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【大数据技术基础】 课程 第1章 大数据技术概述 大数据基础编程、实验和案例教程（第2版）

news 来源：原创 2025/5/16 4:35:01

第1章 大数据技术概述

1.1 大数据时代

        这本书的标题是《大数据时代》，副标题为“生活、工作与思维的大变革”。这本书由维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和肯尼斯·库克耶（Kenneth Cukier）合著，由浙江人民出版社发行。这本书深入探讨了大数据如何改变我们的生活和工作方式，以及它对我们的思维方式带来的影响。书中讨论了大数据的潜力和挑战，以及如何在各个领域中利用大数据来获得洞察力和价值。这本书对于理解大数据的概念、应用和影响非常有帮助。

1.2 大数据关键技术

大数据技术的不同层面及其功能

技术层面

功能

数据采集

利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析

数据存储和管理

利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理

数据处理与分析

利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据

数据隐私和安全

在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全

两大核心技术：

分布式存储和分布式处理。

  1. 分布式存储：

    • 图中左侧部分描述了大数据如何被存储在分布式系统中。
    • 包括的存储技术有：
      • GFS/HDFS：Google File System/Hadoop Distributed File System，分布式文件系统，用于存储大规模数据。
      • BigTable/HBase：分布式的、可扩展的大数据存储系统，用于处理大规模结构化数据。
      • NoSQL：非关系型数据库，如键值、列族、图形、文档数据库，用于存储和管理非结构化或半结构化数据。
      • NewSQL：新型关系数据库，如SQL Azure，旨在提供传统关系数据库的ACID特性和NoSQL数据库的水平扩展能力。

  2. 分布式处理：

    • 图中右侧部分描述了大数据如何被处理。
    • MapReduce：一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它包括两个主要步骤：
      • Map：将输入数据分割成键值对，并进行处理。
      • Reduce：对Map步骤的输出进行汇总和进一步处理。
大数据计算模式及其代表产品

大数据计算模式

解决问题

代表产品

批处理计算

针对大规模数据的批量处理

MapReduce、Spark等

流计算

针对流数据的实时计算

Flink、Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等

图计算

针对大规模图结构数据的处理

Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等

查询分析计算

大规模数据的存储管理和查询分析

Dremel、Hive、Cassandra、Impala等

1.3 大数据软件

本教程所涉及的大数据软件

大数据技术

大数据软件

数据采集

Kafka

数据存储与管理

HDFS、HBase、Redis、MongoDB

数据处理与分析

MapReduce、Spark、Hive、Flink

数据可视化

D3、ECharts

1.3.1 Hadoop

1.3.2 Spark

BDAS架构

1.4 内容安排

本教程中涉及的相关大数据软件

本教程中大数据软件之间的相互关系

1.5 本章小结

        大数据技术是一个庞杂的知识体系，包含了大量相关技术和软件。在具体学习相关技术及其软件之前，非常有必要建立对大数据技术体系的整体性认识。因此，本章首先从总体上介绍了大数据关键技术和各类大数据软件。鉴于不同的大数据学习者有着不同的学习需求，为了方便读者迅速找到对应的学习章节，本章给出了本教程的整体内容安排。此外，与教程配套的相关资源的建设，是帮助读者更加有效、高效学习本教程的重要方面，因此，本章最后详细列出了与本教程配套的各种丰富的在线资源，全部可以通过网络自由免费访问。

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