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1 大数据主题交流 技术公司规划部

2 数据治理 目录 什么是大数据 大数据名词解释 大数据处理流程 大数据应用

3 数据治理 什么是数据治理 管理和治理 : 管理包括治理 治理是用来明确相关角色 工作责任和工作流程的 数据治理的目标 建立统一的主数据保证数据质量和数据安全提供更好的数据服务

4 数据治理体系

5 数据治理核心领域 数据模型 - 业务逻辑模型 数据标准 - 数据编码和数据字典 - 接口规范

6 数据生命周期 数据生成及传输 数据存储 数据处理及应用 数据销毁

7 数据质量 真实性 ( 正确性 ) 完整性 一致性 时效性 可靠性 安全性 数据质量管理体系

8 主数据 ( Master Data) 主数据 - 核心的, 共享的数据 - 主数据管理 (MDM): 建模 识别 合并 维护 分发 - 黄金记录 应对式数据治理 - 分散录入 - 集中清洗 - 形成主数据 - 分发 主动性数据治理 - MDM 系统前伸 - 直接录入 - 形成主数据

9 元数据 ( Meta data) - 描述数据的数据 - 数据之间的联系纽带 元数据 元数据管理 - 元数据的收集 组织 维护 - 元数据描述语言 ( 如 XML) - 元数据应用 : 数据检索 数据分析 数据质量 扩展应用

10 数据治理 组织架构

11 大数据治理 大数据治理到底 大 在何处? ( 个人理解 ) - 扩展数据治理的各个领域, 容纳 大 - 非结构化数据纳入主数据 - 从一开始就要整合元数据管理 举例 : 虹膜识别

12 数据治理 目录 什么是大数据 大数据名词解释 大数据处理流程 大数据应用

13 广义大数据 3V - Volumn, Velocity, Variablility 绝对规模大, 产生速度快, 数据格式多样化 大数据并不是新鲜事 每个时代都有自己的大数据 只是数据收集能力 处理能力 应用范围在不断进步, 造成 大数据时代 的幻觉

14 广义大数据 1940 年的典型大数据处理 防空指挥室

15 广义大数据 数据的采集 : - 来自观测站 雷达 侦察机 间谍 电报破译的 3V 数据 - 数据量空前的大 传输速度空前的快, 数据源空前的多 数据的处理 : - 由各级单位层层筛选 关联 (Map-Reduce) - 从海量单机情报中提取机群的方位和动向 ( 列处理 ) - 汇总至防空指挥部 (HBase) 数据的应用 : - 由战情室操作员手动推演 记录 ( 数据可视化 ) - 指挥官根据分析结果下达截击指令 ( 业务应用 )

16 广义大数据

17 狭义大数据 大 用单机处理不了 / 不划算, 需要多台主机协同处理的数据 特征 : 并行处理 大不大与数据类型 应用业务无关

18 性能 狭义大数据 - 数据太多 / 分析太复杂, 一台主机搞不定 成本 - 单机太贵, 多台 PC 服务器便宜 - 需求弹性, 不用浪费 需要虚拟化 / 上云

19 数据治理 目录 什么是大数据 大数据名词解释 大数据处理流程 大数据应用

20 大数据名词解释 Hadoop Hive Hue Hbase Map- Reduce Zookeeper Spark Impala Cloudera NoSql HDFS Pig Yarn Mesos Storm Shark Spark-Sql Ambari 等等等等

21 处理流程 采集 处理 应用 Flume/Kafka Sqoop MapReduce. Topology. Hive. Impala

22 处理框架 Hadoop 是最主要的大数据处理框架, 几乎所有大数据处理工具都是其生态中的一环 Spark 是对 Hadoop 体系的补充, 专注低延迟处理 Storm 是专注处理实时数据的计算框架 各种工具的区别, 从高到低, 分别是 : 工作层级 功能特性和编程语言

23 Hadoop 生态图 处理框架

24 Apache Hadoop 社区开源版 社区版与商业版 Cloudera on Hadoop(CDH) 等 商业版 商业版更强大易用, 社区版开源免费 Hive Impala 等许多组件都是商业版

25 数据类型 结构化数据 - 其实是特指 关系型数据, 即可直接存入关系型数据库的数据 半结构化 - 比如简历, 特点是字段变化不定 - 通常以加备注表或 XML 格式存储 非结构化 - 图像 视频等不能直接存入关系型数据库的信息

26 实时 实时与非实时 - 输入数据均为刚送来的新数据, 流式处理 非实时 - 输入数据为已加载好的历史数据, 批处理

27 数据治理 目录 什么是大数据 大数据名词解释 大数据处理流程 大数据应用

28 数据存储

29 HDFS, Hadoop File System 数据存储 - 最底层的存储结构, 将所有数据分成小块, 冗余地存储在分布式集群的众多存储设备中 NoSql 分布式数据库 :Hbase 等 在 HDFS 之上,NOSQL 数据库, 支持实时访问和列存储

30 数据采集和导入

31 手动导入 HDFS - 自动化采集导入 hdfs dfs -put 数据采集 - Kafka: 数据采集中间件, 提供采集内容 的发布和订阅, 支持各类系统 具体的采集和导入操作需自行编写开发 - Flume: 采集后, 可直接将数据通过接口导入 HDFS/Hbase

32 数据导入 Sqoop - 在 Oracle MySql 等传统数据库和 HDFS/Hbase 间导入 导出结构化数据 - 批处理式, 利用 MapReduce 加快传输速度 Flume - 支持导入非结构化数据 - 直接衔接前端的分布式实时采集 Agent

33 数据采集和导入 - 纵览 与传统数据库对接 从数据源自动化采集 手动导入 用 Sqoop 连上传统数据库 在数据源处配置采集 Agent 数据拷贝入 U 盘 用 Sqoop 连上 HDFS/Hbase 配置 Collector, 将 Agent 采集到的数据通过接口导入 HDFS/Hbase hdfs dfs -put

34 数据处理

35 MapReduce - 擅长处理已加载好的存量数据 数据处理 Spark - 对 MapReduce 的补充, 低延迟 Storm - 擅长处理动态生成的流式数据

36 并行计算模型 MapReduce 数据处理 -MapReduce 使用 Java 编写, 但编程模型十分特殊 ( 任务要分成 Map,Reduce 和 main 三部分 ) 编程不便, 导致目前地位堪比汇编语言

37 数据处理 -Map-Reduce 之上 MapReduce 编程不方便, 能用 SQL 就好了 - 用 SQL 甚至 C++ Java 等高级语言驱动 MapReduce Hive Impala Spark-SQL( 原 Shark) PIG

38 数据处理 -Spark 使用 RDD( 分布式内存 ) 来储存计算中产生的中间数据, 兼容 Map Reduce 并支持其它计算方法 在做迭代计算时, 比传统的 MapReduce 方法要快 如果只是简单的查询操作, 那么优势并不明显

39 数据处理 -Spark 之上 Spark-SQL( 原 Shark),Hive on Spark

40 数据处理 -Storm 以图状结构 Topology 实时处理流入的小数据块 数据不落地, 需外挂数据库实现数据持久化 默认支持 Clojure Java Ruby 和 Python, 并可通过其自带的通信协议添加对几乎任何编程语言的支持

41 数据处理 - 纵览 Hadoop 批处理存量数据 Hive/Pig/Impala/ Spark Sql Spark 快速批处理存量数据 Spark Sql/Hive on Spark Storm 不落地处理实时数据 不需要 MapReduce RDD Topology HDFS HDFS 外接存储

42 集群管理

43 集群管理 Mesos - 类似 openstack, 是虚拟化资源池的工具, 支持 Hadoop web service 等各种框架 - 对 Docker 的支持尤其好, 专门为 Docker 开发了多种接口 Yarn - 和 Mesos 类似, 但更专注于 Hadoop 生态的资源调度工具, 对 MapReduce 支持较好, 社区比 Mesos 更活跃 Ambari - 辅助 Yarn 做 Hadoop 集群监控 Zookeeper - 节点协调

44 数据治理 目录 什么是大数据 大数据名词解释 大数据处理技术 大数据分析

45 描述性分析 ( 基本 ) - 数据查询, 输出图表 分析应用 - 描述性分析 例子 : - 根据逐笔交易记录, 按需还原某支股票的行情

46 预测性分析 ( 深度 ) 分析应用 - 预测性分析 - 使用历史数据分析建模, 寻找输入数据与结果之间的潜在联系 - 将数据输入模型, 获取对未来结果的预测 数据源决定能否计算, 数据量决定判断有多准确

47 分析应用 - 预测性分析 建模 - 设定经验性指标 ( 阈值 ) 进行预测例 : 设备 CPU 使用率半年保持 80% 以上, 则该设备本周极可能宕机 - 利用回归预测等模型, 寻找输入数据与结果之间的相关性, 以此进行建模预测例 : 找出一段时间内 CPU 使用率与设备在一周内宕机的关系 模式识别与机器学习 - 通过样本训练, 提取特征值, 以此进行判断例 : 通过收集宕机设备 1 周前的各项监控数据, 作为样本进行训练 通过训练提取出特征值, 形成 下周会宕机 设备的典型监控数据特征, 以此进行设备健康度预警

48 目标 : 预测上海车牌拍卖最低成交价 分析应用 - 例子 方法 : 对参拍人数 投放数量 预警价与最低成交价做多元回归分析, 得出最低成交价格模型 日期 预警价 投放量 人数 上跳档 计算误差 ( 百元 )

49 目标 : 通过人脸照片分辨男女 分析应用 - 例子 方法 : 通过训练获得男女的特征值, 然后计算给定人脸照片与特征值的相关性, 做出判断 过程 : 输入数据是所有照片每个像素点的颜色 然后对一组确定的男女照片 ( 样本 ) 进行样本进行训练, 如用 PCA 或 LDA 方法提取样本男女照片的特征值, 然后用高斯或拉普拉斯混合模型得出 典型男性 / 女性脸 通过计算 比对输入照片与典型脸的相关性来判断是男是女

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