大数据技术培训课件CATALOGUE目录•大数据技术概述•大数据技术基础•大数据采集与预处理•大数据分析方法与应用•大数据可视化技术•大数据安全与隐私保护•大数据技术发展趋势及挑战大数据技术概述01大数据定义与特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。大数据处理要求实时或准实时处理，以满足业务需求。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。大数据中真正有价值的信息占比较低，需要通过数据挖掘和分析才能发现。数据量大处理速度快数据类型多样价值密度低20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和计算能力的提升。萌芽期2009年至2012年，大数据技术逐渐成熟，Hadoop等开源框架出现，数据处理和分析能力得到大幅提升。发展期2013年至今，大数据技术进入广泛应用阶段，人工智能、机器学习等技术与大数据融合，推动大数据应用向更深层次发展。成熟期大数据技术发展历程商业利用大数据洞察消费者需求和市场趋势，实现精准营销和商业模式创新。教育借助大数据实现个性化教学、教育资源配置优化等。政府运用大数据提升政府治理能力和公共服务水平，如智慧城市、智能交通等。金融利用大数据进行风险控制、客户画像、精准营销等。医疗通过大数据分析提高医疗质量和效率，如疾病预测、个性化治疗等。大数据技术应用领域大数据技术基础02分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。因此，将问题进行拆分，分配给多个计算机进行处理，然后将结果进行合并得出数据结论，这种处理过程就是分布式计算。分布式计算概念分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算原理分布式计算原理云计算提供了基础的计算、存储和网络等资源，使得大数据的处理和分析变得更加高效和便捷。大数据处理需要强大的计算能力，云计算的弹性扩展和按需付费的特性使得大数据处理成本大大降低。云计算与大数据关系大数据对云计算的促进云计算对大数据的推动VS分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。NoSQL数据库NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。分布式文件系统数据存储与处理技术大数据采集与预处理03网络爬虫技术API接口调用日志文件采集传感器数据采集数据采集方法与技术01020304通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据，并进行解析和提取。通过调用第三方平台提供的API接口，获取所需数据。收集系统、应用等产生的日志文件，提取有用信息。通过传感器设备采集物理世界的数据，如温度、湿度、压力等。数据去重数据填充数据转换异常值处理数据清洗与转换技术消除数据集中的重复记录，保证数据的唯一性。将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，如数据归一化、标准化等。对缺失值进行填充，如使用均值、中位数、众数等统计量进行填充。识别并处理数据集中的异常值，如使用箱线图、Z-score等方法进行异常值检测和处理。将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图，如数据联邦、数据仓库等。数据集成方法将多个数据源的数据进行融合，提取出更有价值的信息，如基于规则的数据融合、基于统计的数据融合等。数据融合技术对数据集成和融合后的数据进行质量评估，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据质量评估利用图表、图像等形式展示数据集成和融合的结果，帮助用户更好地...
