大数据应用实例大数据概述2018.2Hadoop

简要介绍大数据的基本概念和其在各个领域中的应用。可以作为演讲或学习的参考资料。

大数据概述 面对信息爆炸的时代背景，物联网、电商、视频平台、城市监控、社交媒体等应用的兴起，带来了数据量的井喷式增长。例如，全球用户每天产生的数据量超过200亿GB，电商平台每小时处理的交易量高达百万次。 “大数据” 不仅仅指代海量数据本身，更代表着一种全新的数据处理方法。通过收集、整理各行各业的数据，并进行深度挖掘分析，可以从中获取有价值的信息，最终催生新的商业模式。 大数据的特征可以用四个“V” 来概括： Volume（规模）： 数据量巨大，远超传统数据库的处理能力。 Velocity（速度）： 数据产生和处理的速度极快。 Variety（种类）： 数据类型多样，包括结构化、半结构化和非

大数据技术近年来发展迅速，深刻地影响着各个行业。将对大数据技术进行概述，包括其基本概念、常用工具以及典型应用场景。 大数据基本概念 大数据通常指规模巨大、类型多样、高速产生且难以用传统方法处理的数据集。其核心价值在于对海量数据的分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。 大数据常用工具 为了处理和分析大数据，需要借助各种工具和技术。常见的工具包括：* 分布式存储系统：如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)* 分布式计算框架：如 Hadoop MapReduce、Spark* 数据库技术：如 NoSQL 数据库、NewSQL 数据库* 数据可视化工具：如 Tableau、Power BI 大

大数据产业指涉及大数据管理和价值挖掘的企业经济活动集合。 产业链涵盖以下环节： IT基础设施层：硬件、软件、网络等基础设施，咨询、规划、系统集成服务。 数据源层：生物大数据、交通大数据、医疗大数据、政务大数据、电商大数据、社交网络大数据、搜索引擎大数据等。 数据管理层：数据抽取、转换、存储、管理服务。 数据分析层：分布式计算、数据挖掘、统计分析服务。 数据平台层：数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台。 数据应用层：行业应用，如智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网。

第二章：Hadoop大数据处理架构

Hadoop大数据指南详细介绍了如何使用Hadoop处理和分析大规模数据的方法和技巧。本指南覆盖了Hadoop的基础概念、核心组件及其在大数据处理中的实际应用。读者可以从中学习到如何配置和优化Hadoop集群，以及如何利用其强大的数据处理能力来解决实际业务问题。

新手学习笔记，详细条理，助你轻松入门Hadoop

Hadoop和Spark是大数据处理领域的两大热门技术。 Hadoop是一个分布式文件系统，可以处理海量数据。Spark是一个分布式计算框架，可以快速处理数据。 Hadoop和Spark可以一起使用，发挥各自的优势。Hadoop可以存储和管理数据，而Spark可以处理数据。这种组合可以提高大数据处理效率。

摩根大通的大数据应用案例还挺值得一看，尤其是它怎么用Hadoop海量非结构化数据这块，挺有参考价值的。150PB 的在线存储量、3 万多个数据库、还有 35 亿用户登录记录，这体量放哪儿都不小。它们就靠Hadoop把这些数据打通，从日志、交易到社交数据，全都能存下来，还能用起来，灵活性高。Web 日志、社交数据这类东西，原本结构就杂，Hadoop 的分布式存储就派上用场了。数据统一汇总到一个平台，后续要跑数据或搞个性化推荐也省事不少。像诈骗检测、IT 风险控制、自助查询这些业务，靠传统数据库真挺吃力的，Hadoop 支持批和实时，起来快多了，响应也快。你要是最近在研究数据平台选型，这份案例蛮有