据平台，支持Kubernetes编排管理，实现计算存储分离，方案支持私有云、公有云、混合云多种部署模式，满足不同行业需求资源弹性伸缩，大幅提升资源利用率•全栈优化的Hadoop发行版•计算存储分离架构•企业级安全与多租户管理•容器化部署与管理•图形化运维与监控•多云统一管理•丰富的行业解决方案华为大数据核心优势自研分布式存储与计算引擎多云混合部署能力华为拥有20多年分布式技术积累，自主研发的分布式存储引擎华为大数据平台支持私有云、公有云、混合云多种部署模式，和计算引擎性能卓越，支持EB级数据管理在TPC-DS、TPC-H实现数据资源统一管理与协同分析通过云边协同技术，支持等标准测试中表现优异，多项指标领先业界边缘数据实时处理与云端协同分析，适应多样化场景需求•单集群支持千节点规模•线性扩展能力强，扩容不中断业务•统一元数据服务与数据目录•计算存储分离架构，资源利用率高•跨云数据流转与分析•云边协同架构支持端到端安全保障体系丰富的行业适配方案华为大数据平台提供全方位安全保障，从身份认证、权限控制到数据加密、隐私保护，构建多层次纵深防御体系支持等保华为基于对各行业深入理解，提供针对金融、制造、电信、政

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0、GDPR等合规要求，满足金融级安全需求府等领域的专业化大数据解决方案通过与行业领先企业合作，积累丰富最佳实践，帮助客户快速实现业务价值•统一认证与细粒度权限管理•全链路数据加密与脱敏•行业数据模型与分析模板•全面审计与合规管控•领域专家团队支持•生态伙伴共创解决方案华为大数据与主流产品对比优势相比Cloudera、AWS、Azure等平台，华为大数据产品在以下方面具有明显优势

1.自主创新能力强，核心技术自研，不受国际环境影响

2.软硬协同优化，从芯片到平台全栈优化，性能更优

3.本地化服务支持更完善，贴近中国企业需求华为昇腾芯片与大数据融合AI昇腾芯片加速大数据推理310AI华为自主研发的昇腾310AI芯片采用达芬奇架构，专为边缘计算与AI推理优化设计，可实现16TOPS@FP16的卓越算力（每瓦性能比业界领先），显著加速大数据场景中的AI推理任务在大数据分析中，昇腾310可实现•图像识别速度提升5倍以上•自然语言处理效率提升3倍•推荐系统实时响应能力提升60%•能耗降低40%以上计算平台支持大规模数据智能分析Atlas AI基于昇腾系列芯片构建的Atlas AI计算平台，为大数据提供强大算力支持•支持1000+服务器集群统一调度管理•混合精度计算框架优化•支持TensorFlow、PyTorch等主流框架•可与Spark MLlib无缝集成数据采集与预处理边缘侧数据实时采集与清洗模型训练与推理AI昇腾芯片加速模型运算智能业务决策实时洞察驱动智能决策与大数据协同驱动智能决策AI华为将AI与大数据深度融合，构建大数据+AI双轮驱动的智能分析平台数据赋能赋能数据业务智能化AI AI海量数据为AI模型训练提供丰富素材，提升模型精度与适应性华为ModelArts平台AI技术提升数据处理效率，实现智能数据发现、自动化数据治理、智能查询优化等与大数据平台无缝对接，支持PB级数据高效训练能力，大幅降低数据管理成本第三章华为大数据架构详解华为大数据平台架构全景图数据采集层IoT平台、DataArts Studio、Kafka、Flume采集数据存储层FusionStorage、OBS、GaussDB、HBase存储数据处理层MapReduce、Spark、DWS、GaussDB HTAP处理数据服务层DataArts、CloudDB、MRS、DLI提供服务应用层BI、实时分析、AI训练、应用接入展示分布式存储技术解析分布式文件系统FusionStorage华为FusionStorage是面向企业级应用的高性能分布式存储系统，采用全分布式架构设计，具有高可靠性、高性能和线性扩展能力作为华为大数据平台的核心存储基础，FusionStorage提供以下关键特性分布式架构多协议支持采用无中心设计，所有节点对等工作，避免单点故障数据分片存储并多副本统一支持文件、块、对象多种存储协议，包括HDFS、S

3、NFS、CIFS等，满足冗余，通过一致性哈希算法实现负载均衡支持数千节点规模集群，容量可线不同应用场景需求大数据应用可通过HDFS接口无缝对接，兼容Hadoop生性扩展至EB级态智能数据分层支持热冷数据自动分层存储，根据数据访问频率将数据在SSD、HDD、归档存储之间自动迁移，优化存储成本与性能内置AI引擎可预测数据访问模式，提前调整数据分布高可靠性与弹性扩展能力性能指标多副本机制数据默认3副本存储，支持配置2-5副本，确保数据安全级故障自愈节点故障自动检测与恢复，数据自动重平衡EB在线扩容支持业务不中断扩容，新节点自动加入集群跨数据中心容灾支持双活、三活等多数据中心部署模式存储容量自动化运维智能监控与预测性维护，降低运维复杂度单集群支持

99.9999%可用性企业级保障10GB/s单集群吞吐量线性可扩展支持级数据存储与访问PB在实际业务场景中，FusionStorage已成功支持多个PB级数据项目•某电信运营商日志分析系统10PB数据规模大数据计算引擎与对比与应用场景Spark MapReduce比较维度MapReduceSpark适用场景计算模型磁盘计算，中间结果写入磁盘内存计算，中间结果保留在内存Spark适合迭代计算和交互式分析性能表现I/O密集型任务较慢内存中处理速度快10-100倍对性能要求高的场景优选Spark资源需求内存需求较低内存需求较高资源受限环境可选MapReduce易用性编程模型复杂，开发效率低丰富API，支持SQL、Python等数据科学家偏好Spark生态支持成熟稳定，应用广泛不断发展，组件丰富新项目多选择Spark生态华为优化的性能提升案例Spark华为针对Spark进行了全方位优化，在多个关键指标上显著提升性能内存管理优化改进Tungsten内存模型，降低GC开销，内存利用率提升30%SQL引擎优化自适应查询执行计划，动态调整Join策略，复杂查询性能提升40%Shuffle优化网络传输优化与数据压缩，大规模Shuffle性能提升25%调度优化细粒度资源分配与任务调度，集群资源利用率提升20%硬件协同优化与昇腾AI芯片深度集成，特定AI工作负载加速5-10倍客户案例某金融机构风控系统采用华为优化的Spark后•实时风控响应时间从秒级降至毫秒级数据治理与安全数据质量管理体系数据安全策略与合规实践华为DataArts Governance提供全生命周期数据质量管理，确保企业数据资产可信可用1质量规则定义支持200+预置规则模板，覆盖完整性、准确性、一致性、及时性等维度，同时支持自定义复杂规则2质量检测执行支持数据接入、处理、应用全流程质量检测，可设置调度策略，实现自动化质量监控3问题识别分析智能识别数据质量异常，追溯问题根源，提供详细质量评分与问题分布分析4修复与改进支持自动化数据修复流程，提供质量改进建议，持续优化数据质量统一元数据管理平台元数据是大数据管理的核心，华为提供统一元数据服务技术元数据表结构、索引、分区等系统元数据业务元数据数据定义、业务规则、数据域等运行元数据作业运行状态、资源使用等数据血缘端到端数据流转关系追踪数据地图直观展示企业数据资产全景身份认证与访问控制支持多种认证机制（Kerberos、LDAP、AD等），提供基于角色（RBAC）和属性（ABAC）的细粒度权限控制，实现列级数据权限管理数据加密与脱敏全链路数据加密（存储加密、传输加密、计算加密），支持多种脱敏算法（掩码、替换、哈希等），保护敏感信息安全审计与合规全面的操作审计与风险监控，支持等保

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0、GDPR、SOX等多种合规要求，内置合规报告模板数据合规最佳实践华为大数据平台已帮助多家金融、政府客户实现数据合规要求构筑智能数据中枢华为大数据架构示意图数据汇聚智能分析价值创造多源异构数据实时接入，构建企业统一数多引擎协同计算，满足批处理、流处理、通过数据驱动业务创新，实现精准营销、据湖，打破数据孤岛支持物联网设备、交互式分析等多样化需求AI赋能数据分智能风控、个性化推荐等业务场景，创造业务系统、互联网等全场景数据采集析，自动发现价值洞察实际商业价值60%40%80%性能提升成本降低开发效率提升相比传统架构硬件资源节约第四章典型行业应用案例金融行业数字化转型UnionDigital Bank背景与挑战UnionDigital Bank是菲律宾领先的数字银行，面临以下挑战•传统风控系统响应慢，无法应对快速增长的线上交易•缺乏实时欺诈检测能力，导致欺诈损失增加•用户体验不佳，贷款审批时间长，流失率高•业务扩展受限于传统IT架构的性能瓶颈华为云大数据解决方案华为为UnionDigital Bank提供端到端大数据解决方案实时风控平台基于Flink的毫秒级实时风控引擎，支持每秒10万笔交易风险评估，接入300+风险规则，实现交易实时拦截反欺诈系统AI结合机器学习与规则引擎，构建多层次欺诈防御体系通过行为分析、关联网络等技术，识别复杂欺诈模式智能信贷引擎基于大数据分析的智能授信模型，整合多维数据进行信用评估，实现分钟级贷款审批，提升客户体验华为云金融级安全保障体系解决方案提供全方位金融级安全保障•数据全生命周期加密与脱敏•多区域灾备与故障自动恢复•合规认证PCI DSS、ISO27001等•7×24全天候安全运维与监控制造行业智能工厂数据驱动背景与挑战某全球领先汽车零部件制造商面临生产效率与质量管理挑战•设备故障频发，计划外停机时间长•产品质量波动，良品率不稳定•生产计划执行偏差大，交付周期长•能源消耗高，生产成本居高不下华为大数据解决方案设备物联网数据采集与分析部署边缘计算节点，采集设备运行数据•5000+传感器实时数据采集•边缘侧预处理，减少数据传输量•工业协议适配，兼容多厂商设备预测性维护系统基于AI算法的设备健康管理平台•设备状态实时监控与预警•故障模式识别与根因分析•剩余使用寿命预测•智能维护计划生成智能生产管理平台通过大数据分析优化生产过程•生产计划智能排程与动态调整•质量参数关联分析与预测•能耗分析与优化建议•物料流转可视化与追溯实施成效20%设备故障率降低智慧城市数据赋能城市管理交通流量大数据分析优化信号灯调度环境监测数据实时预警系统华为为某省会城市建设智慧交通系统，通过大数据分析实现信号灯智能调度多源数据集成•通过视频分析、雷达探测等技术采集实时交通流量数据整合空气质量传感器、气象站、卫星遥感等多源数据，构建环境大数据平台•集成气象、活动、历史数据构建交通预测模型•基于流计算引擎实时分析交通状况•自适应信号灯控制策略动态优化污染溯源与预测实施效果主干道交通拥堵时间减少35%，平均通行时间缩短25%，车辆等待时间降低30%通过时空数据分析，识别污染来源并预测污染扩散趋势，支持精准治理多级预警响应建立分级预警机制，根据污染程度自动触发不同级别应急响应，实现精细化管理实施效果环境监测覆盖率提升85%，预警准确率达到90%以上，重污染天数减少40%公共安全视频智能分析平台基于华为大数据与AI技术，构建全市视频智能分析平台•接入10万+摄像头，实时视频结构化分析•智能视频检索，秒级定位目标对象•异常行为自动识别与报警•人流密度监测与疏散预警实施效果案件侦破效率提升60%，应急响应时间缩短50%，公共区域安全事件下降35%智慧城市集成指挥中心华为大数据平台支撑城市一网统管，打造城市大脑数据汇聚融合态势感知分析跨部门数据打通共享，构建统一数据中台多维度城市运行态势可视化与分析电信行业用户行为大数据分析精准用户画像构建基于大数据的业务价值创造华为帮助某领先电信运营商构建全维度用户画像系统华为大数据解决方案帮助电信运营商在多个业务场景创造价值多维数据整合融合用户基础信息、消费行为、通信习惯、位置轨迹、APP使用等数据，建立360°用户视图用户流失预警与挽留标签体系构建通过行为模式分析预测潜在流失用户，提前干预挽留设计5000+用户标签，涵盖人口统计、行为偏好、消费能力、生命周期等维度，实现用户精细化描述•识别90%潜在流失用户•挽留成功率提升35%AI模型应用•用户流失率降低12%应用机器学习算法进行用户分群、兴趣识别、价值预测，支持业务场景精准应用个性化营销与服务推荐精准网络规划与优化基于用户分布与行为分析，优化网络投资与规划•热点区域识别准确率95%•网络投资效率提升25%•用户网络体验提升30%套餐精准推荐根据用户使用习惯推荐最优套餐，提升用户满意度•套餐匹配度提升40%•用户满意度提升18%•ARPU值提升15%数据价值实现路径第五章华为大数据实战操作实验环境搭建与工具介绍华为云大数据实验平台快速入门本课程将使用华为云大数据服务进行实践，无需复杂的环境搭建，通过以下步骤即可开始账号准备注册华为云账号并完成实名认证服务开通开通DLI、GaussDB、OBS等相关服务权限配置创建IAM用户并分配相应权限数据准备上传实验数据集至OBS存储环境验证测试各服务连通性与可用性实验环境资源推荐配置•DLI4CU Spark队列•GaussDB2核4GB实例•OBS标准存储50GB•DataArts Studio标准版实验准备工作为确保实验顺利进行，请提前准备•下载实验手册与数据集•安装DLI Studio客户端工具•配置网络环境确保可访问华为云•准备SQL、Python等相关基础知识常用工具、、Data LakeInsight GaussDB FusionInsight123DataLakeInsightDLIGaussDBFusionInsight华为云上的无服务器大数据分析服务，无需关心集群管理，专注于数据分析主要功能与华为自研的分布式数据库，支持OLTP和OLAP混合负载主要功能与特点企业级大数据平台，集成Hadoop生态组件，提供一站式大数据解决方案主要功能与特特点点高性能内存计算引擎，高并发处理能力SQL查询支持标准SQL，兼容Hive语法，可直接查询OBS中的数据高可用多副本机制，故障自动切换组件丰富集成HDFS、Hive、Spark、HBase等20+组件Spark作业支持Python、Scala等语言的Spark作业开发与提交SQL引擎兼容PostgreSQL，支持复杂查询易管理图形化管理界面，简化运维数据采集与预处理实操使用和进行数据采集Flume KafkaFlume数据采集实践Kafka数据流处理Flume是一个分布式、可靠、高可用的数据收集系统，特别适合日志数据采集我们将通过以下步骤实现Web日志数据采集Kafka作为高吞吐量的分布式消息队列，适合实时数据流处理我们将配置Kafka实现数据流转#定义组件agent.sources=webSourceagent.channels=memoryChannelagent.sinks=kafkaSink#配置bin/kafka-topics.sh--create\--bootstrap-server localhost:9092\--replication-factor3\--partitions6Sourceagent.sources.webSource.type=execagent.sources.webSource.command=tail-F\--topic weblogs/var/log/nginx/access.logagent.sources.webSource.channels=memoryChannel#配置Channelagent.channels.memoryChannel.type=memoryagent.channels.memoryChannel.capacity=10000agent.channels.memoryChannel.transactionCapacity=1000#配置Sinkagent.sinks.kafkaSink.type=org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinkagent.sinks.kafkaSink.kafka.topic=weblogsagent.sinks.kafkaSink.kafka.bootstrap.servers=kafka:9092agent.sinks.kafkaSink.channel=memoryChannelbin/kafka-console-consumer.sh\--bootstrap-server localhost:9092\--topic weblogs\--from-beginningname=hdfs-sinkconnector.class=io.confluent.connect.hdfs.HdfsSinktasks.max=3topics=weblogshdfs.url=hdfs://namenode:8020path.format=year=yyyy/month=MM/day=ddflush.size=1000rotate.interval.ms=

600001.Flume Agent配置

1.创建Topic

2.验证数据流Kafka Connect配置（将数据导入HDFS）数据清洗与转换实战案例使用DLI进行数据清洗与转换，处理电子商务网站点击流数据步骤2使用DataArtsStudio进行数据质量检查步骤创建作业处理原始日志1DLI SQL--创建表结构CREATE TABLEIF NOTEXISTS raw_clickstreamlog_time STRING,user_id STRING,session_id STRING,page_id STRING,action_type STRING,refer_page STRING,ip STRING,user_agent STRINGWITHconnector=obs,path=obs://bucket/raw/clickstream,format=csv,delimiter=,;--数据清洗转换CREATE TABLEIF NOTEXISTSclean_clickstreamWITHconnector=obs,path=obs://bucket/clean/clickstream,format=parquet ASSELECTCASTTO_TIMESTAMPlog_time,yyyy-MM-dd HH:mm:ss ASTIMESTAMP ASevent_time,user_id,session_id,page_id,CASE WHENaction_type=view THEN1WHEN action_type=click THEN2WHEN action_type=add_cart THEN3WHEN action_type=checkout THEN4WHEN action_type=purchase THEN5ELSE0END ASaction_code,refer_page,REGEXP_EXTRACTip,\\d+\\.\\d+\\.\\d+\\.\\d+AS clean_ip,CASE WHEN user_agent LIKE%Android%THEN AndroidWHEN user_agent LIKE%iPhone%THEN iPhoneWHEN user_agent LIKE%iPad%THEN iPadWHENuser_agent LIKE%Windows%THEN WindowsWHENuser_agent LIKE%Mac%THEN MacELSE OtherEND ASdevice_typeFROM raw_clickstreamWHERE user_id ISNOT NULL AND log_time ISNOT NULLANDTO_TIMESTAMPlog_time,yyyy-MM-dd HH:mm:ss ISNOTNULL;大数据计算任务开发查询优化技巧Spark SQL使用华为云DLI服务进行Spark SQL查询优化，提升查询性能

4.避免数据倾斜合理使用分区裁剪

1.--优化前（可能导致数据倾斜）SELECT category,COUNT*as cntFROMuser_behaviorsGROUP BY category;--优化后（两阶段聚合避免倾斜）SELECT category,SUMcnt astotal_cntFROMSELECT category,COUNT*as cntFROM--优化前SELECT*FROM sales_data WHEREorder_date=2023-01-01;--优化后（利用分区裁剪）SELECT*FROMuser_behaviors GROUP BYcategory,CASTRAND*10AS INTtGROUP BYcategory;sales_data WHEREorder_date=2023-01-01AND year=2023;合理使用缓存

2.--在Spark SQL中缓存频繁使用的表CACHE TABLEhot_products;--或在Spark代码中val hotProducts=spark.sqlSELECT*FROM productsWHERE hot_flag=1hotProducts.cache合理设置并行度

5.--设置适当的并行度SET spark.sql.shuffle.partitions=200;--根据数据量动态设置SETspark.sql.adaptive.enabled=true;SET spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true;优化操作

3.Join--优化前（大表与大表Join）SELECT o.order_id,o.user_id,p.product_nameFROM ordersoJOIN productsp ONo.product_id=p.product_id;--优化后（广播小表）SELECT/*+BROADCASTp*/o.order_id,o.user_id,p.product_nameFROM ordersoJOIN productsp ONo.product_id=p.product_id;数据可视化与分析使用华为云进行交互式分析数据分析DLI PythonDLI提供了交互式SQL查询和Python Notebook环境，支持灵活的数据探索与分析#在DLI Notebook中使用PySparkfrom pyspark.sql importSparkSessionfrom pyspark.sql.functions import*#创建交互式分析SparkSessionspark=SparkSession.builder\.appNameData Analysis\.getOrCreate#读取数据df=SQLspark.sqlSELECT*FROM retail.sales_data#数据分析monthly_sales=df.groupBy yearcolorder_date.aliasyear,monthcolorder_date.aliasmonth--销售趋势分析SELECT DATE_FORMATorder_date,yyyy-MM ASmonth,product_category,SUMsales_amount AS\.agg sumsales_amount.aliastotal_sales,countDistinctuser_id.aliasbuyers total_sales,COUNTDISTINCT user_id ASbuyers,SUMsales_amount/COUNTDISTINCT user_id ASarpuFROM\.orderByyear,month#显示结果monthly_sales.show#使用Matplotlib绘制图表monthly_sales_pd=sales_dataWHERE order_date=2023-01-01GROUPBYDATE_FORMATorder_date,yyyy-MM,monthly_sales.toPandasimport matplotlib.pyplot aspltplt.figurefigsize=12,product_categoryORDER BYmonth,total_sales DESC;--用户购买路径分析WITH user_journey ASSELECT user_id,6plt.plot monthly_sales_pd[year].astypestr+-+page_id,event_time,ROW_NUMBER OVERPARTITION BYuser_id ORDERBY event_timeASmonthly_sales_pd[month].astypestr.str.zfill2,monthly_sales_pd[total_sales]plt.titleMonthlystep FROMuser_clickstream WHEREsession_id=12345AND event_date=2023-08-15SELECT step,Sales Trendplt.xlabelMonthplt.ylabelSales Amountplt.xticksrotation=45plt.tight_layoutplt.showpage_id,COUNT*AS user_countFROM user_journeyGROUP BYstep,page_idORDER BYstep,user_count DESC;性能调优与故障排查资源调度与集群管理华为大数据平台提供灵活的资源管理与调度机制，优化资源利用率资源池配置#YARN资源池配置示例property nameyarn.scheduler.capacity.root.queues/name valuedefault,prod,dev,test/value/property#生产队列配置property nameyarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity/name value60/value/propertypropertynameyarn.scheduler.capacity.root.prod.maximum-capacity/name value80/value/property作业监控与性能分析华为大数据平台提供全方位的监控与性能分析工具实时监控资源使用率、任务状态、数据吞吐量历史趋势资源使用趋势、作业执行时间变化资源分配策略告警机制异常自动检测与通知作业分析执行计划分析、瓶颈识别弹性队列根据负载动态调整资源分配资源预留为关键业务预留必要资源性能调优注意事项资源隔离避免不同业务间相互影响优先级调度根据任务优先级调整执行顺序•调整参数前先收集基准性能数据•每次只调整一个参数，观察效果性能优化参数Spark•注意参数间的相互影响•考虑数据倾斜、资源争用等问题#内存配置spark.executor.memory=8gspark.driver.memory=4gspark.memory.fraction=

0.8spark.memory.storageFraction=

0.3#并行度配置spark.default.parallelism=200spark.sql.shuffle.partitions=200#广播优化spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=20m#动态资源分配spark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.minExecutors=5spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50第六章未来展望与创新方向探索大数据技术前沿，把握未来发展趋势大数据与深度融合趋势AI智能数据湖与自动化数据治理驱动的智能分析与决策支持AI传统数据湖面临数据质量差、管理复杂等挑战，智能数据湖通过AI技术实现自动化数据治理AI与大数据融合将显著提升分析能力与决策智能自动数据发现与编目自然语言交互AI技术自动识别数据关系和语义，实现数据自动分类、打标和编目华为DataArts智能发现引擎可自动识别敏感数据、推断数据类型，构基于大语言模型的数据分析界面，用户可通过自然语言提问获取数据洞察华为正研发中文优化的数据分析大模型，支持复杂数据查询与建数据地图，大幅降低数据治理人工成本解释自动洞察发现智能数据质量管理基于机器学习的异常检测算法，自动发现数据质量问题，并给出修复建议系统能学习数据模式和业务规则，主动预警潜在风险，确保AI算法自动分析数据变化趋势，发现异常模式与潜在机会，主动推送关键洞察系统将持续学习业务规则与用户反馈，提高洞察相关性数据可信度智能决策推荐自适应数据集成结合预测分析与强化学习，提供决策建议并模拟不同策略效果系统能评估决策风险，提供多方案比较，支持人机协同决策通过AI技术实现数据源自动识别、映射关系推荐、转换规则生成，简化ETL开发系统能根据数据流特征自动优化数据集成策略，提高数据处理效率数据采集与准备模型训练与推理AI自动化决策执行智能分析与洞察结语携手华为，开启智能大数据新时代华为持续投入创新，助力数字经济腾飞期待与您共创智慧未来华为在大数据领域持续投入研发，不断突破技术边界，打造具有领先优势的产品与解在数据驱动的智能时代，华为愿与各行业伙伴携手合作，共同探索大数据技术创新与决方案我们坚持以客户为中心，深入理解行业需求，提供专业化服务，助力各行业应用实践，释放数据价值，创造商业机遇，推动产业升级与社会进步客户实现数字化转型欢迎加入华为大数据生态大家庭！华为大数据创新成果华为大数据开发者社区提供丰富资源与交流平台•每年研发投入超过200亿元•技术文档与最佳实践•大数据专利保有量超过3000项•开发者培训与认证•全球10000+大数据成功案例•技术交流与项目孵化•覆盖10+重点行业解决方案•创新大赛与人才培养数据是新时代的石油，大数据技术是提炼这一资源的关键工具华为致力于打造最具创新力的大数据平台，帮助客户挖掘数据金矿，创造无限可能感谢参加华为大数据培训，期待与您的进一步交流与合作！。