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目录
一、引言
1、什么是大数据
2、大数据技术诞生的背景
二、大…
明明跟你说过个人主页
个人专栏《大数据前沿技术与应用并进》
行路有良友便是天堂
目录
一、引言
1、什么是大数据
2、大数据技术诞生的背景
二、大数据技术的发展历程
1、早期阶段1960s-1980s
2、互联网时代的到来1990s-2000s
3、大数据概念的提出与技术体系的形成2000s-2010s
4、大数据生态系统的扩展与成熟2010s-至今
5、关键技术的里程碑
三、大数据关键技术
1、数据采集
2、数据存储
3、数据分析 一、引言
1、什么是大数据
大数据Big Data是指无法通过传统的数据处理技术和工具在合理的时间范围内高效处理、存储和分析的数据集合。它通常具有以下几个核心特征也被称为大数据的“5V”特征
1. Volume数据量
规模巨大大数据的核心特征之一是其数据量庞大通常以TB太字节、PB拍字节甚至EB艾字节为单位。传统的数据管理工具和数据库难以处理如此规模的数据。
2. Velocity速度
生成和处理速度快大数据不仅涉及庞大的数据量还要求快速的数据生成、传输和处理。实时数据处理需求增加例如实时流媒体、实时交易数据分析等都要求能够在毫秒或秒级的时间内处理数据。
3. Variety多样性
数据类型多样大数据不仅包括结构化数据如表格数据还包括大量的非结构化数据如文本、图像、视频和半结构化数据如JSON、XML。这些数据格式各异来源广泛需要不同的处理和分析技术。
4. Veracity真实性
数据真实性和准确性大数据中包含的信息可能来源复杂存在噪声、错误或不一致性因此在处理大数据时数据的质量、可信度和准确性是一个重要的挑战。
5. Value价值
数据潜在价值巨大大数据本身并不意味着有价值真正的价值在于通过对大数据的分析和挖掘能够发现有意义的模式、趋势和相关性从而为企业和组织提供决策支持、优化业务流程和创造新的商业机会。 2、大数据技术诞生的背景 大数据技术的诞生背景可以追溯到信息化时代的发展特别是随着互联网、移动设备、社交媒体、物联网IoT等技术的普及数据生成量呈现爆炸式增长。这种数据的爆炸性增长带来了巨大的挑战和机遇推动了大数据技术的诞生。 1. 数据量的急剧增长
互联网普及互联网的广泛应用使得全球各地的人们可以生成和访问大量的数据包括网页、电子邮件、社交媒体内容、视频等。移动设备和物联网智能手机、传感器、智能家居设备等不断生成数据从位置数据、传感器数据到使用模式等。这些数据的数量远超传统数据源。
2. 数据类型的多样性
非结构化和半结构化数据除了传统的结构化数据如数据库中的表格数据非结构化数据如文本、图像、视频和半结构化数据如XML、JSON成为重要的数据类型需要新的技术来处理和分析。实时数据处理需求许多应用场景要求对数据进行实时处理和分析例如金融市场、网络安全监控、物联网设备管理等。
3. 传统数据处理技术的局限性
存储和处理能力不足传统数据库技术和数据仓库在处理大规模数据TB、PB级别时遇到了瓶颈无论是在存储、计算能力还是查询性能上都难以应对新的需求。扩展性差传统数据处理技术通常难以横向扩展难以在多台机器上高效分布式处理大规模数据。
4. 计算能力和存储技术的进步
分布式计算框架如Hadoop、Spark等分布式计算框架的出现提供了处理海量数据的能力。这些框架能够在大规模集群上并行处理数据显著提高了数据处理效率。云计算云计算的兴起为大数据处理提供了弹性、高效的计算资源用户可以根据需求动态调整计算和存储资源。 二、大数据技术的发展历程
1、早期阶段1960s-1980s 数据管理和数据库的诞生20世纪60年代计算机的普及促使数据量逐步增加早期的数据库管理系统DBMS如IBM的IMS、Oracle的关系数据库开始发展。数据管理技术逐渐成熟关系数据库成为数据存储和查询的主要方式。结构化数据的存储与管理随着企业信息化的推进结构化数据如财务报表、库存管理等成为数据库的主要处理对象。SQLStructured Query Language在20世纪70年代被开发出来成为关系数据库操作的标准语言。 2、互联网时代的到来1990s-2000s 数据爆炸的开始随着互联网的普及和电子商务的发展数据量迅速增加。传统的关系数据库在处理海量数据时遇到了瓶颈特别是在处理非结构化数据如文本、图像、视频方面。NoSQL数据库的兴起为应对大规模数据和分布式存储需求NoSQL数据库如Cassandra、MongoDB、HBase在2000年代逐渐兴起这类数据库设计用于处理高并发读写和水平扩展。 3、大数据概念的提出与技术体系的形成2000s-2010s 大数据的定义与特征在2000年代中期“大数据”概念逐渐成形通常用4VVolume, Velocity, Variety, Veracity来描述即数据量巨大、速度快、种类多、真实性复杂。Hadoop的诞生2006年Apache Hadoop项目正式启动。Hadoop是基于Google的MapReduce论文的开源实现提供了分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce能力成为大数据处理的基础框架。数据仓库与BI商业智能传统数据仓库技术如Teradata、Informatica与BI工具如Tableau、Power BI开始与大数据技术结合支持对大规模数据的深度分析和可视化。 4、大数据生态系统的扩展与成熟2010s-至今 实时数据处理与流计算随着物联网、社交媒体和在线交易等实时数据源的普及实时数据处理需求激增。Apache Kafka、Apache Storm、Apache Flink等流处理框架应运而生支持实时数据的采集、传输和处理。云计算与大数据云计算平台如AWS、Google Cloud、Microsoft Azure提供了大规模数据处理和存储的基础设施极大地降低了企业部署大数据解决方案的门槛。Hadoop生态系统中的技术如Hive、Spark等在云环境中得到广泛应用。人工智能与机器学习的融合大数据技术与AI/ML技术的结合成为新的趋势通过大规模数据训练机器学习模型从而实现精准预测和智能决策。深度学习框架如TensorFlow、PyTorch在处理大数据集方面展现出巨大潜力。数据湖和多模分析为了处理结构化、半结构化和非结构化数据数据湖Data Lake概念被提出允许存储多种类型的数据并进行多模分析。 5、关键技术的里程碑
MapReduce2004Google发表的MapReduce论文奠定了大规模分布式计算的基础。Hadoop 1.02011Apache Hadoop项目推出了正式的1.0版本标志着大数据处理技术的成熟。Apache Spark2014作为内存计算框架Spark的发布提供了比MapReduce更高效的处理能力特别是在迭代计算和流数据处理方面。
三、大数据关键技术
1、数据采集 数据采集是大数据处理流程的第一步也是最为关键的环节之一。它指的是从各种来源中获取原始数据并将其传输到数据处理系统进行后续的存储、处理和分析。由于大数据具有多样性、高速性和庞大数据量的特点数据采集技术需要具备高效、可靠、灵活和可扩展的特性。 数据采集的来源 数据采集的来源非常广泛主要包括以下几类
日志数据如服务器日志、应用程序日志、用户操作日志等通常通过日志收集工具如Flume、Filebeat等进行采集。传感器数据如物联网设备、智能硬件产生的传感器数据通常通过MQTT、HTTP等协议传输并通过流处理系统如Kafka进行采集。社交媒体数据如微博、Facebook、Twitter等社交平台的数据通常通过API接口或者网络爬虫采集。交易数据如银行交易记录、电商平台的购买记录等通常直接从数据库或通过消息队列进行采集。音视频数据如监控摄像头、直播数据等通常通过专门的视频流传输协议进行采集。开放数据源如政府发布的公开数据、科学研究数据等通常通过API接口或直接下载的方式进行采集。 2、数据存储 数据存储是大数据技术体系中的核心部分指的是将采集到的数据按照一定的结构和格式进行存储以便后续的查询、分析和处理。由于大数据具有海量性、多样性和高速性等特点传统的存储技术已经无法满足需求因此专门针对大数据设计的存储技术和架构应运而生。 数据存储的关键技术 分布式文件系统如HDFSHadoop Distributed File SystemHDFS是大数据存储的基础它将大文件拆分成小块并分布式存储在集群的多个节点上具有高可靠性和可扩展性。NoSQL数据库为应对大数据环境下的多样性需求NoSQL数据库应运而生包括 键值存储如Redis、Cassandra适合存储键值对类型的数据提供快速读写性能。 列式存储如HBase适合处理大规模数据的随机读写尤其适用于宽表结构的数据存储。 文档存储如MongoDB适合存储和查询半结构化数据支持灵活的数据模式。 图数据库如Neo4j适合存储和处理节点和边之间关系复杂的图数据。分布式数据库如Google Spanner、CockroachDB这些数据库通过分片技术将数据分布在多个节点上并提供强一致性和全球分布式存储能力适合超大规模数据的存储。数据仓库技术如Apache Hive、Google BigQuery、Amazon Redshift这些技术提供了大规模结构化数据的存储和查询能力支持SQL查询并且能够处理批处理数据和实时数据的分析。对象存储如Amazon S3、Google Cloud Storage主要用于存储非结构化数据如图片、视频、音频等。对象存储具有高可扩展性、低成本的特点适合大规模非结构化数据的存储。数据湖数据湖是一种新型的数据存储架构支持以原始格式存储各种类型的数据结构化、半结构化和非结构化。Apache Hadoop、Azure Data Lake等技术是典型的实现它允许用户根据需要灵活地对数据进行处理和分析。列式存储格式如Apache Parquet、Apache ORC这些格式专为分析查询优化支持高效的压缩和查询性能特别适用于数据仓库和数据湖中大规模结构化数据的存储。 3、数据分析 数据分析是大数据技术体系中的核心环节之一旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识以支持决策、优化业务流程和发现新的商业机会。大数据分析的关键技术涉及数据的处理、挖掘、建模和可视化等多个方面。 1. 分布式计算框架
Apache HadoopHadoop是大数据处理的基础框架基于MapReduce模型进行分布式计算适合批处理大规模数据集。Apache SparkSpark是一种内存计算框架支持更快速的批处理任务并且可以进行实时数据处理和复杂的迭代算法如机器学习。
2. 数据挖掘
聚类分析如K-means、DBSCAN用于将数据集划分为多个类别或群组发现数据中的内在结构。分类和回归如决策树、随机森林、支持向量机用于对数据进行分类预测或回归分析。关联规则挖掘如Apriori算法用于发现数据中具有相关性的项集广泛应用于市场篮子分析等领域。异常检测用于识别数据中的异常模式或异常值常用于金融欺诈检测、网络安全监控等领域。
3. 实时数据分析
流数据处理框架如Apache Kafka、Apache Flink用于实时处理和分析流数据支持低延迟和高吞吐量的计算。CEP复杂事件处理用于识别流数据中的复杂事件模式适用于金融交易监控、实时用户行为分析等场景。
4. 数据可视化
图表工具如Tableau、Power BI、D3.js帮助用户以可视化的形式呈现数据分析结果。交互式数据探索如Jupyter Notebook、Apache Zeppelin允许用户以编程方式进行数据分析和可视化。 每一次的分享都是一次成长的旅程感谢您的陪伴和关注。希望这些关于大数据的文章能陪伴您走过技术的一段旅程共同见证成长和进步 让我们一起在技术的海洋中探索前行共同书写美好的未来
