第一章大数据介绍

最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布

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什么是大数据

特征

数据量庞大
数据类型多样——结构化、半结构化、非结构化
数据增长速度快
数据价值密度低

企业中大数据处理流程

数据源

关系型数据库：各种关系表
日志文件：用户行为数据
三方数据：三方接口数据/爬虫

数据采集/同步

sqoop：RDBMS和HDFS之间数据导入导出
flume：采集日志文件数据
kafka：实时数据处理

数据存储

常用存储框架：HDFS、HBase、ES

数据清洗

常用工具：MapReduce、Hive、SparkCore、sparksql等

数据分析

常用工具：MapReduce、Hive、SparkSQL、impala、kylin等

数据展示

常用工具：metastore、Javaweb、hcharts、echarts

数据部门组织架构

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第一章 大数据概论

Hubert的博客

09-27

1823

第 1 章 大数据概念 大数据（Big Data）：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。即，大数据主要解决：海量数据的采集、存储和分析计算问题。常见数据存储单位（由小到大）： bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB； 1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 102

第一章 大数据介绍及开发环境之大数据介绍

weixin_48364917的博客

02-09

1019

一、大数据概念 大数据（big data）：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。二、大数据的特点（4V） ① Volume（大量） ② Velocity（高速） ③ Variety（多样） ④ value（低价值密度）：“提纯”即数据清洗三、大数据应用场景抖音：推荐的都是你喜欢的视频电商：给用户推荐可能喜欢的商品 ...

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大数据技术第一章总结

m0_65265340的博客

08-29

685

是我们通过观察、实验或计算得出的结果。是构成信息的基本单位。是较为宏观的，它由数据的有序排列组合而成。

Python + 大数据 阶段一 Python大数据开发基础 第一章 大数据介绍及开发环境 1-1 大数据介绍

代码改变世界

05-23

1544

Python + 大数据 阶段一 Python大数据开发基础 第一章 大数据介绍及开发环境 1-1 大数据介绍

第一章 大数据详细介绍

张国荣家的弟弟

10-13

1492

大数据概念： 大数据（bigdata）：指无法在一定的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，需要新的处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力，流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。解决问题： 1.海量数据存储 2.分析计算 3.价值反馈 大数据特点： 1.volume(大量） 2.velocity(高速） 3.variety (多样） 4.value（低价值密度) 大数据应用场景 i. 物流厂库存储 ii. 零售（啤酒和尿布） iii.旅游 (指挥服务和智能路线规划)

第一章 大数据发展数据与鲲鹏大数据

weixin_50724823的博客

10-15

829

前言前言：大数据的趋势分为两部分,大数据时代的机遇与挑战和华为鲲鹏的解决方案目标：掌握什么是大数据，大数据的4v特性，大数据时代的需求和挑战，大数据的趋势和应用，了解华为鲲鹏解决方案，了解华为大数据解决方案一、大数据时代？ 大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集（体量巨大Volume,处理速度快Velocity，类型繁多Variety，价值密度低Value） 1.大数据处理与传统数据处理的差异 2.大数据的应用领域金融，教育，政府公共安全，交通规

第一章 数据与大数据

fenfyue的博客

01-23

3329

大数据导论昨天出去玩了回来之后实在是太困太困了，早上看了一些内容，在晚上的时候电脑都准备打开来写写，但是就完全睁不开眼睛了，今天来补一下。这两次看的都还是一些概念性的问题，没有关于技术的，实在是有点好多，有点枯燥，但是了解到了一些我之前不知道的东西，其实也挺好。 第一章 数据与大数据 这一章讲的是一些关于数据的定义以及大数据所面临的一些挑战、从国家层面制定的一些将大数据运用到生活中的政策等问题。 1.1 数据---->大数据---->多边定义和理解出发（价值期望）不同的领域对于大数据有着不同的

大数据 第一章 大数据概论

g1a2o3l4u5l6u7的博客

12-08

572

第一章 大数据概论 1.1、大数据概念按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB 1Byte=8bit 1K=1024Byte 1MB=1024K 1G=1024M 1T=1024G 1P=1024T 1.2、大数据特点 1、Volume（大量） 2、Velocity（高速）这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC “数字宇宙” 的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海

第一章大数据概述

qq_43003160的博客

01-08

634

自己做的读书笔记，>< 第一章大数据概述一、大数据概念与价值1.1 什么是大数据1.1.2大数据的来源1.1.3 大数据有什么价值1.1.4 如何挖掘企业大数据的价值二、大数据的关键技术2.1大数据采集、预处理、和存储管理2.2 大数据分析与挖掘2.3 数据可视化三、大数据产业3.1 数据提供3.2 技术提供3.3 服务提供四、大数据应用场景一、大数据概念与价值 1.1 什么是大数据 Gartner给出大数据定义：大数据是指需要用高效率和创新型的信息技术加以处理，以提高发现洞察能力、决策能力

第1章 大数据介绍（大数据技术与应用）.ppt

02-07

大数据介绍 大数据（big data）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，它是海量、高增长率和多样化的信息资产，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。...

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《大数据》第1章大数据概念与应用.pptx

09-22

"《大数据》第1章大数据概念与应用" 以下是关于大数据概念和应用的知识点总结： 大数据概念 大数据（Big Data）是指其规模超出了常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。该概念第一次被正式提出是在...

第一章 大数据概况及Hadoop生态系统.pdf

08-29

总的来说，理解大数据的四个V（Volume、Velocity、Variety、Value）和Hadoop生态系统，以及其中的关键组件如HDFS和MapReduce，是深入学习大数据处理的第一步。通过掌握这些知识，我们可以更好地利用大数据的力量，...

大数据技术原理与应用——第一章 大数据概述

12-23

从第一章《大数据概述》中我们不难发现，大数据技术的发展与三次信息化浪潮紧密相关，它们分别对应了不同的技术革新和企业崛起。随着物联网、云计算的兴起以及大数据的爆发，我们已经进入了信息化的第三次浪潮。 ...

精选资源

大数据基础-第一章-大数据概述

10-29

大数据基础-第一章-大数据概述

从 “人工标注” 到 “AI 驱动”：数据分类分级技术的效率革命

KKKlucifer的博客

12-11

576

在数据安全与合规治理常态化的今天，数据分类分级已成为企业筑牢数据安全防线的 “第一道关口”。传统人工标注模式下，企业需投入大量人力梳理海量数据，不仅耗时耗力、成本高昂，还存在标注标准不统一、遗漏率高、难以适配动态业务场景等痛点。随着 AI 技术与数据治理的深度融合，正掀起一场效率革命，实现从 “人治” 到 “智治” 的跨越，为企业数据安全治理注入全新动能。

java高并发高可用场景解决方案

Liaka的博客

12-10

899

相信大部人初级开发跟我一样，平时接触不到什么高并发场景，虽然也能花心思做，但总是受困于杀鸡用牛刀或工资配不上努力或没时间等。故本人整理一份分场景的高并发解决方案，也会包括高可用场景。

kakfa文件清理策略方法和种类

2301_80954266的博客

12-14

508

两者结合可提供更全面的保障。Kafka 中默认的日志（这个地方是数据的意思，就是Segment）保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。--如果设置了该值，小时的设置不起作用。--如果设置了该值，分钟的设置不起作用。Kafka 允许同时配置基于时间和基于大小的策略。log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。查看分区日志大小和最早/最新偏移量）来监控清理策略的执行情况。好的，我们来详细说明 Kafka 的文件清理策略方法和种类。两种日志清理策略，可以单独或组合使用。

拒稿率低 + 见刊快！计算机国际会议 / 期刊合集

2503_94264320的博客

12-15

766

本文介绍了四本学术期刊和一个国际学术会议的信息。1.《安全科学与工程学报》聚焦安全科学跨学科研究；2.《计算机与自主智能研究进展》关注计算机与智能系统前沿；3.《智能与知识工程学报》和4.《大数据与计算学报》均为英文期刊，分别侧重智能技术与大数据研究。5.2026年人工智能前沿技术与管理国际学术会议(AIDMM2026)将在马来西亚举办，收录论文将由ACM出版并提交EI/Scopus检索。

分布式消息队列kafka【四】—— 消费者进阶提升

最新发布

qq_46601365的博客

12-15

635

本文介绍了Kafka消费者与消费者组的概念及其应用。Kafka消费者组采用一对多关系，一个消费者组可包含多个消费者，每个分区只能被组内一个消费者消费。文章阐述了Kafka如何同时支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）两种消息投递模式：当消费者同属一组时为P2P模式（消息均衡分配）；当消费者分属不同组时为Pub/Sub模式（消息广播）。通过Java代码示例展示了生产者发送消息和两种消费模式的实现，其中P2P模式消费者通过订阅主题实现消息独占消费。文中还通过图示说明了消费者动态增减时分区重新分配的过

开源大数据技术基础第一章知识点

09-18

<think> 嗯，用户需要查找《开源大数据技术基础》第一章的知识点，还提供了几个相关引用作为参考。虽然这些引用内容不完全匹配，但提炼出了几个核心概念：大数据定义、特征（4V）、关键技术环节（采集/存储/管理/分析）、以及Hadoop生态组件（HDFS/HBase/MapReduce）。用户可能正在准备课程复习或技术文档整理。从提供的引用看，用户对大数据基础框架比较关注，尤其是Hadoop相关技术栈。需要特别注意，用户明确要求的是"开源"大数据技术，所以回答要侧重开源生态（如Hadoop/Spark/Flink等），避免过多讨论商业工具如Informatica。上次对话中用户没有提出过类似问题，属于新查询。不过引用[3]提到过HDFS/HBase/MapReduce，可以重点展开。考虑到第一章通常是概述性质，组织内容时应该包括：定义→特征→技术体系→典型开源组件→应用流程（ETL/计算模式），这样符合认知逻辑。需要补充的是开源生态全景图，比如除了Hadoop还应提到Spark/Flink等现代框架。另外"Lambda架构"这类概念在引用[4]出现过，值得纳入计算模式部分。最后用问题引导深入探讨，比如分布式原理或场景对比，这样能帮助用户建立系统认知。 </think> 根据大数据技术基础教材的通用知识结构和参考引用内容，《开源大数据技术基础》第一章的核心知识点通常包含以下内容（整理自典型教材框架[^1][^2][^3][^4]）： --- ### **第一章：大数据技术概述** #### 1. **大数据基本概念** - **定义**：超出传统数据库软件处理能力的海量、高增长、多样化数据集合（麦肯锡定义[^2]） - **核心特征（4V）**： - **Volume（体量大）**：TB/PB级数据规模 - **Velocity（速度快）**：实时数据流高速生成（如物联网设备） - **Variety（类型多）**：结构化、半结构化（JSON/XML）、非结构化（文本/音视频） - **Value（价值密度低）**：需深度分析挖掘高价值信息 #### 2. **大数据关键技术体系** | 环节 | 开源技术代表 | 功能说明 | |------------|----------------------|------------------------------| | **数据采集** | Flume, Kafka | 实时日志收集与消息队列 | | **数据存储** | **HDFS**（分布式文件系统[^3]） | 跨机器存储海量文件，高容错 | | | **HBase**（列式数据库[^3]） | 支持非结构化数据的快速读写 | | **数据处理** | **MapReduce**[^3] | 分布式批处理编程模型 | | | Spark/Flink | 内存计算与流处理引擎 | | **数据管理** | Hive, Pig | 数据清洗与ETL工具（替代传统ETL[^4]） | | **数据分析** | Spark MLlib, Mahout | 机器学习与数据挖掘库 | #### 3. **开源生态基石：Hadoop** - **核心组件**： - **HDFS**：分布式存储基础，廉价硬件集群部署[^3] - **YARN**：资源调度管理器 - **MapReduce**：并行计算框架（Map阶段分治 → Reduce阶段聚合） - **生态扩展**：Hive（SQL化查询）、HBase（实时读写）、ZooKeeper（协调服务） #### 4. **大数据处理流程** ```mermaid graph LR A[数据采集] -->|Flume/Kafka| B[数据存储] B -->|HDFS/HBase| C[数据处理] C -->|MapReduce/Spark| D[数据分析] D --> E[数据可视化] ``` #### 5. **典型应用场景** - 互联网领域：用户行为日志分析（如推荐系统） - 金融领域：欺诈检测与风险评估 - 生物医疗：基因组序列比对 --- ### **本章重点小结** 1. 理解大数据的**4V特征**及与传统数据的本质差异[^1][^2] 2. 掌握**Hadoop三大核心组件**（HDFS/YARN/MapReduce）的架构与作用 3. 识别大数据处理各环节的**主流开源工具**及其适用场景[^3][^4] ---